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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Primer ingeniero de software de IA: Devin escribe código y puede generar programas completos

A diferencia de ChatGPT o GitHub Copilot, el desarrollador de software de IA de Cognition Labs "Devin" no sólo debe generar fragmentos de código, sino también ser capaz de programar y depurar de forma independiente basándose en la introducción de texto. Para ello, Devin cuenta con su propia línea de comandos Linux, editor de código y navegador web, lo que le permite trabajar de forma independiente como desarrollador de software de IA.

En un breve vídeo de https://youtu.be/fjHtjT7GO1c?si=xZmdN9Mi2Zg3T4rrel director general de Cognition, Scott Wu, demuestra la funcionalidad de Devin mediante una tarea de desarrollo. En la demostración, se pide al "primer desarrollador de software de IA", como Cognition llama a Devin, que investigue el rendimiento de distintos modelos de lenguaje LLaMA.

En otros vídeos, los empleados de Cognition presentan software creado con Devin, desde un entorno de prueba para un programa, pasando por un "Juego de la vida" desarrollado de forma interactiva, hasta el entrenamiento de otra IA por parte del desarrollador de software de IA Devin.

En el vídeo de presentación https://youtu.be/fjHtjT7GO1c?si=xZmdN9Mi2Zg3T4rrel director ejecutivo de Cognition, Scott Wu, también ofrece a los desarrolladores interesados la oportunidad de enviar problemas de su propio desarrollo de software a Devin.

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Agile, la nueva metodología de trabajo que estás utilizando sin darte cuenta

A la hora de trabajar, cada uno tiene su método, pero lo cierto es que cada vez hay más empresas que se toman en serio eso de trabajar conforme a unas directrices que garanticen un buen flujo de trabajo. Uno de los que más se está poniendo de moda es el agile el cual puede que no hayas oído hablar de él, pero tal vez tu empresa ya lo está poniendo en práctica. Te contamos en qué consiste y cómo influye a tu día a día en tu puesto de trabajo.
Qué es el método Agile
Sus orígenes son relativamente nuevos, ya que datan del año 2001, cuando se publicó el llamado Manifiesto Agile. Por aquel entonces solo se aplicaba al ámbito de programación, pero esto no impidió que cada vez más entornos lo abrazaran por tener una metodología de trabajo centrada en hacer los procesos de trabajo más fluidos.
Por supuesto, esto también trae beneficios para la empresa muy interesantes. Que un producto salga rápido al mercado siempre es de agradecer, pero también lo es saber que así se reducen los costes y se aumenta la calidad del producto. Estas dos máximas son prácticamente la base de toda empresa, y para lograr que este sistema funcione tienes que seguir una serie de conceptos.
Cuándo un flujo de trabajo es Agile
Como te decíamos antes, el método Agile se caracteriza por respetar un conjunto de pasos necesarios para su funcionamiento. Pero antes de ir a las fases es necesario dejar unas bases que siempre deben respetarse para que sea considerado como tal.
El primero es la adaptabilidad y flexibilidad. Esta metodología es cambiante, lo que supone que se adapta a todas las modificaciones que puedan presentar el proceso de desarrollo de unos productos.
El segundo se resumen en las iteracciones. No, no nos hemos equivocado al escribirlo, ya que se trata de un concepto matemático. Se trata de una fórmula de trabajo en la que se intenta cambiar levemente los procesos de desarrollo de un producto o servicio con el fin de encontrar la forma más óptima de trabajar.
El tercero tiene que ver con la inspección frecuente de estos procesos. Probablemente, este es el paso más importante de todos por un motivo tan claro como que hay que tener en cuenta los cambios, su impacto en el proceso y verificar si estos han hecho más bien que mal.
Todo esto hace que un proyecto se divida en partes más pequeñas que cumplen con los requisitos de, efectivamente, son pequeñas tareas a realizar y estas deben de entregarse en plazos muy cortos de entrega. Esto es lo que se conoce como sprints, un nombre que seguro asocias a una gran velocidad en un espacio muy corto de tiempo.
Cómo empezar a usar el sistema Agile
Lo primero que debes tener en cuenta es que debes contar con un equipo que esté junto. El motivo va más allá de que se junten varias secciones para trabajar, también es importante tener en cuenta las reuniones. Estas se hacen a primera hora de la mañana o a última de la tarde y el motivo, por lo que son perfectas para establecer el trabajo que se hace en el día y valorar lo que se ha hecho.
Mediante el llamado tablero kanban se asignan todas las teras que hay que hacer teniendo en cuenta los procesos pendientes, las que están en proceso y las que han finalizado.
A esto hay que sumar otra variante de la que te hemos hablado antes que es la del control de calidad. Como ocurre con cualquier maquinaria, todo tiene que funcionar a la perfección y siempre con los mejores estándares de calidad a la hora de la entrega del producto.
Aplicarla no siempre es fácil
Como puedes ver, el método Agile es más que interesante por todas las propuestas positivas que puede aportar a una empresa. Sin embargo, su aplicación ni siempre es óptima y se necesita tiempo en el apartado de la investigación para cumplir con los mejores estándares. Nuestra recomendación es que no te la tomes a pies juntillas, pero sí que la utilices de manera responsable y sobre todo muy flexible. Como seguro que ya sabrás, los planes no siempre van como uno tiene previsto y los resultados tampoco llegan a ser los esperados por el mero hecho de que son los usuarios los que depositan la confianza en el producto y son los que lo consumen.

