La IA exige más desarrolladores de software, y no menos

Ha llegado ya la hora de enterrar el mantra de que la IA significa que ya no se necesitarán más desarrolladores de software. Y es que, durante años, hemos escuchado que la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LGM) terminarían por quitarnos el trabajo. Y si vemos el desarrollo de software, eso vendría a suponer que cada vez habrá menos humanos escribiendo código, pero eso no es lo que sugieren los datos. Porque, en lugar de dejar de lado a los desarrolladores, las herramientas de codificación de IA como GitHub Copilot estimulan a las organizaciones para crear más cantidad de software de una manera más rápida

En consecuencia, conforme las herramientas de IA abaratan y facilitan la codificación, la demanda de código se dispara, al igual que la necesidad de desarrolladores cualificados. Así que, la única pregunta real que queda es: ¿qué papel desempeñarán los desarrolladores junior en el desarrollo de software impulsado por la IA?

Codificación más rápida, mayor rendimiento

Partamos de la base de GitHub Copilot. Un estudio interno dividió a 95 ingenieros en dos grupos: los que tenían aquella solución y los que no. Los primeros terminaron una tarea de codificación un 55% más rápido, con una tasa de éxito general más alta (78% frente a 70%).

Si miramos más allá de los pequeños experimentos, los datos consistentes. En 2023, GitHub ya reconoció que Copilot generó cerca del 46% de todo el código en archivos donde está habilitado, porcentaje que alcanza el 60% e incluso más dependiendo del lenguaje. Eso incluye Java, uno de los lenguajes empresariales más utilizados en el mundo.

El resultado es ingenieros que consiguen hacer más, se sienten menos frustrados y pueden asumir proyectos que antes dormían en el repositorio de tareas atrasadas. Los estudios demuestran que los equipos asistidos por IA también disfrutan de mayores tasas de precisión: en algunas pruebas, el código automatizado tuvo una tasa de éxito un 53% mayor en las pruebas en
comparación con el código escrito de manera manual.

Más IA, más personas

Esta ganancia inesperada de productividad tiene una consecuencia pasmosa. Cuando un equipo cumple con su lista de tareas en la mitad de tiempo, no invita a sus ingenieros a tomarse libre el resto del año. Lo que hace es centrarse en una nueva idea de negocio. Ahora, las empresas se dedican a crear el doble de cosas, pero sólo contratan a la mitad de desarrolladores, con lo que llegamos al efecto de la paradoja de Jevons: hacer que la codificación sea más eficiente impulsa a las organizaciones a expandirse, abordando iniciativas de software más grandes y diversas.

Por consiguiente, ahí van algunas razones de por qué veremos a los desarrolladores cualificados volverse más importantes con la IA, en lugar de ocurrir al contrario:

-Productividad: todas las empresas tienen una lista de funciones deseadas, herramientas internas, proyectos de automatización e ideas de aplicaciones que no se han desarrollado debido a limitaciones de tiempo y recursos. Los LLM reducen la energía de activación que se necesita para iniciar estos proyectos.

-Mantenimiento: cuanto más software se escriba, más habrá que probar, depurar, proteger, mantener, actualizar e integrar. El código generado por los LLM no está libre de errores ni se mantiene por sí mismo. En todo caso, la velocidad de generación podría llevar inicialmente a una revisión cuidadosa, refactorización y soporte del código.

-Complejidad: los LLM destacan en tareas bien definidas y localizadas basadas en patrones aprendidos de vastos conjuntos de datos. En cuanto a estadísticas, brillan, pero les cuesta afrontar cuestiones tales como la arquitectura de sistemas a gran escala, la resolución de problemas novedosos, la comprensión profunda del contexto empresarial, las consideraciones de seguridad complejas, la optimización del rendimiento bajo cargas inusuales y el diseño de experiencias de usuario matizadas.

-Control de calidad: en relación con lo anterior, un LLM podría generar código que parezca aceptable, pero ¿es seguro? ¿Es eficiente? ¿Maneja correctamente los casos extremos? ¿Se alinea con la arquitectura general del sistema y los objetivos empresariales? Los desarrolladores humanos son controladores de calidad esenciales. Salvan la brecha entre el código generado y el software fiable y listo para la producción.

Por eso seguiremos necesitando personas. Como recordatorio de por qué también necesitaremos más IA, una investigación de IBM sugiere que la IA generativa podría traducirse en un 15% a 20% más de productos o funciones lanzados por las empresas, con un tiempo de comercialización entre un 10% y un 15% más rápido. Sin duda, una enorme ventaja competitiva.

