Cuatro formas en que la inteligencia artificial mejora el desarrollo de software
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De hecho, afirmar que la IA en el desarrollo de software está cambiando diferentes aspectos de la vida de un desarrollador sería quedarse corto, según un estudio reciente. informe deloitte Los procesos de desarrollo de software mejorados con IA podrían ayudar al desarrollador promedio a ser 10 veces más productivo de lo que sería por sí solo.
La realidad actual es que la tecnología de inteligencia artificial (IA) se está aplicando activamente en diferentes industrias y está mejorando la eficiencia empresarial en todo el mundo.
En otras palabras, la tecnología de IA ya ha supuesto, para numerosas industrias, una revolución en la forma de hacer las cosas, y la industria del desarrollo de software no es una excepción.
De hecho, la industria del desarrollo de software puede ser una de las industrias donde la tecnología de IA ya haya iniciado una revolución completa. A medida que se exploran más y más aplicaciones innovadoras, se espera que la tecnología de inteligencia artificial cambie por completo la forma en que los desarrolladores escriben y mantienen el código.
Algunos expertos, como Pete Warden, autor, científico e ingeniero de investigación de Google, creen que gracias al aprendizaje automático y las tecnologías de inteligencia artificial, la Trabajos de software del futuro. Ni siquiera implicará programación.
Si bien esta noción es un tema de debate, proporciona una visión realista de la magnitud del impacto de la tecnología de IA en el desarrollo de software.
Aquí hay cuatro consejos que explican el papel de la IA en el desarrollo de software para mejorar los procesos de desarrollo de software:
Cómo la IA cambiará el desarrollo de software y las aplicaciones y el impacto que tiene actualmente
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Ciclos de vida de desarrollo de software más cortos
Un proceso de desarrollo de software consta de varios pasos. Desafortunadamente, muchos de estos pasos requieren bastante tiempo, lo que hace que todo el proceso de desarrollo de software listo para el mercado sea lento.
Ahora bien, es posible que este proceso no sea necesariamente lento, pero las demandas del mercado a menudo requieren que los equipos de desarrollo de software trabajen con plazos casi irreales. Aquí es donde el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial en el software cobran importancia.
Si bien todavía queda algo de tiempo antes de que la IA se integre en todo el proceso de desarrollo de software, muchos equipos en todo el mundo ya han comenzado a utilizar el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para acelerar uno de los pasos más importantes pero que más tiempo consumen del proceso de desarrollo de software: pruebas.
Tradicionalmente, las pruebas de software destinadas a encontrar errores antes de la etapa de implementación debían ejecutarse manualmente. Esto no sólo requirió mucho tiempo sino que también implicó una enorme cantidad de errores humanos. Como resultado, muchos usuarios encontrarían errores en el software después de su lanzamiento al mercado.
Hoy en día, las pruebas de software son completamente diferentes. Se implementan algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que realizan pruebas automatizadas y continuas, liberando numerosas horas valiosas en el día típico de un desarrollador. También vale la pena señalar que el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo permite a los equipos de desarrollo de software probar más escenarios y encontrar más errores, minimizando las posibilidades de que un usuario que paga encuentre un error.
En otras palabras, las pruebas de software basadas en IA permiten a los equipos de desarrollo reducir el tiempo de desarrollo y aun así reducir su tasa de fallas y producir un producto libre de errores.
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La llegada de los asistentes de programación
Los asistentes virtuales impulsados por IA están encontrando aplicaciones en una variedad de industrias, incluido el desarrollo. Desafortunadamente, los desarrolladores de software modernos tienen que leer y buscar referencias en documentación extensa y dedicar una cantidad de tiempo poco realista a depurar el código.
Los asistentes de programación pueden ayudar a reducir el tiempo necesario para completar dichos procesos. Los asistentes de programación modernos, como Codota para Java y Kite para Python, ofrecen excelentes funciones para ahorrar tiempo, como recomendaciones y ayuda justo a tiempo, funciones de autocompletar código e incluso ejemplos de código. Otro asistente de codificación de IA es Tabnine, una herramienta de finalización de código impulsada por IA que admite más de 30 lenguajes de programación. Tabnine es quizás uno de los asistentes de desarrollo impulsados por IA más populares, con más de un millón de usuarios activos.
Programas como Tabnine y Codota son incluso capaces de “aprender” de experiencias pasadas. Con esta capacidad, estas herramientas pueden identificar posibles errores y resaltarlos en tiempo real cuando el proceso de desarrollo está en marcha. Los expertos creen que pronto se podrá utilizar la tecnología de inteligencia artificial para identificar errores automáticamente y realizar los cambios necesarios sin intervención humana.
