Cómo la IA transformará el desarrollo de software Como la IA ya está ayudando a los desarrolladores humanos en cada etapa del proceso de desarrollo, el desarrollo de software solo mejorará con la IA.

Si bien la inteligencia artificial (IA) ya está ayudando de manera efectiva a los desarrolladores humanos en todos los niveles del proceso de desarrollo, el desarrollo de software solo mejorará a medida que esté a punto de experimentar un gran cambio.

La inteligencia artificial está revolucionando la forma de trabajar de los desarrolladores, lo que se traduce en aumentos significativos de productividad, calidad y velocidad. Todo, desde la planificación y estimación de proyectos hasta las pruebas de calidad y la experiencia del usuario, puede beneficiarse de los algoritmos de IA.

El impacto de la IA en el desarrollo de software

Sin duda, la IA afectará la forma en que los desarrolladores crean aplicaciones y cómo los usuarios interactúan con ellas en el entorno moderno. A medida que las organizaciones se interesen más en las tecnologías de IA, la inteligencia artificial sin duda afectará el futuro del desarrollo de software.

Además, se predice que aproximadamente el 80% de las empresas están invirtiendo en IA, y el 47% de las empresas digitalmente avanzadas ya están definiendo estrategias de IA. Aún más sorprendente, las herramientas de inteligencia artificial deberían proporcionar $ 2.9 billones en valor corporativo en el futuro previsible.

Para implementar una estrategia de IA, las empresas primero deben comprender la función de la IA en el desarrollo de software examinando qué se puede cambiar.

IA: remodelando los roles de los desarrolladores de software

El rol del desarrollador de software ya está cambiando y puede parecer muy diferente en diez años de lo que es ahora. Sin embargo, es importante recordar que la tecnología no podrá reemplazar a los desarrolladores en el corto plazo. El mundo está todavía a unos años de que la IA pueda escribir código por sí misma.

En cambio, es más probable que los desarrolladores de software ejecuten diferentes actividades y establezcan habilidades para trabajar de manera efectiva con la IA en el trabajo. Como resultado, los desarrolladores serán aún más necesarios en el futuro, lo que implica que la inteligencia artificial y el desarrollo de software ciertamente aumentarán a la par.

IA: solución de desafíos comunes de desarrollo de software

Como se estableció, AI ya ha estado apoyando y ayudando a los desarrolladores de software a abordar diferentes desafíos de desarrollo de software al hacer lo siguiente:

Calidad de código automatizada mediante revisión y optimización de código

La inteligencia artificial se convertirá en una herramienta que los desarrolladores de software utilizarán para obtener nuevos conocimientos, optimizar los procedimientos y, en última instancia, producir un mejor código en lugar de reemplazarlos.

Uno de los principales desarrollos en el desarrollo de software de IA son las aplicaciones de codificación habilitadas para IA que incorporan el "autocompletado" en el proceso de desarrollo de software para aumentar la velocidad y la precisión durante el proceso de codificación.

Otra solución incluye una función de tutoría impulsada por IA que permite a los nuevos desarrolladores crear aplicaciones en tiempo real.

Al final, estas tecnologías democratizarán el desarrollo, lo que permitirá a los desarrolladores dedicar más tiempo a la resolución de problemas, el diseño y otras ideas creativas que maximizarán el valor que pueden brindar a la empresa.

DevOps automatizado

Las tecnologías de inteligencia artificial de aprendizaje automático tuvieron algunos efectos en la implementación de software, especialmente en el paradigma de desarrollo de software, donde los desarrolladores con frecuencia actualizan programas o aplicaciones a versiones más nuevas, como una mayor eficiencia en las tareas de control de implementación.

Habrá un gran peligro al ejecutar el software si los desarrolladores no completan un proceso correctamente durante una actualización.

La IA puede proteger a los desarrolladores de estos problemas durante las actualizaciones y reducir la probabilidad de que falle la implementación. Otro beneficio de la inteligencia artificial es que permite que los algoritmos de aprendizaje automático examinen el proceso de implementación.

Específicamente, los algoritmos de aprendizaje automático permitirán que el software aprenda cómo se comportan los usuarios específicos. Este comportamiento aprendido lo ayuda a responder a diferentes acciones al ofrecer contenido variable y ajustar automáticamente el tamaño de fuente, los botones y los elementos de la página. Dicha respuesta da como resultado una experiencia de software dinámica que extrae datos de interacción del usuario en tiempo real y los utiliza para impulsar mejoras a medida que los desarrolladores realizan cambios en el código.

Esta funcionalidad mejorada, combinada con los comentarios continuos de los usuarios, puede reducir los puntos de fricción en áreas cruciales, como las tasas de carritos abandonados, las tasas de conversión y el diseño de software más accesible.

Seguridad automatizada: seguridad de código, evaluación de vulnerabilidades, revisión de seguridad estática y dinámica, seguridad de código de fuente abierta

La seguridad del software es una característica crítica que debe tenerse en cuenta durante todo el desarrollo. En este sentido, el sistema recopila los datos de los sensores de red y el software instalado en el extremo del cliente.

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.

En última instancia, la codificación avanza y mejora cuando los desarrolladores utilizan herramientas de inteligencia artificial. Los desarrolladores y evaluadores no tienen que perder tiempo revisando archivos ejecutables plagados de fallas y errores. Es mucho más fácil para ellos detectar y corregir fallas rápidamente.