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Vibe Coding: cómo la IA está cambiando el desarrollo de software para siempre

El desarrollo de software está experimentando un cambio gracias a la “codificación de vibración”, un nuevo enfoque en el que La inteligencia artificial ayuda a escribir código Basado en instrucciones humanas. Tanto los ingenieros experimentados como los principiantes están empezando a codificar describiendo lo que quieren en lugar de escribir cada línea.

Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, quien acuñó el término, describió en broma su flujo de trabajo de codificación como: “Simplemente veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas y copio y pego cosas, y en general funciona”. En otras palabras, la IA se encarga del trabajo pesado de la programación mientras el desarrollador se centra en las ideas.

Descripción general de la codificación Vibe
La codificación Vibe se refiere a una forma de crear software asistida por IA donde “entregarse completamente a las vibraciones” (como dice Karpathy) y dejar que la máquina genere código a partir de lenguaje natural Indicaciones. En lugar de escribir la sintaxis tradicional, un desarrollador (o no desarrollador) describe la funcionalidad deseada en un lenguaje sencillo y la IA produce el código correspondiente. Las indicaciones se han vuelto tan útiles que, en algunos casos, son tan importantes como los lenguajes de programación en este paradigma.

¿Por qué Vibe Coding es tendencia?
Varios factores explican su auge. En primer lugar, puede acelerar drásticamente el desarrollo: las tareas repetitivas y tediosas se descargan en la IA, por lo que los proyectos que antes llevaban semanas se pueden crear en días u horas. En segundo lugar, reduce la barrera de entrada a la programación: las personas sin formación formal en codificación pueden crear aplicaciones funcionales hablando con un asistente de IA. A muchos les resulta empoderante el hecho de que si tienes una idea, puedes lograr un producto mediante una comunicación y una indicación eficaces. En tercer lugar, los desarrolladores pueden centrarse en la resolución creativa de problemas y el diseño en lugar de luchar con errores de sintaxis, lo que mantiene un estado de fluidez y dinamismo. Incluso la depuración puede convertirse en una cuestión de copiar un mensaje de error a la IA y dejar que sugiera una solución. Este flujo de trabajo fluido es increíblemente satisfactorio para los recién llegados y eficiente para los expertos.

Las mejores herramientas de codificación de Vibe
Una ola de nuevas herramientas y plataformas está haciendo que la codificación por vibración sea accesible. Estos entornos de desarrollo impulsados ​​por IA permiten a los usuarios conversar con una computadora para generar y modificar código. Cuatro de las principales herramientas de codificación por vibración en la actualidad son Replit, Cursor, Lovable y Windsurf. Cada una adopta un enfoque ligeramente diferente para la codificación asistida por IA.

Impacto en el desarrollo de software
El auge de la codificación por vibración ya se está sintiendo en toda la industria del software. La productividad y la velocidad de desarrollo han experimentado aumentos significativos. Los desarrolladores que utilizan asistentes de codificación de IA a menudo completan las tareas mucho más rápido; por ejemplo, GitHub informa que aproximadamente El 30% del nuevo código en su plataforma ahora se escribe con la ayuda de Copilot Las sugerencias y los equipos que utilizan estas herramientas reducen el tiempo de codificación. Las empresas emergentes están aprovechando la codificación Vibe para acortar los plazos de creación de prototipos: lo que antes le llevaba semanas a un equipo de ingenieros ahora lo pueden lograr una o dos personas en un fin de semana con la ayuda de la IA. Esto significa una innovación más rápida y un menor tiempo de comercialización de las nuevas ideas.

Fundamentalmente, la codificación vibe está haciendo que el desarrollo de software sea más accesible más allá de la comunidad de programadores tradicionales. Los no ingenieros, como diseñadores, gerentes de productos, científicos o empresarios con ideas, pueden usar estas herramientas para crear software funcional sin conocimientos profundos de codificación. Esta democratización de la codificación se evidencia en los tipos de usuarios que acuden en masa a las plataformas de codificación vibe.

La curva de aprendizaje de la programación se reduce efectivamente: En lugar de pasar meses aprendiendo la sintaxis de JavaScript o Python, un recién llegado podría crear un sitio web sencillo o automatizar una tarea mediante el chat con un agente de IA. Esto abre la puerta a una participación mucho más amplia en la creación de software. También significa que los desarrolladores profesionales pronto podrán colaborar con colegas que tengan experiencia en el área pero una formación mínima en codificación: los sistemas de IA ayudan a cerrar la brecha.