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¿En qué consiste la ingeniería de software con Inteligencia Artificial (IA)?

La Ingeniería de Software se encuentra en un punto de inflexión gracias a la integración de la Inteligencia Artificial (IA). Esta alianza tecnológica no solo promete una revolución en el desarrollo de software, sino que ya está transformando la forma en que se conciben y desarrollan aplicaciones informáticas.
La IA, con su capacidad para razonar, percibir y generalizar, está desempeñando un papel fundamental en la optimización de cada etapa del ciclo de vida del software.
¿Qué es la Ingeniería de Software con IA?
La Ingeniería de Software con IA es una disciplina que combina los principios de desarrollo de software con el poder de la IA para crear aplicaciones y sistemas más inteligentes y eficientes.
Se trata de aprovechar al máximo la capacidad de la IA para analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones, aplicándola al proceso de diseño, desarrollo y mantenimiento de software.
En esta práctica, la IA se utiliza para automatizar tareas repetitivas, mejorar la calidad de los productos de software y habilitar soluciones innovadoras.
¿Qué valor aporta la IA a la Ingeniería de Software?
La Inteligencia Artificial, en términos sencillos, se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren la inteligencia humana. En el mundo del desarrollo de software, esto se traduce en una serie de aplicaciones sorprendentes.
Gracias al reciente boom de la IA acompañado de tecnologías como ChatGPT, Bing, Bard y Copilot; la IA ha dejado de ser computacional (y financieramente) costosa, por lo que puede emplearse en las aplicaciones diarias de los perfiles profesionales de software.
¿Crecerá la Ingeniería de Software con IA en Latinoamérica?
La situación de la Ingeniería de Software con IA en América Latina es un tema relevante en el ámbito tecnológico y empresarial de la región. Aunque puede haber variaciones entre los países, en general, se observan tendencias interesantes en la adopción y el desarrollo de la IA en la Ingeniería de Software en América Latina.
¿Tiene futuro la Ingeniería de Software con IA en Latinoamérica?
Sin duda, Latinoamérica es un mercado atractivo para el desarrollo de Software y la IA. Esto es cierto no solo para las personas asalariadas sino también para los empresarios que buscan incrementar la productividad para tener mayor competitividad en los mercados internacionales.
Sin embargo, es importante notar que aunque hay avances prometedores, aún existen desafíos en la adopción de la IA en la región. Estos incluyen la falta de infraestructura tecnológica en algunas áreas, la necesidad de políticas y regulaciones claras para el uso de la IA, y la adaptación de las empresas a nuevas tecnologías.
¿Cómo será la relación en el futuro entre la Ingeniería de Software y la IA?
A medida que la IA se integra más profundamente en la Ingeniería de Software, se espera que los ingenieros desarrollen habilidades específicas para trabajar en colaboración con la IA.
La IA y la Ingeniería de Software están destinadas a ser compañeros inseparables en el futuro. La IA es una herramienta poderosa que mejora la eficiencia y la capacidad de análisis. En este sentido, los ingenieros de software aportan su experiencia y visión humana.
La combinación de estos dos mundos crea un entorno propicio para la innovación y la creación de soluciones revolucionarias que impulsarán el campo de la ingeniería de software hacia el futuro.
La sinfonía entre la inteligencia artificial y el ingenio humano seguirá creciendo y evolucionando, llevándonos a nuevos horizontes en la creación de aplicaciones y sistemas informáticos.

