La inteligencia artificial está revolucionando la forma de trabajar de los desarrolladores, lo que se traduce en aumentos significativos de productividad, calidad y velocidad.
La inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto en todos los sectores y procesos digitales tan profundo como difícil de cuantificar. El segmento de desarrollo de software no es ninguna excepción; como lo han indicado expertos sectoriales, cada aspecto del ciclo de desarrollo de software va a beneficiarse de la implantación de herramientas de inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático, desde predecir el calendario de un proyecto y la estimación de plazos de entrega de software hasta la detección de errores de programación, e incluso asistentes de programación y pruebas.
Precisión de las estimaciones.
La precisión en las estimaciones es uno de los grandes problemas en el desarrollo de software debido a la gran cantidad de variables que se pueden considerar junto con la experiencia del juicio experto. Sin embargo, la IA puede ayudar a incrementar el grado de precisión a partir del análisis de datos de proyectos similares, evaluando una gran cantidad de datos del proyecto: funcionalidades, plazos estimados por funcionalidad, perfiles de los empleados junto con su historial de capacidades, cronogramas de proyectos similares, etc.
Optimización en la gestión de proyectos ágiles.
Algoritmos de IA y tecnologías de aprendizaje automático pueden facilitar la búsqueda de información relevante en diseños técnicos e histórico de pruebas, por ejemplo, mejorando de este modo la colaboración entre equipos de diferentes departamentos o que están geográficamente dispersos. Además, la aplicación de IA puede ayudar a mejorar la estimación de costes, velocidad y volumen de los equipos ágiles de una organización.
Mejora en la toma de decisión.
La IA puede acelerar y ayudar a tomar mejores decisiones tácticas que incrementen el ROI analizando el histórico de proyectos y versiones de producto en términos de funcionalidad y diseño.
Manejo de errores y análisis automático.
El aprendizaje automático ayuda a analizar los registros del sistema, lo que permite marcar los problemas de forma mucho más rápida y proactiva una vez que la tecnología está habilitada. Además, es factible permitir que el software cambie dinámicamente la respuesta de error sin ninguna interacción humana en el futuro.
Asistentes inteligentes.
Los programadores dedican una gran cantidad de esfuerzo a revisar la documentación y el código de resolución de problemas. Los desarrolladores pueden ahorrar tiempo utilizando asistentes de programación inteligentes para brindar orientación y recomendaciones en el momento, como mejores prácticas, ejemplos de código y documentos relevantes.
Las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial para estudiar datos y utilizar el aprendizaje automático para distinguir el comportamiento anómalo del comportamiento típico. Además, las empresas de desarrollo de software que incorporan IA en su proceso de desarrollo pueden evitar advertencias retrasadas, notificaciones erróneas y alarmas.
Además de impulsar el desarrollo del software, la IA es una herramienta que está favoreciendo otras tecnologías inteligentes, demostrando que en la actualidad la tendencia es buscar la interacción entre todos los campos de la tecnología para desarrollar en conjunto una tecnología cada vez más sofisticada, inteligente e inclusiva.
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