Desafíos y controversias
A pesar de su promesa, la codificación de vibraciones conlleva desafíos y controversias importantes que son objeto de debate en la comunidad tecnológica. Tal vez la preocupación más inmediata sea la calidad y la corrección del código. Los modelos de IA pueden producir, y de hecho producen, código incorrecto o subóptimo. La facilidad de uso es un arma de doble filo: los principiantes pueden generar una aplicación funcional rápidamente, pero sin comprender el funcionamiento del código pueden pasar por alto errores o fallas de diseño.

También hay cuestiones de confianza y supervisión. ¿Quién es responsable si un script generado por IA falla o causa algún daño? Los desarrolladores que utilizan herramientas de codificación Vibe aún necesitan revisar y probar el resultado, pero no todos lo hacen con diligencia.

También se han planteado cuestiones éticas y legales. Los modelos de IA como los que impulsan Copilot o Cursor se entrenan en grandes repositorios de código existente, algunos de ellos de código abierto. Esto ha generado controversia sobre si El código generado por IA podría plagiar inadvertidamente código con licenciaSi bien el usuario promedio de herramientas de codificación de vibraciones no está involucrado directamente en tales disputas, el resultado podría afectar la forma en que operan estas herramientas o el código que pueden producir de manera segura. Además, la privacidad es un factor a tener en cuenta: el uso de inteligencia artificial basada en la nube para generar código podría exponer detalles de proyectos patentados a servicios de terceros, lo que preocupa a algunas empresas.

Lo más importante es…
Vibe coding representa un avance notable para hacer que la creación de software sea más eficiente e inclusiva, pero no está exenta de dificultades. Está revolucionando la cultura de la codificación al permitir que las personas creen software a través de una conversación natural, pero también plantea preguntas sobre lo que podría perderse cuando ya no escribimos código. linea por linea.

Los entusiastas lo ven como una evolución de la programación, donde los desarrolladores colaboran con la IA como socio creativo, mientras que los críticos piden cautela, enfatizando la necesidad de supervisión humana, de aprender los fundamentos y de no tratar a la IA como una solución mágica para todos los problemas. Como con cualquier herramienta poderosa, la clave estará en cómo la usemos.estará lista para el futuro de la gobernanza de IA, reduciendo riesgos y ganando la confianza de clientes y socios estratégicos.

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Si tus desarrollos no cumplen las expectativas, es porque no tienes el equipo adecuado

Crear una aplicación móvil exitosa va mucho más allá de tener una buena idea. Requiere planificación, estrategia y, sobre todo, un equipo de desarrollo que entienda cómo transformar tu visión en una solución digital funcional y atractiva. Si tus desarrollos no están alcanzando los resultados que esperabas, el problema podría no estar en la idea, sino en el equipo detrás de ella.

¿Por qué tu equipo de desarrollo marca la diferencia?

El desarrollo de una app no se trata solo de escribir código. Es un proceso que involucra diseño UX/UI, arquitectura de software, integración con sistemas, pruebas rigurosas y una estrategia de crecimiento. Un equipo inexperto o mal estructurado puede llevar a problemas como:

-Fallas de rendimiento: Apps que se bloquean, consumen demasiados recursos o no funcionan correctamente en todos los dispositivos.
-Experiencia de usuario deficiente: Interfaces confusas, navegación poco intuitiva o falta de optimización para el usuario final.
-Lanzamientos tardíos: Equipos sin una metodología de trabajo eficiente pueden retrasar el desarrollo, impactando el tiempo de salida al mercado.
-Problemas de escalabilidad: Una app mal construida no podrá crecer junto con tu negocio, obligándote a rehacer partes clave del desarrollo.

Mobilenik: El equipo que necesitas para llevar tu app al siguiente nivel

En Mobilenik, sabemos que el éxito de una app no depende solo del código, sino de la estrategia y el equipo que la construye. Nos especializamos en el desarrollo de aplicaciones móviles innovadoras, ofreciendo un servicio integral que abarca desde la ideación hasta el lanzamiento y optimización continua.

¿Por qué elegirnos?

-Desarrollo centrado en el usuario
Diseñamos apps con una experiencia de usuario (UX) impecable, asegurándonos de que sean intuitivas, atractivas y funcionales.

