La revolución de la IA y el ML en la ingeniería de software

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando la forma en que las empresas operan. Las empresas están acumulando una gran cantidad de datos, que se utilizan dentro de modelos de IA y ML para automatizar y mejorar los procesos comerciales. Esto a su vez impulsa el desarrollo de aplicaciones de próxima generación habilitadas para datos que permiten a las empresas obtener nuevas ideas basadas en datos y mejorar el rendimiento empresarial.

El impacto de la IA y el ML en la empresa se extiende a la organización de ingeniería de software, ya que las aplicaciones que ejecutan el negocio cada vez más tendrán modelos de IA y ML integrados en ellas. Los equipos de ingeniería de software deben entender cómo estas tecnologías impactarán en la forma en que llevan las aplicaciones al mercado.

Codificación de aplicaciones con IA y ML

Una nueva generación de asistentes de codificación para desarrolladores profesionales muestra no solo completados más largos y novedosos, sino también la capacidad de utilizar comentarios para generar código. Herramientas de creación de código habilitadas para ML como Copilot, CodeWhisperer y Tabnine se integran en las herramientas de entorno de desarrollo integrado de los desarrolladores y generan automáticamente código de aplicación en respuesta a un comentario o una línea de código. Estos modelos de creación de código son derivados de los grandes modelos de lenguaje que los hipercalculadores han estado desarrollando, como el GPT-3.5 de OpenAI, que es la base de la aplicación ChatGPT. Por ejemplo, Codex se deriva de GPT-3, pero se ha optimizado para crear código de software. Gartner predice que para 2027, el 50% de los desarrolladores utilizarán herramientas de codificación impulsadas por ML, frente a menos del 5% en la actualidad.

La pregunta inevitable para los líderes de ingeniería de software es si estos modelos eliminarán o reducirán la necesidad de ingenieros que escriban código de aplicación. Los modelos de ML actuales diseñados para generar código aumentarán la productividad de los desarrolladores, pero no reemplazarán a los desarrolladores a corto o mediano plazo. Sin embargo, el futuro podría traer cambios adicionales.

Diseño de aplicaciones aumentadas con ML

El impacto de la IA y el ML en la ingeniería de software no se limita a la incorporación de modelos en las aplicaciones; se extiende a las herramientas que los diseñadores están utilizando para crear experiencias de usuario atractivas para sus productos digitales. Se ha demostrado que el flujo de trabajo de transferir activos de diseño y especificaciones de los diseñadores de experiencia de usuario a los ingenieros de software se automatiza cada vez más. La creciente adopción de sistemas de diseño ha ayudado a facilitar esta transferencia. Se espera que estas capacidades mejoren rápidamente, permitiendo una implementación más rápida de las aplicaciones.

Históricamente, las diferentes perspectivas de los diseñadores y los desarrolladores han causado problemas para crear aplicaciones con una experiencia de usuario atractiva. Mirando hacia el futuro del diseño de productos digitales en la empresa, surgirá un rol de "estratega de diseño" para liderar equipos convergentes de diseñadores y desarrolladores de productos digitales y ofrecer mejores productos digitales de manera más rápida, al tiempo que mejoran la calidad de las aplicaciones.

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Pruebas de aplicaciones aumentadas con ML

La IA y el ML también pueden impactar el proceso de pruebas de aplicaciones en áreas críticas como la planificación y priorización, creación y mantenimiento, generación de datos, pruebas visuales y análisis de defectos. Los líderes de ingeniería de software se enfrentan a una escasez de probadores experimentados, especialmente personas con las habilidades necesarias para crear pruebas de manera programática. Las herramientas de prueba de software aumentadas con IA utilizan enfoques algorítmicos para mejorar la productividad del probador. Esto puede aumentar drásticamente la eficacia de las herramientas de automatización de pruebas, permitiendo a los equipos de ingeniería de software mejorar la calidad del software y reducir los tiempos de ciclo de prueba.

En el último año, han aparecido varios nuevos proveedores en el mercado de pruebas de software aumentadas con IA, y las adquisiciones de proveedores fueron frecuentes. Gartner predice que para 2027, el 80% de las empresas integrarán herramientas de prueba aumentadas con IA en su cadena de herramientas de ingeniería de software, un aumento significativo desde el 10% en 2022. A medida que las aplicaciones se vuelven cada vez más complejas, las pruebas aumentadas con IA jugarán un papel crítico para ayudar a los equipos a entregar aplicaciones de alta calidad rápidamente.

El impacto de la IA y el ML en la ingeniería de software es significativo, y el impacto positivo del esfuerzo conjunto entre la ciencia de datos y la ingeniería de software no debe ser subestimado. La gran cantidad de datos que posee la empresa puede agregar un valor significativo a las aplicaciones empresariales a través de modelos que generan pronósticos, modelos de puntuación, recomendaciones de próximas acciones y otras herramientas de mejora empresarial valiosas. Este esfuerzo conjunto puede permitir prácticas óptimas repetibles que mejorarán el rendimiento de la empresa y contribuirán a un fuerte retorno de inversión para los gastos que la empresa está realizando en estas tecnologías.

Van Baker es vicepresidente analista en Gartner, Inc., y cubre los servicios de desarrollo de IA en la nube y la IA generativa, incluidos los servicios de procesamiento de lenguaje natural, visión y aprendizaje automático automatizado. Los analistas de Gartner proporcionarán ideas adicionales sobre las últimas estrategias de aplicaciones en la Cumbre de Innovación en Aplicaciones y Soluciones Empresariales de Gartner, que se llevará a cabo del 22 al 24 de mayo de 2023 en Las Vegas, NV.

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