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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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Un popular método empresarial para facilitar la transferencia científica al mercado

Cuando pensamos en investigación científica, el paso lógico parece el de que sus resultados tengan una aplicación práctica, que se puedan trasladar a la vida real. Sin embargo, la transferencia de conocimientos desde la universidad a las empresas es una gran asignatura pendiente en España. Las empresas privadas apenas financiaron un 5,6% de los proyectos de investigación de las universidades en 2019, lo que evidencia la enorme brecha entre el laboratorio y el mercado. Para reducirla, dos profesores de la Universidad de Murcia (UMU) ha adaptado un método ampliamente utilizando en el mundo empresarial, el Lean Startup, para dar herramientas a los investigadores con las que, de manera ágil, puedan comprobar el interés que despiertan sus trabajos en el mercado y si con pequeños cambios podrían ser más útiles.
El Lean Startup surgió hace más de una década, en 2011, en Silicon Valley, y revolucionó la forma de plantearse la creación de empresas. Desechó la compleja elaboración de planes de negocio y la fabricación de productos supuestamente perfectos, y lo sustituyó por una idea mucho más práctica: mostrar al posible cliente una idea de producto (un “producto mínimo viable”) antes incluso de tenerlo terminado, para detectar lo más rápido posible necesidades y problemas, hacer los cambios pertinentes y evitarse el chasco de construir algo que nadie quiere comprar.
”Ahora esa metodología está muy interiorizada entre los emprendedores, especialmente tecnológicos y digitales, pero fue completamente rompedora, porque acababa con la forma de hacer negocios hasta ese momento, minimizaba los riesgos y eliminaba esfuerzos de desarrollo innecesarios”, explican a EL PAÍS José Javier Ruiz y Carmen Mora, profesores asociados del departamento de Comercialización e Investigación de Mercados de la Facultad de Empresa de la UMU. Cuando la universidad les propuso en 2021 asesorar a grupos de investigación para mejorar la transferencia de los resultados de sus proyectos, comenzaron a aplicar con una quincena de científicos que se implicaron en el proyecto diferentes partes del “Lean Startup”. Y la experiencia, coinciden unos y otros, fue “muy positiva”, aunque costó que confiaran en ella al principio.
Mora insiste que la intención del método no es “influir en los investigadores y en sus proyectos”, sino ayudarles a hacer “una investigación más útil”, a integrar en sus planteamientos una “cultura del emprendimiento” que les permita “llenar de propósito la ciencia”, más allá del mero afán por publicar.

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Impulsando la Innovación en la Industria Farmacéutica: La Alianza Entre Bioxentys y Mobilenik

La industria farmacéutica se encuentra en constante evolución, y la innovación es clave para mantenerse a la vanguardia en un mercado altamente competitivo. En este contexto, nos complace anunciar una emocionante alianza estratégica entre Bioxentys y Mobilenik, dos líderes en el campo de la inteligencia artificial (IA).

La colaboración entre Bioxentys y Mobilenik representa un paso audaz hacia el futuro de la industria farmacéutica. Ambas compañías comparten una visión común: aprovechar el poder de la IA para transformar y mejorar la eficiencia, la productividad y el cumplimiento en el sector.

¿Qué hace que esta alianza sea tan especial?

Esta emocionante colaboración representa un compromiso con el futuro de la industria farmacéutica, donde la IA desempeñará un papel fundamental en la mejora de la calidad, la eficiencia y la innovación. Si deseas saber más sobre cómo estas soluciones pueden beneficiar a tu empresa, ¡no dudes en ponerte en contacto con nosotros!

La alianza entre Bioxentys y Mobilenik es un paso hacia adelante en la búsqueda de la excelencia y la innovación en la industria farmacéutica. Estamos entusiasmados por lo que el futuro nos depara y estamos ansiosos por colaborar contigo en este emocionante viaje hacia la transformación. ¡Permanece atento a más actualizaciones y desarrollos emocionantes!

