La ingeniería de software mejorada con IA integra tecnologías de inteligencia artificial en el ciclo de vida del desarrollo de software, aumentando y automatizando diversas tareas con el objetivo de mejorar la eficiencia, la precisión y la productividad. Con el respaldo de agentes y herramientas de IA, este enfoque avanzado de la ingeniería de software promete acelerar el desarrollo del software. todo el proceso de ingeniería de aseguramiento.
En los últimos años, hemos visto a los desarrolladores de software utilizar la IA integrada en GitHub Copilot, Anthropic, ChatGPT y otras herramientas para ayudar a escribir código, dice el CEO de la firma de investigación y consultoría de tecnología ISG, Steve Hall. capacidades avanzadas para ayudar a priorizar características y funciones, escribir y probar código, aplicar código de seguridad avanzado. y ayudar a implementar el código”, explica en una entrevista por correo electrónico.
Menos esfuerzo / resultados más rápidos
Hall dice que el software mejorado con IA reduce el esfuerzo necesario para desarrollar software. La investigación muestra una mejora del 40% en la calidad del código cuando se utiliza ingeniería de software mejorada con IA.
La ingeniería de software mejorada con IA podría revolucionar el desarrollo de software, dice Brett Smith, desarrollador senior de la empresa de software de análisis SAS. Su velocidad también puede ayudar a las organizaciones a detectar y responder a incidentes de seguridad más rápidamente. tiene el potencial de hacer que el software sea más seguro, confiable y eficiente».
Los enfoques aumentados de la IA permitirán a los ingenieros de software centrarse en problemas que requieren pensamiento crítico y creatividad, predice John Robert, director asociado de soluciones de software de la Universidad Carnegie Mellon. Un elemento común a la mayoría de los enfoques de ingeniería de software mejorados con IA es la eficiencia de desarrollar más código en menos tiempo. tiempo y acceder a determinadas tareas la capacidad de reducir la barrera”. Reunir a los humanos y la IA cambiará la atención de las personas hacia tareas conceptuales en las que las computadoras no son buenas, al tiempo que reducirá el error humano en tareas en las que la IA puede ayudar, señala en una entrevista por correo electrónico.
Con las capacidades de IA generativa y la disponibilidad de varios modelos de lenguaje importantes, la ingeniería de software habilitada para IA generativa se está volviendo más común, dice Akash Tayal, director y líder de ofertas de ingeniería en la nube en Deloitte Consulting para automatizar muchas tareas de ingeniería de software y al mismo tiempo mejorar la precisión, un avance significativo en la ingeniería de software”, señala por correo electrónico.
Con la llegada de la IA generativa, estamos viendo un cambio radical en cómo la IA afecta la ingeniería de software, dice Srini Iragavarapu, director de aplicaciones de IA generativa y experiencia de desarrollador en Amazon Web Services a través de servicios… para que las organizaciones y los proveedores de software puedan más. cree fácilmente aplicaciones de desarrollo de software impulsadas por IA”, dice en línea en la entrevista.
Mejor, más rápido, más barato
GenAI ayuda a ofrecer productividad mejorada, tiempo de comercialización más rápido, rentabilidad y calidad de código mejorada, dice Tayal. «Las empresas pueden automatizar tareas repetitivas de ingeniería de software mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial en codificación, pruebas y depuración, así como tareas más complejas mientras aplican estándares de ingeniería y lo mejor. prácticas para ayudar a garantizar una mejor calidad del software”.
Hall señala que GenAI puede acceder a grandes cantidades de datos para analizar las tendencias del mercado, el comportamiento actual de los usuarios, los comentarios de los clientes y los datos de uso para ayudar a identificar características clave que tienen una gran demanda y que tienen el potencial de ofrecer un valor significativo a los usuarios descritos y priorizados, múltiples agentes. puede crear componentes de un programa de software». Este enfoque divide grandes tareas en múltiples operaciones con una arquitectura común. «Realmente cambia la forma en que resolvemos problemas complejos y aplicamos tecnologías».
«Si piensa en el ciclo completo de desarrollo de software: planificar lo que desea crear, crear código, mantener el código, asegurarse de escribir código seguro y de alta calidad, implementar su código y mantener sus servicios de producción; podemos acelerar y mejorar cada uno de estos pasos”, afirma Iragavarapu.
Mirando hacia adelante
Hall aconseja a los líderes de equipos de desarrollo de software que quieran comenzar con la ingeniería de software mejorada con IA que comiencen con algunos proyectos piloto dirigidos por ingenieros creativos que quieran ir más allá de la TI y luego ajustar el proceso a medida que avanzan», sugiere. «Este enfoque «Permitirá diferentes aprendizajes de diferentes equipos y se centrará en dónde todavía hay debilidades».
Robert recomienda solicitar sugerencias de los miembros del equipo de desarrollo para identificar áreas donde la aplicación de técnicas de software mejoradas con IA podría ser útil. «Utilizando esa información, inicie un pequeño equipo para evaluar los riesgos y beneficios, y comience con pequeños experimentos».
No espere beneficios rápidos, advierte Hall, quien señala que probablemente llevará de seis a doce meses escalar adecuadamente los LLM y los procesos.
