Estrategias para identificar y validar el riesgo del producto

En la vertiginosa esfera del desarrollo tecnológico, la identificación y validación adecuada del riesgo del producto son cruciales para el éxito. Antes de embarcarte en la emocionante travesía de crear un nuevo producto, es esencial comprender y abordar los posibles desafíos. En este artículo, repasaremos estrategias efectivas para identificar y validar el riesgo del producto.

1. Comprender el Contexto del Mercado:

Antes de sumergirse en el desarrollo, es crucial comprender el contexto. Investiga a fondo la demanda actual y futura, identifica a tus competidores y analiza cómo tu producto se destacará. Una falta de comprensión del mercado puede llevar a riesgos innecesarios.

2. Realizar un Análisis de Viabilidad:

Un análisis de viabilidad sólido evalúa la capacidad del producto para tener éxito en el mercado. Esto implica considerar aspectos técnicos, financieros y operativos. Pregunta: ¿Es técnicamente factible? ¿Hay suficiente demanda para justificar la inversión? ¿Cómo se integrará con las operaciones existentes?

3. Prototipos y Pruebas de Concepto:

Desarrollar prototipos y realizar pruebas de concepto es una estrategia efectiva para validar la viabilidad técnica y funcional del producto. Esto no solo ayuda a identificar posibles problemas, sino que también permite ajustar y mejorar el diseño antes de invertir recursos significativos.

4. Feedback del Usuario:

La retroalimentación del usuario es invaluable. Involucra a los usuarios desde las etapas iniciales hasta las finales del desarrollo. Observa cómo interactúan con el producto, recopila comentarios y adapta en consecuencia. Esto no sólo valida el riesgo, sino que también garantiza que el producto responda a las necesidades reales del usuario.

5. Análisis de Riesgos Técnicos:

Realiza un análisis minucioso de los posibles riesgos técnicos. Considera cuestiones como la escalabilidad, la seguridad y la compatibilidad con otras plataformas o sistemas. Al abordar estos riesgos desde el principio, puedes mitigar problemas potenciales antes de que se conviertan en obstáculos insuperables.

6. Evaluación del Equipo de Desarrollo:

El equipo que está detrás del desarrollo del producto es un factor crítico. Evalúa la experiencia, habilidades y cohesión del equipo. La falta de habilidades clave o la falta de cohesión pueden ser riesgos significativos para el éxito del proyecto.

7. Planificación Financiera:

Una planificación financiera sólida es esencial para identificar y mitigar riesgos financieros. Establece un presupuesto realista, identifica posibles desviaciones y asegúrate de tener estrategias de contingencia en su lugar.

8. Iteración Continua:

El desarrollo de productos exitosos implica un proceso iterativo. A medida que avanzas, continúa evaluando y ajustando. La capacidad de adaptación es esencial para superar obstáculos inesperados.

En conclusión, identificar y validar el riesgo del producto no es un proceso único; es un viaje continuo. La combinación de investigación exhaustiva, pruebas prácticas y una mentalidad ágil contribuirá significativamente al éxito de tu producto en el dinámico mundo tecnológico. Al abordar proactivamente los desafíos, estás mejor equipado para convertir esos riesgos en oportunidades y llevar tu producto a nuevas alturas en el mercado.

Apenas el 38% de las organizaciones traza una ruta definida para la automatización de DevOps

Apenas el 38% de las organizaciones traza una ruta definida para la automatización de DevOps, la automatización está ayudando a los equipos a mejorar la calidad del software y reducir los costos; sin embargo, las organizaciones sólo han automatizado el 56% de su ciclo de vida de DevOps.
Dynatrace, el líder en observabilidad y seguridad unificadas, anunció los resultados de una encuesta global independiente a 450 profesionales de TI responsables de DevOps y automatización de la seguridad en grandes organizaciones. La investigación revela que las inversiones de las organizaciones en la automatización de DevOps están brindando beneficios significativos, incluidos una mejora del 61 por ciento en la calidad del software, reducción del 57 por ciento en las fallas de implementación y una disminución del 55 por ciento en los costos de TI.
Sin embargo, en la mayoría de las organizaciones, las prácticas de automatización de DevOps aún se encuentran en las primeras etapas de madurez. La ausencia de una estrategia claramente definida para la automatización de DevOps, la prevalencia de la complejidad de la cadena de herramientas y los desafíos de analizar los datos de observabilidad y seguridad, les impiden darse cuenta del impacto total de sus inversiones. Esta investigación destaca la necesidad de prácticas de automatización impulsadas por datos e Inteligencia Artificial (IA) que permitan a las organizaciones responder mejor a las necesidades del negocio.
El Reporte sobre la Automatización de DevOps 2023 de Dynatrace está disponible para su descarga. Además, se invita a las organizaciones a realizar la evaluación de automatización de DevOps de Dynatrace para comprender la madurez de sus prácticas.