-Tecnología de vanguardia
Utilizamos las herramientas y frameworks más avanzados para garantizar aplicaciones rápidas, seguras y escalables.

-Metodología ágil
Trabajamos con metodologías ágiles para entregar avances constantes, adaptándonos rápidamente a cambios y optimizando cada fase del desarrollo.

-Equipo multidisciplinario
Desde diseñadores UX/UI hasta desarrolladores y especialistas en estrategia digital, en Mobilenik reunimos el talento necesario para hacer realidad tu app.

No se trata sólo de desarrollar, sino de desarrollar bien

Si tu aplicación no cumple con las expectativas, es momento de replantear quién está a cargo de su desarrollo. Mobilenik no solo crea apps, sino que garantiza que sean exitosas desde el día uno.

¿Listo para potenciar tu aplicación? Contáctanos AQUÍ y trabajemos juntos en un desarrollo que realmente marque la diferencia.

El software empresarial: motor de transformación y crecimiento

El software de negocios en 2024 ha terminado de consolidarse como uno de los pilares fundamentales para el desarrollo empresarial en un entorno global cada vez más competitivo. En los últimos años, la industria no sólo ha demostrado resiliencia ante los desafíos económicos y tecnológicos, sino que también ha liderado la transformación digital en múltiples sectores, impulsando la eficiencia operativa y la innovación estratégica.

La adopción de herramientas de gestión integradas y con inteligencia artificial aplicada a la estrategia de cada compañía refleja una tendencia clara: las empresas necesitan soluciones que no sólo acompañen su operación diaria, sino que también les permitan anticiparse a las demandas del mercado. En este contexto, dentro de la industria del software, quienes más han evolucionado, se destacan por haber pasado de ofrecer productos estáticos a soluciones dinámicas, escalables y adaptadas a las necesidades específicas de cada cliente.

La clave del éxito en este sector radica en la capacidad de combinar tecnología de punta con un profundo entendimiento del negocio. Las herramientas que integran procesos productivos, logísticos y comerciales optimizando la toma de decisiones en tiempo real se han convertido en indispensables para las compañías que buscan destacarse en mercados cada vez más exigentes.

Por otra parte, la aceleración de la digitalización tras la pandemia ha impulsado a las empresas a adoptar modelos más ágiles y flexibles. Esto nos exige a los proveedores de software mejorar no sólo nuestros productos, sino también explorar nuevas áreas de aplicación, desde la inteligencia artificial hasta el análisis predictivo, ampliando el impacto de nuestras soluciones en el mercado.

El horizonte para el desarrollo nacional de software empresarial de nivel mundial es alentador. En un contexto donde las empresas enfrentan la necesidad constante de adaptarse, las soluciones tecnológicas seguirán siendo el motor que impulse su sostenibilidad y crecimiento. Para los que trabajamos en este sector, el desafío es claro: continuar innovando para acompañar a las empresas en su camino hacia la excelencia.

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Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Programación: Cómo la IA revoluciona el desarrollo de software

Imagina que en lugar de perder tiempo en tareas mecánicas, pudieras centrarte en la parte creativa del desarrollo de software, mientras la inteligencia artificial se encarga del resto. Hoy en día, eso ya es posible gracias a herramientas de IA diseñadas para programadores. En este artículo, descubrirás cómo la IA está transformando la programación y cómo sacar provecho de esta tecnología para maximizar tu productividad.

IA en el desarrollo de software: Una nueva era

La IA ya no es solo una tendencia, es una revolución en el desarrollo de software. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la optimización de cada línea de código, las herramientas de inteligencia artificial están cambiando el juego para los desarrolladores.

Uno de los principales beneficios de la IA en la programación es su capacidad para detectar errores y prever problemas antes de que estos se conviertan en una amenaza para el rendimiento del software.

¿Cómo está impactando la IA en la programación?

La inteligencia artificial está presente en muchas etapas del desarrollo de software. Aquí tienes algunos ejemplos clave de cómo la IA facilita el trabajo de los programadores:

Generación automática de código: Herramientas como GitHub Copilot o TabNine son capaces de generar fragmentos de código de manera automática según lo que estás escribiendo. Esto ahorra tiempo y reduce la posibilidad de errores humanos.

Testing automatizado: Plataformas como Testim y Applitools realizan pruebas exhaustivas usando IA para identificar errores que podrían pasar desapercibidos para un humano.