Navegando el papel de la IA generativa en el desarrollo de software

A medida que el mundo del desarrollo de software adopta el potencial de las herramientas de IA generativa como CodeWhisperer de Amazon Web Services y Copilot de GitHub, se vuelve cada vez más crucial para las organizaciones establecer políticas de IA generativa bien defi . Estas políticas son esenciales no sólo para aprovechar los beneficios de productividad sino también para mitigar los riesgos potenciales asociados con estas herramientas.
Aumento de la productividad con IA generativa
Las herramientas de IA generativa se han mostrado inmensamente prometedoras para impulsar la productividad de los desarrolladores. Sin embargo, la adopción de estas herramientas sin directrices adecuadas puede tener consecuencias no deseadas. Estudios recientes, como uno realizado por investigadores de la Universidad Purdue en agosto, han puesto de relieve imprecisiones en los modelos generativos de IA. A pesar de esto, más del 80% de las empresas Fortune-500 están utilizando estas herramientas, lo que genera dudas sobre la calidad y confiabilidad del código.
Para aprovechar al máximo el potencial de productividad de las herramientas de IA generativa y al mismo tiempo evitar problemas de relaciones públicas, las organizaciones deben establecer y comunicar políticas claras de IA generativa para sus equipos de ingeniería.
Herramientas de IA generativa para consumidores versus empresas
Hay numerosas herramientas de IA generativa disponibles, incluidas CodeWhisperer, Bard de Google, LLaMA de Meta AI, Copilot y ChatGPT de OpenAI. Sin embargo, herramientas como ChatGPT y Copilot han ganado trac significativo dentro de los equipos de ingeniería. La elección de qué herramienta de IA generativa utilizar depende del caso de uso previsto.
El uso de herramientas orientadas al consumidor para tareas críticas o de propiedad exclusiva dentro de una organización puede plantear riesgos de privacidad y seguridad. Por lo tanto, se recomienda a las organizaciones que alejen a sus ingenieros de dichas herramientas y opten por opciones más seguras y orientadas a la empresa.
La IA generativa es particularmente valiosa para tareas como generar fragmentos de código, crear documentación, importar bibliotecas, generar estructuras alámbricas, ejecutar análisis de calidad y seguridad y resumir código. Si bien es posible que estos resultados no siempre estén listos para producción, sirven como valiosos puntos de partida para los desarrolladores.
IA generativa en los empleos
La IA generativa no pretende reemplazar a los desarrolladores humanos, sino aumentar sus capacidades y optimizar las tareas repetitivas. Mejora la productividad al eliminar el trabajo rutinario, lo que permite a los desarrolladores centrarse en actividades de mayor valor.
Las organizaciones deben reconocer que la IA generativa llegó para quedarse y deben contar con políticas de IA generativa bien defi . Estas políticas deberían incluir programas de capacitación para que los ingenieros utilicen eficazmente herramientas de IA generativa, dentro sus fortalezas y debilidades y defiendan estándares éticos.
En un panorama en rápida evolución donde las herramientas de IA generativa se están volviendo comunes, las organizaciones que adopten estas tecnologías con políticas bien estructuradas probablemente de una mayor productividad y permanecerán a la vanguardia del desarrollo de software.

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Cinco tendencias en desarrollo de software

Los CEO y CIO de las empresas han tenido en cuenta muchas estrategias empresariales, como el trabajo híbrido, la atención a la experiencia del cliente, los nuevos niveles de requisitos de seguridad y el gasto en SaaS. Las empresas han desplazado el gasto de los presupuestos de TI a las funciones empresariales y de usuario. Basándonos en los profesionales de la empresa para 2023, prevemos cinco tendencias de desarrollo de software correspondientes que abordarán estas necesidades.
1.Jornadas digitales para construir, no comprar
Las organizaciones se están dando cuenta de que la antigua forma de comprar software preempaquetado carece de agilidad y capacidad de observación. El tiempo de comercialización ha disminuido exponencialmente y las empresas tienen que aprender a lidiar con esto rápidamente para ser más productivas y centrarse en las personas.
2.Optimización de SaaS
Una gestión más rigurosa y un análisis de quién utiliza estas herramientas son esenciales para que las empresas puedan combatir los costos en 2023.
Así, la optimización de SaaS incluirá la detección de herramientas poco utilizadas y la eliminación de funcionalidades duplicadas. Estas tendencias de software ayudarán a las empresas a cumplir dos requisitos fundamentales: ahorrar dinero aumentando la rentabilidad y aumentar la satisfacción de los empleados.
3.Ingeniería de plataformas nativas en la nube
La combinación de la escasez de desarrolladores y la gestión de costos son los mayores obstáculos a la productividad. Por lo tanto, las organizaciones necesitan encontrar una manera de maximizar la productividad de los desarrolladores y esta es la razón por la que está en auge un enfoque de ingeniería de plataformas.
Así que en lugar de crear algo desde cero y tener equipos dedicados exclusivamente a un solo proyecto a la vez, estamos viendo un cambio en esta mentalidad.Ingeniería de plataformas nativas en la nube
4.Automatización de la seguridad
En el panorama actual de la ciberseguridad, de gran volatilidad, no hay lugar para el error en el ciclo de vida del desarrollo de software ni en las cadenas de herramientas. Y aquí es donde una plataforma de desarrollo de alto rendimiento puede ayudar, mitigando el riesgo con la automatización de la seguridad integrada en cada fase del trabajo, en todo momento.
5.Desarrollo mejorado por IA
El uso a gran escala de la IA es la tendencia que ayudará a sus equipos de desarrollo de software, permitiéndoles trabajar de forma más inteligente y productiva, con la seguridad integrada en cada paso del proceso. La IA incorporada al ciclo de vida del desarrollo de software garantiza altos niveles de diseño de código, arquitectura, seguridad, rendimiento y mantenimiento del código, y puede lograrse en una fracción del tiempo del desarrollo tradicional.

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