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I.A: los riesgos del progreso son preferibles a los peligros de la regulación

Era casi esperable: frente al desarrollo vertiginoso de herramientas de capacidades asombrosas como Chat GPT y otra familia de aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), un grupo de más de 1.000 académicos, expertos e intelectuales, entre los que se encuentran Steve Wozniak, cofundador de Apple, y Elon Musk, quien no necesita presentación, firmaron una carta en la que proponen una moratoria mínima de 6 meses en el desarrollo de estas aplicaciones de prestaciones sin precedentes, hasta tanto se pueda desarrollar un marco regulatorio que acote sus riesgos.
Entre otras medidas, proponen generar protocolos de seguridad para el diseño de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial, rigurosamente auditados y supervisados por expertos independientes y externos a los laboratorios que desarrollan estas aplicaciones. También la creación de autoridades que regulen y certifiquen lo concerniente a IA.
Como toda innovación disruptiva y de gran poder, el desarrollo sostenido de aplicaciones de Inteligencia Artificial conlleva riesgos por su potencial uso para fines inapropiados, por más que las que actualmente están disponibles explícitamente intentan prevenirlo.
Los riesgos son reales y su alcance es desconocido, como también lo es el potencial para democratizar el conocimiento y resolver esos mismos problemas que todavía nos acompañan.
Lo que sí sabemos es que jamás debiéramos someter el progreso al criterio de expertos, entes regulatorios, gobiernos o grupos de interés. Aun con los peligros que estos sistemas puedan representar, siempre es preferible informarse, aprender sobre las limitaciones y malos usos y acompañar su desarrollo con una mirada crítica, dejando que su propio uso regule su impacto.
Ninguna restricción, por mejor que sea, puede ser perfecta en su capacidad de cercenar el progreso. Marginalizar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial nos expondrá, en ese caso sí, a quienes fuera de las normas eventuales continúen con estos desarrollos con fines que no sean beneficiosos para la humanidad.
Nuestros esfuerzos deberían estar orientados a aprender, informarnos y generar una mirada crítica para que estos sistemas no sean una caja negra. Si los sistemas de inteligencia artificial nos alcanzaron y hasta superaron, el desafío es reconectar con el verdadero valor de nuestra humanidad, no suprimirlos.

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Automatización inteligente: Más allá de los procesos de desarrollo

Los equipos de control de calidad que dependen de las pruebas manuales no son capaces de seguir el ritmo de los cambios de código y los lanzamientos actuales. Las herramientas basadas en IA/ML pueden ayudar a los equipos de pruebas de varias maneras específicas.
Análisis del impacto de los cambios: La IA/ML puede ayudar con el análisis de cobertura e identificar qué pruebas deben ejecutarse en función de lo que haya cambiado en la aplicación.
Creación de pruebas: La IA/ML puede ayudar a los equipos de pruebas a crear casos de prueba a partir de descripciones en inglés sencillo y también puede aprender a mejorar las pruebas con el tiempo; la IA/M también puede curar automáticamente las pruebas rotas. Las herramientas potenciadas por la IA pueden convertir automáticamente las pruebas manuales de la interfaz de usuario en pruebas de la API.
Pruebas visuales: La tecnología de comparación de imágenes potenciada por la IA puede permitir la realización de pruebas visuales para analizar las diferencias de pantalla de la interfaz de usuario detectadas en las pruebas.
Análisis de pruebas: La IA puede analizar los casos de prueba y las métricas de los defectos para aumentar la cobertura de las pruebas al tiempo que se reduce el número de ellas.
Ha llegado el momento de ser más inteligentes utilizando herramientas potenciadas por la IA para aumentar los equipos de ingeniería, mejorar su productividad y aportar previsibilidad.
Hoy en día, hay muchas opciones de automatización en el ciclo de vida del desarrollo de software. Las herramientas impulsadas por la IA/ML pueden impulsar aún más las mejoras de automatización (por ejemplo, mejorar el flujo en sus conductos de CI/CD). En general, la automatización permite una mayor productividad del equipo y da lugar a los ciclos de lanzamiento rápidos o bajo demanda necesarios para la agilidad empresarial.
Las herramientas de infraestructura como código (IaC) pueden aprovisionar y configurar automáticamente entornos de infraestructura en la nube (almacenamiento, red, etc.).
Las herramientas de supervisión pueden automatizar la supervisión de la disponibilidad, las métricas de carga de producción y los problemas de seguridad, y generar alertas.
Aprovechar la automatización de forma agresiva y utilizarla en todo el ciclo de vida de la ingeniería puede hacer que la ingeniería de software sea mucho más inteligente. Debería automatizar las tareas repetitivas y los procesos de bajo valor y utilizar el tiempo ahorrado para actividades de mayor valor.

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