Optimización de código: Herramientas como DeepCode analizan tu código en tiempo real, ofreciendo sugerencias para mejorar su estructura y rendimiento.

Automatización en DevOps: La IA también se integra en los flujos de trabajo de DevOps, facilitando la automatización y monitorización del software en entornos de producción. Google Cloud es un buen ejemplo de cómo la IA se aplica en la gestión de operaciones de software.

Herramientas IA para desarrolladores: Lo que necesitas para optimizar tu trabajo

Si buscas incorporar la IA en tu flujo de trabajo, estas herramientas son esenciales:

GitHub Copilot: Un asistente de código impulsado por machine learning que te sugiere líneas de código a medida que escribes.

DeepCode: Analiza tu código en tiempo real para detectar errores complejos y ofrecerte sugerencias para optimizar su rendimiento.

TabNine: Predice fragmentos de código y te ayuda a ahorrar tiempo en tareas repetitivas.

Estas herramientas están diseñadas para que puedas maximizar tu eficiencia y mejorar la calidad de tu código.

Machine Learning y Deep Learning: La inteligencia detrás de la IA

El machine learning y el deep learning están impulsando gran parte de la innovación en IA para programación. Estas tecnologías permiten que los sistemas aprendan de grandes cantidades de datos y generen soluciones autónomas.

Frameworks como TensorFlow y PyTorch facilitan la integración de modelos de machine learning en proyectos de software. Estos frameworks permiten entrenar modelos de IA que no solo resuelven problemas actuales, sino que también se adaptan y mejoran continuamente.

El futuro del desarrollo de software con IA

La IA está marcando el camino hacia el futuro del desarrollo de software. A medida que estas herramientas evolucionen, la programación será más rápida, precisa y eficiente. Los programadores que adopten estas tecnologías estarán en la vanguardia de la innovación, capaces de resolver problemas complejos y crear software de alta calidad de manera más eficiente.

¿Estás listo para dar el siguiente paso? Aprovecha el poder de la inteligencia artificial y transforma tu manera de programar.

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Seis errores empresariales de DevOps que hay que evitar

Puede que le sorprenda, pero DevOps existe desde hace casi dos décadas. Impulsado por el deseo de la comunidad de desarrollo de contar con más capacidades y controles a la hora de desplegar aplicaciones, DevOps cobró impulso en 2011 en la empresa con una perspectiva positiva de Gartner y en 2015 cuando el Scaled Agile Framework (SAFe) incorporó DevOps. El crecimiento sin precedentes de AWS durante este periodo también obligó a los CIO a aprender más sobre cómo las startups estaban innovando y operando eficientemente en la nube.

DevOps ha evolucionado significativamente desde entonces, hasta el punto de que no existe un enfoque único para el éxito. Alejados de las operaciones diarias de DevOps, muchos CIO carecen de una perspectiva completa sobre qué prácticas priorizar y pueden ser engañados por cómo las startups, los proveedores o las organizaciones de servicios profesionales implementan DevOps en entornos excesivamente simplificados en comparación con lo que se requiere en empresas complejas y reguladas.

Arquitecturas multicloud, carteras de aplicaciones que abarcan desde mainframes hasta la nube, presión de la junta para acelerar la IA y los resultados digitales: los CIO de hoy se enfrentan a una serie de desafíos que pueden afectar a sus estrategias de DevOps. A continuación, se presentan seis errores comunes que los CIO todavía cometen al implementar DevOps, junto con recomendaciones para repensar su enfoque.

Adoptar una mentalidad de proyecto de TI en lugar de una de transformación cultural

DevOps requiere una alineación cultural entre dev y ops para mejorar las experiencias de los clientes, impulsar la agilidad empresarial y mejorar la resiliencia operativa. Pero al adoptar un enfoque de implementación que da prioridad a las herramientas, muchos CIO pasan por alto la importancia del cambio cultural.

Recomendación: Pregunte a los líderes por su comprensión de prácticas clave como agile, DevOps y gestión de productos, y las diferencias en los principios básicos, metodologías y herramientas saldrán a la superficie. Los CIO pueden alinear la cultura extrayendo las opiniones de la gente y forjando la visión de la organización para equilibrar la innovación y la resistencia de las operaciones, que es el núcleo de una cultura DevOps.