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Producir estimaciones precisas
No es ningún secreto que las tecnologías de IA poseen la capacidad de "aprender" de los datos que se les suministran. Esta capacidad se utiliza activamente para producir estimaciones de presupuesto y cronograma para proyectos de desarrollo de software. No sorprende que las estimaciones obtenidas sean increíblemente precisas.
Para producir una predicción realista, se requiere una comprensión profunda del contexto y experiencia en el tema. Ambas cosas se pueden "enseñar" a una IA. Como resultado, las tecnologías de inteligencia artificial pueden predecir con precisión los obstáculos que pueden surgir durante el proceso de desarrollo de software. También puede predecir con precisión la cantidad de tiempo, esfuerzo y dinero necesarios para completar un proyecto de software específico.
Esta capacidad de producir estimaciones precisas tiene serias implicaciones. Por ejemplo, esto puede ayudar a las agencias de desarrollo a planificar la cantidad de proyectos de software que pueden realizar y ajustar sus precios en consecuencia. Además, esto puede resultar en una mejor experiencia para los clientes de las agencias de desarrollo, ya que podrán iniciar proyectos con expectativas realistas que es muy probable que se cumplan en el futuro.
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IA en el desarrollo de software ayudando en la refactorización de código
Para migrar eficientemente a mejores tecnologías, mantener un código limpio es fundamental. Sin embargo, es una tarea desafiante en el panorama de desarrollo actual, cuando varios contribuyentes colaboran en los mismos proyectos de software. Como resultado, la mayoría de los proyectos de software pasan por varias manos, incluso en la etapa de mantenimiento.
Como resultado, la refactorización de código se ha vuelto necesaria para las organizaciones que desean migrar a tecnologías mejores y más nuevas. Esta tarea difícil y que requiere mucho tiempo se está haciendo más fácil y eficiente con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático. Con la aplicación de Machine Learning, la refactorización de código se puede automatizar en gran medida. Esto optimizará eficientemente el código para el rendimiento y facilitará su interpretación.
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Conclusión
Si bien se espera que la tecnología de inteligencia artificial revolucione completamente la forma en que se escribe el código; No significará que los codificadores y profesionales que trabajan como desarrolladores de software se vuelvan obsoletos. Simplemente significa que las responsabilidades centrales de los desarrolladores se transformarán para ayudar a la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial emergente. En el futuro, se espera que los desarrolladores de software que puedan trabajar en colaboración con la tecnología de IA tengan una gran demanda. La implementación completa de la tecnología de IA permitirá a las empresas acceder a servicios de alta calidad. servicios de desarrollo de software a menores costos. Estas colaboraciones implicarán muchos menos problemas que la situación actual.
Preguntas frecuentes
Los siguientes son algunos de los buenos efectos de la IA en el desarrollo de software:
– Requisitos de recopilación
– Organiza el desarrollo de software.
– El desarrollo se agiliza
– Ayuda con las pruebas.
– La implementación se simplifica
– El mantenimiento se reduce
– Aumenta la seguridad
Las siguientes son algunas de las formas en que la IA cambiará el desarrollo de software:
– Se simplificará el diseño del software.
– La gestión del proyecto será sencilla
– La depuración será automática.
– Control sobre el proceso de implementación.
– Automatización de pruebas
Sí, con la ayuda de aplicaciones autocodificadas, la IA puede abordar los desafíos de codificación. Esto no sólo permitirá a los programadores completar el trabajo en menos tiempo, sino que también mejorará la capacidad de programación del desarrollador.
La IA tendrá un impacto en el negocio de desarrollo de software de las siguientes maneras:
– Seguridad de datos mejorada
– Detección de fallos y errores en una fase temprana
– Con la toma de decisiones estratégicas, puede crear un software superior.
– Se mejorará la precisión de las estimaciones.
La IA dará como resultado un aumento significativo de la productividad. La IA ayudará a los desarrolladores de software a desarrollar aplicaciones de mayor calidad de manera más rápida y eficiente. No sólo ahorrará tiempo y esfuerzo a las organizaciones, sino que también puede conducir a procedimientos comerciales más inventivos.
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Cuatro formas en que la IA mejora el desarrollo de software: INFOGRAFÍA
Estratega de operaciones de personas y marketing: líder con más de 15 años de experiencia en desarrollo de capacidades organizativas y éxito en marketing.
Además, también le encanta escribir blogs y compartir sus pensamientos para ayudar a la comunidad.
