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El impacto de la IA en el desarrollo de software

 |   4 de enero del 2024
El impacto de la IA en el desarrollo de software
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Por: Mauricio Aguilar (*)

Desde el momento en que ChatGPT irrumpió en escena, la capacidad de incitarla a escribir código funcional está poniendo de cabeza tradiciones y costumbres de desarrollo largamente arraigadas.

¿Qué es la IA en el desarrollo de software y cómo funciona?

En esencia, la IA imita los procesos de la inteligencia humana con algoritmos y datos. Algunas versiones de la IA automatizan tareas manuales humanas, otras imitan funciones cognitivas asociadas a la mente humana y otras hacen ambas cosas.

El desarrollo de software de IA automatiza gran parte de los aspectos repetitivos y laboriosos de la creación de una aplicación. Algunos ejemplos son la duplicación de código, las pruebas manuales, la creación y actualización de elementos y diseños de interfaz de usuario para múltiples pantallas y la configuración de elementos extensibles.

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Las plataformas de desarrollo de IA son soluciones integrales que permiten crear aplicaciones de IA desde cero. Simplifican la creación y entrega de modelos y aplicaciones de IA ofreciendo una caja de herramientas repleta de servicios de automatización:

  • Herramientas de preprocesamiento y limpieza de datos.
  • Algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático.
  • Capacidades de entrenamiento y optimización de modelos.
  • API para integrar modelos de IA en aplicaciones.
  • Opciones de despliegue y escalado de entornos de producción.
  • Herramientas de supervisión y gestión de modelos de IA.
  • Funciones de colaboración y control de versiones.

El aprendizaje profundo (Deep Learning), un subconjunto del aprendizaje automático, gira en torno a redes neuronales inspiradas en el cerebro humano. Esta maravillosa técnica aprende directamente de imágenes, videos, texto, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla en aplicaciones y software.

Por un lado, los modelos de aprendizaje profundo, como GPT-3, pueden generar fragmentos de código basados en descripciones en lenguaje natural. Los desarrolladores pueden describir lo que quieren conseguir en lenguaje sencillo, y el modelo puede proporcionar plantillas de código o incluso funciones o clases completas.

El aprendizaje automático (Machine Learning), permite al software aprender de los datos y mejorar el rendimiento de forma repetitiva. En el mundo del desarrollo de software, esto se traduce en análisis predictivos, sistemas de recomendación y orientación para desarrolladores.

El aprendizaje automático es también la base del desarrollo asistido por IA. Los modelos desarrollados a partir de millones de patrones de código anonimizados recomiendan las herramientas y patrones correctos para cualquier situación del desarrollador durante el proceso de desarrollo.

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La IA conversacional no se limita a los chatbots, sino que abarca la destreza técnica necesaria para crear asistentes virtuales inteligentes. Esta tecnología implica un complejo procesamiento del lenguaje natural, la gestión del diálogo y el reconocimiento de la intención del usuario.

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Ventajas técnicas de las herramientas de IA para el desarrollo de software

La introducción de herramientas de IA en el desarrollo de software aporta una serie de ventajas técnicas que pueden mejorar significativamente el proceso de desarrollo y la experiencia del usuario. Por ejemplo:

  • Aceleración del tiempo de comercialización: IA que agiliza las tareas repetitivas, las pruebas y la implantación.
  • Automatización de tareas: La IA automatiza los procesos de generación de código, pruebas y reutilización de componentes.
  • Mejora de la experiencia: Intrincados algoritmos analizan el comportamiento y las preferencias de los usuarios, lo que se traduce en experiencias personalizadas.
  • Modelado predictivo: la IA realiza predicciones basadas en datos de los siguientes pasos en los flujos lógicos para identificar posibles problemas de aplicación.

El objetivo constante de OutSystems es facilitar la vida de sus desarrolladores y equipos de TI ocupándose de los aspectos mundanos, rutinarios y repetitivos de la creación de aplicaciones para que ellos no tengan que hacerlo. Con este fin, OutSystems ha infundido IA en toda su plataforma de low-code de alto desempeño. Asimismo, la compañía simplifica la implementación de la IA en nuevas aplicaciones, como la generación de contenidos, la búsqueda semántica y la automatización de procesos, por nombrar algunas.

El sistema AI Mentor de OutSystems potencia la experiencia de los desarrolladores con un revolucionario conjunto de guías impulsados por IA llamados mentores. Estos mentores actúan como expertos a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, guiando, automatizando y validando el trabajo de los desarrolladores.

La próxima fase del desarrollo de software impulsado por IA es aquella en la que los desarrolladores ocuparán un lugar central, delegando el trabajo pesado y las tediosas tareas repetitivas a mentores impulsados por IA.

En conclusión, la IA cambia las reglas del juego en el desarrollo de software. Su potencial técnico, desde la automatización hasta el modelado predictivo, está transformando la industria. Para los entusiastas de la tecnología, adoptar herramientas y tecnologías de IA no es sólo una opción; es un imperativo para seguir siendo competitivos en la era digital.

(*) Senior Solutions Architect para OutSystems México.

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Marizú Olivera Orquera

Lic en Comunicación Social, redactora y periodista. Encargada editorial en Énfasis Logística 2021.

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