Dirigirse a la entrega continua sin las operaciones adecuadas

Algunos equipos de DevOps que desarrollan canalizaciones avanzadas de CI/CD se lanzan rápidamente al despliegue continuo, enviando cambios de código a la producción con frecuencia en calendarios de despliegue rápidos. Pero el despliegue continuo no siempre es apropiado para su negocio, las partes interesadas no siempre entienden los costes de implementar pruebas continuas robustas, y los usuarios finales no siempre toleran despliegues frecuentes de aplicaciones durante los picos de uso.

Los CIO también deben considerar si los equipos de DevOps tienen los requisitos de seguridad, observabilidad, AIops, y otras disciplinas para garantizar despliegues robustos que cumplan con los objetivos de nivel de servicio esperados.

Cortocircuitar las experiencias del usuario final y del desarrollador

Muchas prácticas DevOps se centran en la automatización, como CI/CD e infraestructura como código. Los CIO pueden equivocarse al invertir poco en prácticas que mejoren las experiencias de los usuarios, aumenten la alineación con las partes interesadas del negocio y promuevan una experiencia positiva de los desarrolladores.

Un ejemplo es cómo los equipos de DevOps utilizan las banderas de características, que pueden impulsar la experimentación ágil al permitir a los gestores de productos probar características y variantes de experiencia de usuario. Las banderas de características también pueden ayudar a los equipos de DevOps a reducir el miedo al fracaso controlando las características en función de los impactos en el rendimiento y automatizando las comunicaciones con las partes interesadas en torno a las implementaciones.

Facultar a los equipos para seleccionar herramientas sin normas

Permitir que los equipos elijan sus plataformas, herramientas y tecnologías puede ayudar a obtener mejores resultados, pero esta práctica conlleva ciertas advertencias.

Un enfoque para desarrollar estándares DevOps es establecer disciplinas de ingeniería de plataformas para crear componentes reutilizables, configurables y de autoservicio.

La ingeniería de plataformas es un método para crear normas y reforzar principios clave. Esto ayuda a los equipos a evitar centrarse demasiado en la tecnología, perder de vista los objetivos empresariales o introducir la deuda DevOps mediante la creación de capacidades que serán difíciles de mantener.

Esperar que los equipos definan estrategias de riesgo adecuadas

Si bien los equipos pueden aprender los principios de DevSecOpsy los CIO pueden seleccionar marcos de gestión de riesgos de TI, muchas organizaciones carecen de personal suficiente para revisar cómo los equipos priorizan la mitigación proactiva del riesgo e implementan medidas de seguridad sólidas cuando cambian a la izquierda.

Recomendación: Los CIO deben exigir a los jefes de producto y a los líderes de entrega que definan sus hojas de ruta mostrando las prioridades en nuevas capacidades, deuda técnica y mitigación de riesgos. Incluso a medida que la automatización, las pruebas continuas y el aumento de las prácticas de observabilidad permiten a los equipos DevOps aumentar la frecuencia de despliegue, las organizaciones deben definir una estrategia de gestión de lanzamientos y establecer revisiones periódicas de cómo cada equipo prioriza y aborda los riesgos.

No definir el papel del CIO en DevOps

Una última área donde los CIO se equivocan es cuando saltan a DevOps sólo después de problemas importantes como interrupciones del sistema, despliegues fallidos, partes interesadas enojadas o brechas de seguridad.

Debido a que DevOps ha estado madurando durante más de 15 años, los CIO deben esperar que sus compañeros de equipo tengan diferentes visiones y enfoques de implementación. Los CIO que lideran la transformación digital deben involucrarse proactivamente en la definición de la cultura DevOps, especificando cómo colaborarán con los equipos regularmente y promoviendo prácticas alineadas con las necesidades del negocio.

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Diferencias entre un software pre diseñado y personalizado: ¿Cuál es la mejor opción para tu empresa?

Cuando se trata de elegir un software para tu empresa, una de las decisiones más importantes es si optar por un software pre diseñado o uno personalizado. Cada opción tiene sus ventajas, pero la clave está en cómo se alinean con los procesos y objetivos de tu negocio.

Software pre diseñado: flexibilidad limitada con procesos predeterminados

El software pre diseñado viene con un comportamiento programado y definido. Aunque ofrece cierta flexibilidad, su capacidad de adaptación es limitada, ya que está diseñado con procesos de gestión predeterminados. Las empresas que eligen esta opción deben ajustarse a los requisitos del software, lo que implica modificar sus propios procesos para alinearse con la lógica y las reglas del programa.

-Ventaja: Implementación más rápida y costos iniciales más bajos.
-Desventaja: Falta de personalización profunda y la necesidad de cambiar procesos internos para adaptarse al software.