Casos de prueba automatizados para la evaluación de la calidad

La función de la IA en las pruebas de software es cada vez más importante en el procedimiento de garantía de calidad. Las pruebas de aseguramiento de la calidad siempre han sido un proceso manual lento y con un amplio margen de error.

Una de las ventajas más importantes de la inteligencia artificial es que permite realizar pruebas rápidas y precisas, lo que mejora el proceso en el que se encuentran y solucionan los errores antes de que se publique un producto, acortando el ciclo de desarrollo y garantizando un producto final de mayor calidad.

Diseño de software

Para proponer una solución definitiva, la planificación y el diseño de proyectos requieren conocimientos y experiencia especializados. Los diseñadores se enfrentan a un problema difícil a la hora de decidir el mejor plan para cada paso.

Las tecnologías de IA se acostumbran a automatizar algunas tareas difíciles. Los diseñadores pueden, por ejemplo, emplear un asistente de diseño de IA para comprender los deseos y preferencias del cliente y luego usar esa información para diseñar un proyecto adecuado.

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Los beneficios de la IA en el desarrollo de software

Se mantendrá el desarrollo de software tradicional; pero, está destinado a una transformación moderna gracias a la inteligencia artificial. El software normal puede manejar fácilmente todos los componentes clave, como las interfaces de productos de front-end, la seguridad y la administración de datos. El método de IA puede ayudar al ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), lo que da como resultado un software de mayor calidad al admitir las siguientes funciones:

Estimaciones precisas

El desarrollo de software excede con frecuencia el presupuesto y los plazos predeterminados. Las estimaciones confiables requieren un alto nivel de experiencia, un conocimiento profundo del contexto y familiaridad con el equipo de implementación para lidiar con esto. El aprendizaje automático ayuda a facilitar el entrenamiento de datos de proyectos anteriores. Estos proyectos pueden incluir historias de usuarios, descripciones de funciones y estimaciones para anticipar el trabajo y los fondos.

Código de refactorización

Para la cooperación del equipo y el mantenimiento a largo plazo, un código simple y limpio es crucial. La reestructuración a gran escala será inevitable a medida que las empresas se actualicen a las últimas tecnologías y surjan algunos requisitos menos dolorosos.

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.

Toma de decisiones estratégicas

Con tanto tiempo dedicado a diferentes productos y características, es más fácil para los desarrolladores evaluar cuáles deben priorizarse y cuáles pueden eliminarse. Las empresas pueden entrenar dicha plataforma de inteligencia artificial acumulando experiencia de errores de proyectos de desarrollo pasados para ayudar a revisar el rendimiento de las aplicaciones existentes.

Prototipo rápido

Se requieren considerables cantidades de tiempo y estrategia para transformar los requisitos comerciales en soluciones técnicas. Como resultado, con la ayuda del aprendizaje automático, los desarrolladores pueden acortar este proceso al permitir que menos profesionales del dominio técnico diseñen innovaciones utilizando interfaces visuales de lenguaje natural.

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3 formas de integrar la IA en el desarrollo de software

La IA se está convirtiendo en una alternativa más atractiva y práctica para el desarrollo de software empresarial a medida que avanza la tecnología. Aquí hay tres enfoques para usar la IA para impulsar la productividad de los desarrolladores:

1. IA en codificación

Las rutinas basadas en inteligencia artificial pueden pronosticar la siguiente acción o llamada de método dentro de una línea de código en varios entornos de desarrollo integrados (IDE). Si bien la IA tuvo un efecto primitivo en estos procesos en el pasado, ahora se ha vuelto más complejo.

Los IDE solo recomiendan un método. Los IDE ahora pueden escribir por adelantado, completar la invocación del método y completar todos los argumentos y parámetros esenciales, gracias a los avances en inteligencia artificial en el desarrollo de software.

En última instancia, esta función puede acelerar sustancialmente el proceso de desarrollo al tiempo que evita que los errores de sintaxis rompan una construcción de integración continua.

2. IA en la generación de software

La próxima gran tendencia de IA en el desarrollo de software es la capacidad de los sistemas de IA para observar un caso de uso o un requisito del sistema y producir código que implemente la condición funcional e incluso construya casos de prueba.

Debido a que el código generado por computadora todavía requiere monitoreo y examen humanos, todo es todavía experimental y académico. Sin embargo, a medida que los IDE incorporen la inteligencia artificial a todas las partes del desarrollo de software, el mundo eventualmente verá avances aún mayores en el código generado por computadora en el futuro.

3. IA en orientación especificada

La tercera tendencia de IA en el desarrollo de software es la codificación aumentada. En última instancia, se trata de cómo la IA brinda una guía personalizada para los objetivos de un desarrollador. Imagínelo como algo similar a Google Maps: aunque uno puede saber cómo ir a algún lugar, Google Maps puede recomendar una ruta que sea más rápida o más adecuada debido a las condiciones actuales del tráfico.

Hoy en día, la IA puede ayudar a los desarrolladores a codificar la siguiente palabra o línea de código relevante. Aún así, las mayores ganancias de eficiencia provienen de anticipar bloques completos de código que pueden resolver un problema funcional.

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