H¿Cómo puede la Inteligencia Artificial mejorar el proceso de desarrollo de software?
Hoy en día, la inteligencia artificial domina las tendencias tecnológicas. Ha impactado en el comercio, las finanzas, la salud y muchas industrias en todo el mundo. De hecho, para 2025, se espera que el mercado mundial de la IA alcance la impresionante cifra de 60 millones de dólares.
La IA ha transformado la forma en que funciona la industria del software. Trajo precisión, velocidad y eficiencia a todo el SDLC (Ciclo de Vida de Desarrollo de Software). La IA permite a los desarrolladores centrarse en el diseño y la construcción de características en lugar de corregir errores en el código. Esta práctica ha beneficiado enormemente a las empresas que prestan servicios de desarrollo de software personalizado al entregar aplicaciones a gran escala y sin errores sin retrasos.
Este blog explora cómo la IA facilita el proceso de desarrollo de software y las principales herramientas de IA para optimizar esta tecnología inteligente…
#1 – Ahorra tiempo con la generación automatizada de código
Dado que la escritura del código de un proyecto ocupa una parte importante del proceso de desarrollo, es importante simplificarlo. En el pasado, la técnica de escribir el código antes del desarrollo resultó ser insuficiente, ya que no reconocía los objetivos del proyecto. El código automatizado puede ayudar a resolver la cuestión en esas circunstancias. Con herramientas de inteligencia artificial que pueden completar las líneas de código y sugerir fragmentos de código reutilizable, los desarrolladores ahorran una cantidad sustancial de tiempo.
#2 – Realiza pruebas rápidas y eficientes
Unas pruebas eficientes son cruciales para asegurar una calidad óptima del producto. Las herramientas impulsadas por la IA encuentran errores y corrigen los fallos en el código, y aseguran un rendimiento sin problemas en todos los entornos de ejecución. Por ejemplo, una herramienta de predicción de errores en Facebook tiene una tasa de éxito del 80% en la búsqueda de errores y en la sugerencia de correcciones de errores.
La IA también ayuda a los desarrolladores a formular mejor los casos de uso y las situaciones próximas que pueden afectar al rendimiento del software. Esta formulación se logra reuniendo información de los registros del sistema y proporcionando casos de prueba automatizados. Estas herramientas también pueden generar resultados de pruebas sin realizar las pruebas en la realidad.
#3 – Genera diseños de software únicos
Los clientes siempre están buscando diseños únicos y fuera de serie para sus proyectos de software. Con el desarrollo de la IA, los asistentes digitales pueden realizar un análisis exhaustivo de los requisitos de los proyectos, destacar cualquier incoherencia y hacer recomendaciones para mejorarlos. Lo más importante es que estas herramientas funcionan con el procesamiento del lenguaje natural y utilizan directrices de referencia popular para la capacitación. Las herramientas de la IA aprenden de los proyectos de software anteriores y de los factores empresariales para analizar el rendimiento de los proyectos actuales y sugerir mejoras. Este método ayuda enormemente tanto a los clientes como a los desarrolladores en el diseño de un mejor software.
#4 – Permite la creación rápida de prototipos
Un prototipo representa el proceso de desarrollo y debe ser entregado a tiempo para que los clientes revisen el software. Con el aprendizaje automático, puede ser posible trazar la funcionalidad de los negocios con un prototipo técnico que toma mucho tiempo a los desarrolladores. De esta manera, los desarrolladores pueden predecir los posibles resultados y modificar en consecuencia el proceso de desarrollo.
#5 – Presupuestos de proyectos automatizados
El exceso de confianza en el plazo de finalización del proyecto es un error común que cometen las empresas de software. Las empresas que proporcionan servicios de desarrollo de software personalizado pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial para predecir mejor los plazos del proyecto. Tienen en cuenta los requisitos, el alcance del proyecto. Los factores que afectaron a los proyectos anteriores, su infraestructura de TI, etc., pueden generar un presupuesto y un cronograma automatizado.