Software personalizado: diseñado a la medida de tus necesidades

Por otro lado, el software personalizado está diseñado específicamente para ajustarse a los procesos de gestión de tu empresa. Este tipo de desarrollo comienza con una etapa de análisis para identificar cómo el sistema intervendrá y mejorará los procesos existentes, garantizando que el programa se ajuste a las necesidades particulares del negocio, en lugar de lo contrario.

-Ventaja: El software se adapta completamente a la estructura y las dinámicas de la empresa, lo que permite optimizar al máximo su eficiencia.
-Desventaja: Requiere mayor inversión inicial y tiempo para su desarrollo.

¿Cuál es la mejor opción para tu empresa?

Si tu empresa busca una solución rápida y no tiene necesidades específicas que requieran gran personalización, un software pre diseñado puede ser la mejor opción. Sin embargo, si buscas optimizar procesos complejos y lograr una mayor alineación con las operaciones de tu negocio, un software personalizado será la mejor inversión a largo plazo. 

En resumen, la elección entre software pre diseñado y personalizado dependerá del nivel de adaptación que tu empresa necesita y los recursos disponibles para implementarlo.

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5 Problemas que Enfrentan las Startups en el Desarrollo de Productos de Software

En el dinámico mundo de las startups, el desarrollo de productos de software puede ser un camino lleno de desafíos. Nuestra app mobile está diseñada para ayudar a las startups a navegar estos obstáculos y llevar sus productos al éxito. Aquí exploramos cinco problemas comunes que enfrentan las startups en el desarrollo de software y cómo superarlos.

1. Falta de una Hoja de Ruta Clara

Uno de los mayores desafíos para las startups es no tener una hoja de ruta clara para el desarrollo de su producto. Sin una dirección bien definida, es fácil perder el enfoque y desviarse del objetivo principal.

Solución: Desarrolla una hoja de ruta detallada que incluya hitos, plazos y objetivos específicos. Asegúrate de que todo el equipo esté alineado con esta visión y sepa exactamente qué se espera en cada etapa del desarrollo.

2. Elegir la Tecnología Adecuada

La selección de la tecnología correcta puede ser un desafío abrumador para las startups, especialmente cuando hay tantas opciones disponibles. Elegir la tecnología equivocada puede resultar en costos adicionales y retrasos significativos.

Solución: Realiza una investigación exhaustiva sobre las opciones tecnológicas disponibles y sus beneficios. Consulta con expertos y considera factores como la escalabilidad, el costo y la compatibilidad con tus objetivos a largo plazo antes de tomar una decisión.

3. Contratación y Gestión de un Equipo

Encontrar y gestionar un equipo de desarrollo de software competente es otro desafío importante. La falta de talento adecuado puede afectar la calidad del producto y los plazos de entrega.

Solución: Invierte tiempo en la contratación de desarrolladores con las habilidades adecuadas y que encajen con la cultura de tu startup. Además, establece procesos claros de gestión y comunicación para asegurar que el equipo trabaje de manera cohesiva y eficiente.

4. Subestimar el Poder de UX/UI

Muchas startups cometen el error de subestimar la importancia del diseño de experiencia de usuario (UX) y la interfaz de usuario (UI). Un mal diseño puede alejar a los usuarios y afectar negativamente la adopción del producto.

Solución: Desde el principio, invierte en un buen diseño de UX/UI. Realiza pruebas con usuarios reales y recoge feedback para hacer mejoras continuas. Un diseño intuitivo y atractivo puede ser un diferenciador clave en el mercado.

5. Atraer Compradores

Incluso con un producto bien desarrollado, atraer compradores puede ser un gran desafío. Las startups a menudo luchan para ganar visibilidad y generar interés en su producto.

Solución: Desarrolla una estrategia de marketing integral que incluya SEO, redes sociales, campañas de correo electrónico y publicidad pagada. Aprovecha las relaciones públicas y las asociaciones estratégicas para aumentar la visibilidad y atraer a los compradores adecuados.

Conclusión

El desarrollo de productos de software en una startup viene con su propio conjunto de desafíos. Sin embargo, con la planificación adecuada y las estrategias correctas, estos obstáculos pueden superarse. Nuestra app mobile está aquí para apoyar a las startups en cada paso del camino, desde la definición de una hoja de ruta clara hasta la atracción de compradores.

