¿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?

Innovación en Soluciones de IA: Bioxentys y Mobilenik están comprometidos en desarrollar soluciones de IA de vanguardia que se adapten específicamente a las necesidades de la industria farmacéutica. Desde la automatización de procesos hasta el análisis de datos avanzados, estas soluciones están diseñadas para marcar la diferencia.
Cumplimiento y Calidad: En la industria farmacéutica, el cumplimiento es esencial. La colaboración se enfoca en garantizar que todas las soluciones de IA cumplan con los estándares y regulaciones más rigurosos, proporcionando a las empresas farmacéuticas la confianza que necesitan.
Excelencia Operativa: La IA puede impulsar la excelencia operativa en laboratorios farmacéuticos. Las soluciones de Bioxentys y Mobilenik tienen como objetivo aumentar la eficiencia, reducir los errores y acelerar el tiempo de comercialización de productos farmacéuticos.
Colaboración Activa: Esta alianza no solo implica la integración de tecnologías, sino también una colaboración activa con los clientes. Ambas compañías trabajarán estrechamente con sus clientes para personalizar soluciones y abordar desafíos específicos.

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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