La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático están cambiando el desarrollo de Software

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático, a los que nos referiremos por sus acrónimos en inglés AI (Artificial Intelligence) y ML (Machine Learning), respectivamente, están cambiando la forma de trabajar de las empresas.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están acumulando una gran cantidad de datos, que utilizan en los modelos de AI y ML para automatizar y mejorar sus procesos comerciales.

Esto, a su vez, impulsa el desarrollo de nuevas aplicaciones que puedan manejar los datos a futuro y que permitan a las empresas obtener nuevos conocimientos basados en datos y mejorar su rendimiento y, en definitiva, su competitividad.

El impacto de estas nuevas tecnologías afectará directamente a la ingeniería del software, ya que las aplicaciones que ejecutan el negocio tendrán cada vez más modelos de AI y ML incorporados.

Por lo tanto, será preciso que los equipos de desarrollo comprendan esas interacciones y que lo tengan en cuenta a la hora de desplegar las aplicaciones.

Las herramientas de IA y ML cambiarán la forma en la que se desarrollan las aplicaciones, desde plataformas y herramientas de diseño a código, hasta modelos ML que generan código automáticamente y modelos que automatizan elementos de prueba de aplicaciones.

Podemos identificar 3 aspectos en los que el aprendizaje automático afectará al desarrollo de aplicaciones: en la codificación, en la mejora del diseño y en la calidad de las pruebas.

El Machine Learning permitirá codificar aplicaciones

Los nuevos asistentes de codificación para desarrolladores están ofreciendo la capacidad de usar comentarios para generar código.

Las herramientas de creación de código habilitadas para ML se conectan a las herramientas del entorno de desarrollo integrado de los desarrolladores y generan código de aplicación automáticamente en respuesta a un comentario o una línea de código.

Estos modelos de creación de código son un derivado de los grandes modelos de lenguaje que han estado desarrollando los hiperescaladores, como GPT-3.5 de OpenAI, que es la base de la aplicación ChatGPT.

Por ejemplo, Codex se deriva de GPT-3, pero se optimizó para crear código de software.

Aquí nos surge una pregunta inevitable, ¿estos modelos eliminarán o reducirán la necesidad de ingenieros que escriban el código de la aplicación?

Por el momento lo que los modelos de ML actuales que están diseñados para generar código, mejorarán la productividad de los desarrolladores, pero no parece que los vaya a reemplazar en el corto o mediano plazo.

El Machine Learning mejora el diseño de aplicaciones informáticas

Históricamente, las diferentes perspectivas de los diseñadores y los desarrolladores han causado problemas, y han generado conflictos, para conseguir interfaces atractivas.

Los diseñadores ahora disponen de herramientas para crear experiencias de usuario atractivas para sus productos digitales.

El flujo de trabajo de transferir activos de diseño y especificaciones de los diseñadores de UX a los ingenieros de software está cada vez más automatizado.

A medida que estas capacidades continúen mejorando, se reducirá el tiempo para la implementación de aplicaciones.

El Machine Learning mejorará la calidad del Software a través de la mejora en las pruebas

La AI y ML también pueden mejorar el proceso de prueba de aplicaciones en áreas críticas como la planificación y priorización, creación y mantenimiento, generación de datos, pruebas visuales y análisis de errores.

Además, dada la falta de ingenieros de pruebas con experiencia y con capacidad para crear test mediante programación, y el aumento de la complejidad de las aplicaciones, puede aumentar drásticamente la eficacia de las herramientas de automatización de las mismas.

Esto permitirá a los equipos de ingeniería de software mejorar la calidad del software y reducir los tiempos del ciclo de prueba.

El impacto de AI y ML en la ingeniería de software es significativo, y no se debe subestimar el impacto positivo del esfuerzo combinado entre la ciencia de datos y la ingeniería de software.

La gran cantidad de datos que posee la empresa puede agregar un valor significativo a las aplicaciones a través de modelos que generan pronósticos, modelos de puntuación, recomendaciones de la siguiente mejor acción y otras herramientas valiosas para mejorar el negocio.

Este esfuerzo conjunto puede permitir mejores prácticas, que se puedan aplicar de forma recursiva y que mejorarán el rendimiento de la empresa y contribuirán a un ROI claro de los gastos que las empresas están haciendo en estas tecnologías.

En Tritón somos especialistas en consultoría informática y colaboramos con las empresas en la toma de decisiones, ayudando a mejorar sus sistemas y procesos informáticos para conseguir un uso mñas eficiente de la Tecnología.