La IA transforma la manera como desarrollamos software

Por Karel Gomez el 13-nov-2018 10:00:00

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La IA está transformando el desarrollo de software. Las técnicas de aprendizaje automático no solo aceleran el ciclo de desarrollo de software tradicional, presentan un paradigma completamente nuevo en la invención de tecnología.

El desarrollo de programas de computadora requiere especificar de antemano lo que se espera del sistema y entregar al ingeniero las funciones de nuestra tecnología. Es posible codificar muchas tareas de una forma explícita, ya que  las computadoras que existían antes de la llegada de la IA ya eran bastante poderosas.

Pero hay muchas tareas y decisiones que son muy complejas para enseñarlas a las computadoras de una manera rígida y basada en reglas. Incluso identificar un gato en una foto está más allá del alcance del desarrollo de software tradicional.

No hay equipo de ingenieros que pueda enumerar todas las reglas que pudieran reconocer de forma confiable los gatos contra todos los otros objetos  que pueden aparecer en los medios.

Aprendizaje Automático

En técnicas IA como el aprendizaje automático y aprendizaje profundo un ingeniero no le da a la computadora reglas,  más bien cura y prepara datos específicos del dominio, que son ingresados en algoritmos de aprendizaje que son preparados iterativamente y mejorados continuamente.

Los  programadores del mañana no mantendrán almacenes de software complejos, ni escribirán programas intrincados, ni analizarán tiempos de ejecución. Recolectarán, prepararán, manipularán, categorizarán, analizarán y visualizarán los datos que nutren las redes neurales.

Anteriormente un ciclo de vida de desarrollo de software comenzaba con la definición de requerimientos  -como las especificaciones técnicas- y luego pasaba a diseño y a desarrollo. Una vez los prototipos viables eran creados, venia la prueba de Control de Calidad, cuando el producto era aprobado se llevaba a producción y debía ser mantenido continuamente.

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Por el contrario, los modelos de aprendizaje automático extrapolan características y patrones importantes en los datos No intervienen humanos sino “redes neurales" mediante el  aprendizaje automático. La actualización de modelos implica el perfeccionamiento de algoritmos mediante nuevos datos, cambiando como el modelo se comportará y funcionará.

Beneficios de la IA:

  • Más homogénea y fácil de gestionar
  • Puede adherirse al hardware fácilmente
  • Tiempo de ejecución y uso de memoria constantes
  • Alto nivel de portabilidad
  • Altos niveles de agilidad e integración
  • Mayor facilidad de aprendizaje para futuros desarrolladores
  • Mejor que el mejor codificador humano en ciertas funciones y/o vertientes.

Software tradicional y  aprendizaje automático

Entonces el desarrollo de software tradicional seguirá existiendo. Preparar un modelo de aprendizaje automático eficiente es solo un paso en la producción de tecnología IA.

De hecho, sólo una fracción de los sistemas de aprendizaje automático está compuesto de códigos de aprendizaje automático. Estos son algunos de los campos en los que la programación tradicional y la automatizada coexistirán y cooperaran.

  1. Prototipos rápidos: El aprendizaje automático está reduciendo dramáticamente el tiempo del proceso de convertir los requerimientos empresariales en productos tecnológicos al permitir a los menos expertos de dominios técnicos desarrollar tecnologías usando lenguaje natural e interfaces visuales.
  2. Asistentes de programación inteligentes: Los asistentes de programación inteligentes pueden reducir tiempo al ofrecer soporte y recomendaciones oportunas, como documentación relevante, las mejores prácticas, y ejemplos de códigos.
  3. Análisis automático y manejo de errores: Los asistentes de programación pueden aprender de experiencias previas para identificar errores comunes y marcarlos automáticamente. Una vez la tecnología ha sido desplegada, el aprendizaje automático también puede usarse para analizar registros del sistema para identificar errores rápida y proactivamente.
  4. Refactorización automática del código: El aprendizaje automático puede usarse para analizar el código y optimizarlo automáticamente por su interpretación y desempeño.
  5. Estimaciones precisas: Las estimaciones confiables requieren una experticia profunda, entendimiento del contexto, y familiaridad con el equipo de implementación. El aprendizaje automático puede prepararse con datos de proyectos pasados, como historial del usuario, definiciones de funciones, estimaciones y datos actuales, para predecir el esfuerzo y presupuestar de forma más acertada.
  6. Toma de decisiones estratégicas: Una parte significativa del tiempo se usa debatiendo cuales productos y funciones deber priorizarse y cuales eliminarse. Una solución IA puede evaluar el desempeño de aplicaciones existentes y ayudar a identificar acciones que pudieran maximizar el impacto y minimizar el riesgo.

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