¿Listo para superar estos desafíos y llevar tu producto de software al siguiente nivel? Descubre cómo nuestra app puede ayudarte a optimizar el desarrollo de tu producto y alcanzar tus objetivos de negocio. ¡Contáctanos AQUÍ hoy mismo y da el primer paso hacia el éxito!también posiciona a los negocios para el éxito a largo plazo en un mercado que hoy en día se encuentra en constante evolución.

La Inteligencia Artificial desde dentro; el Desarrollo de Software

Cada día, llegan miles de informaciones y noticias sobre la Inteligencia Artificial. No se puede negar que ha llegado para quedarse y que la convivencia con ella es ya inevitable.

Se vive en tiempos en los que la tecnología ocupa cada vez más espacio en la vida cotidiana. La Inteligencia Artificial (IA) está transformando radicalmente el desarrollo del software responsable de toda la tecnología utilizada cada día por millones de personas en todo el mundo.

La IA no es solo una herramienta; es un colaborador activo en el proceso de desarrollo. La IA se utiliza para automatizar y optimizar tareas que tradicionalmente requerían horas de trabajo manual rutinario y repetitivo. De esta forma se agiliza el desarrollo, se reducen los costes y se aumenta la productividad de los equipos.

La IA también es una valiosa herramienta en las pruebas (testing) y el control de calidad de un producto del software. Unimedia Technology utiliza la IA para simular cómo los usuarios interactúan con una aplicación o un sitio web. De esta forma se identifican los problemas de uso antes de que el producto llegue al consumidor final. Esto ahorra tiempo y recursos, además de garantizar una mejor experiencia de usuario.

Además, la IA ayuda a personalizar las experiencias en línea. Utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático, se puede adaptar el contenido y las recomendaciones a las preferencias individuales de los usuarios. Esto es algo esencial en el comercio electrónico y en las plataformas de contenido digital, por ejemplo.

El impacto de la IA también se extiende al mantenimiento y soporte de software. Las herramientas de IA pueden predecir y diagnosticar problemas antes de que afecten a los usuarios. Este análisis predictivo permite intervenciones rápidas y efectivas que minimizan las incidencias, mejorando así la satisfacción de los usuarios.

Esta integración de la IA en el desarrollo de software está marcando un antes y un después en la industria. Empresas tecnológicas punteras como Unimedia Technology que ya han incorporado la IA a sus proyectos, están definiendo una nueva forma de idear, desarrollar y mantener las aplicaciones móviles y las páginas web.

Ciertamente, la revolución de la IA es tan transformadora como inevitable.

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Beneficios de tercerizar el desarrollo de software

La tercerización del desarrollo de software es la vía más eficiente y económica para que diversas empresas desarrollen sus productos y comiencen a participar en canales digitales. Esto se debe al largo tiempo que les implicaría buscar personal calificado, así como la temporalidad de desarrollar internamente una plataforma digital desde cero.

Usando un servicio externo, las empresas, que pueden provenir de diversas ramas del mercado, pueden brindar productos que quizás no habrían podido desarrollar con su propio talento en el tiempo adecuado.Los principales factores que impactan en estos resultados son los siguientes:

Curva de inversión: El principal aspecto radica en la batalla entre contratar equipos internos o subcontratar el desarrollo. Para ofrecer un desarrollo con una calidad por encima de la media se requiere un equipo de 6 a 9 personas, con los cumplimientos sociales, tecnológicos y de experiencia que esto implica. Este equipo se vuelve un costo fijo a tiempo indeterminado, en muchas ocasiones absorbiendo curvas de aprendizaje, consultoría, capacitación y errores. Es decir, hablamos de una curva de inversión plana, a largo plazo.

Curva de aprendizaje: Este punto es una palanca del primero. Imaginemos que ambos equipos deben recibir una capacitación extensiva en el negocio y tecnologías para entrar en materia y poder realizar sus actividades; lo deseable es reducir lo máximo posible esta curva para tener la mayor actividad posible en el desarrollo. En este caso, hablamos de una curva de aprendizaje lenta en el tiempo en caso de elegir contratar un equipo interno.

De esta manera, la tercerización del desarrollo de software se vuelve una necesidad dentro de mercados altamente competitivos en materia de talento y de lanzamientos en tiempo récord.

A diferencia de desarrollar una plataforma internamente, cuando tercerizas el desarrollo de ésta a una empresa que te factura el producto, éste pasa a ser un activo tecnológico del solicitante y, por lo tanto, tiene beneficios de amortización contable.

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