Existe una noción común entre la comunidad de desarrolladores de que llegará un momento en que la IA y el aprendizaje automático sustituirán a los ingenieros de software. Sin embargo, la verdad es que estas herramientas aprenden de los desarrolladores y actúan como manos amigas en la construcción de software en proyectos complejos y de gran escala. Por lo tanto, los desarrolladores siempre van a estar a la vanguardia de la construcción de software.
Las principales herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para desarrolladores de software
Hay cuatro tipos de software de IA –
- Plataformas de IA
- Chatbots
- Software de aprendizaje profundo
- Software de aprendizaje automático
Requiere una comprensión profunda de los requisitos comerciales del cliente cuando se trata del desarrollo de software personalizado. Sin embargo, los desarrolladores no pueden poseer la experiencia y el conocimiento completo de cada negocio. En tales casos, se pueden utilizar herramientas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial para proporcionar un análisis detallado de las necesidades de cada empresa. Si bien los desarrolladores pueden centrarse en la planificación y el diseño del software, pueden reunir toda la información necesaria.
Aquí hay una rápida visión general de cómo el software y las herramientas de la IA pueden ser usadas para el desarrollo de software…
Estudio de aprendizaje de la máquina azul es un servicio web que proporciona el despliegue de modelos en la nube y en las instalaciones. Ofrece una función de arrastrar y soltar, se escala fácilmente y no requiere de conocimientos de programación de alto nivel.
De la misma manera, TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático. El desarrollo de aplicaciones es posible con Python o C++ con esta herramienta. Se puede descargar gratuitamente y también proporciona APIs para principiantes para facilitar el desarrollo de aplicaciones.
Cortana es un asistente virtual o asistente de productividad personal, como lo llama Microsoft. Es compatible con Windows, iOS, Android y Xbox OS. Funciona con el motor de búsqueda de Bing y puede ayudar a los usuarios a responder preguntas, establecer recordatorios, etc. Además, Cortana es una plataforma multilingüe.
Amazonas Alexa y Asistente de Google son asistentes virtuales muy populares. Alexa soporta iOS, Fire OS y Android, mientras que Google Assistant soporta adicionalmente KaiOS. Ambas plataformas son multilingües. Alexa puede conectarse a la cámara, a los dispositivos eléctricos y a los sistemas de entretenimiento. Por otro lado, Google Assistant soporta conversaciones bidireccionales.
El siguiente es IBM Watsonque es un sistema de respuesta a preguntas. Utiliza el marco de trabajo Apache Hadoop para ser compatible con SUSE Linux Enterprise Server 11. Con el uso del procesamiento de lenguaje natural, proporciona a las organizaciones el análisis de datos. Ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y orientadas a objetivos.
H2O.ai es una plataforma de aprendizaje profundo. Proporciona una visión de las funcionalidades empresariales y posibles soluciones a las deficiencias y factores de riesgo implicados mediante el análisis de datos exhaustivos. Utiliza los lenguajes R y Python para construir modelos.
Aquí hay algunas herramientas de IA más notables – El motor AutoML de Google Cloud que ofrece modelos de despliegue entrenados en ambientes externos. Cometa es un asistente de codificación alimentado por la IA y con el apoyo de 13 idiomas y 16 editores. AIDA es una plataforma de diseño de sitios web que combina y analiza diversas combinaciones de programas informáticos y prepara una solución que se ajusta a sus necesidades. Testim.io es una herramienta automatizada para probar el software. Proporciona pruebas estables y una autoría súper rápida con procesos de aprendizaje automático.
Conclusión
Hoy en día, el software es una de las industrias de más rápido crecimiento en el mundo. Con una creciente demanda de aplicaciones escalables, seguras y únicas, hay una tremenda presión sobre la comunidad en desarrollo. En esos casos, la adopción de la tecnología de la inteligencia artificial proporcionará soluciones sencillas y será un caldo de cultivo para más innovación. Las herramientas impulsadas por la IA y el aprendizaje automático son, sin duda, el futuro del desarrollo de software, y adoptarlas es la mejor decisión que puede tomar una organización.
