El software desempeña un papel vital en la empresa actual, tanto si está integrado en aplicaciones empresariales como en productos. Los equipos de software están sometidos a la presión de producir más, más rápido y con la calidad esperada, lo que significa que el ritmo de la evolución tecnológica en la ingeniería de software no hace más que acelerarse. Siguen lidiando con la necesidad de cubrir las pruebas de calidad, los defectos funcionales y técnicos, las vulnerabilidades de ciberseguridad y la carga técnica.
En los últimos años, la ingeniería de software ha sido testigo de un cambio significativo hacia una mayor automatización y simplificación -desde la automatización DevOps hasta las plataformas de low-code-, agilizando muchos procesos de desarrollo para hacer la vida más fácil a los programadores.
La IA generativa es la evolución más reciente y, con diferencia, la más innovadora. Gracias al auge de potentes modelos de lenguaje, se ha catapultado a la escena mundial y promete elevar la forma en que hacemos todo, incluida la ingeniería de software.
La IA generativa va mucho más allá de los asistentes para escribir código
Utilizando un lenguaje sencillo, los desarrolladores pueden describir la funcionalidad prevista de un nuevo software y ver cómo la IA generativa da vida a sus ideas. Andrej Karpathy, de OpenAI, dijo hace poco que “el nuevo lenguaje de programación de moda es el inglés”, lo que resume la importancia de este avance.
Lo mejor de todo es que esta extraordinaria capacidad puede integrarse en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), desde el análisis de las necesidades de negocio y la elaboración de casos de usuario ágiles hasta el diseño de software, codificación (y retrodocumentación), empaquetado, despliegue, pruebas y monitorización, lo que complementa la multitud de tareas que realizan los ingenieros de software.
La IA generativa es la tecnología de más rápido crecimiento que hemos visto nunca, y los CIO están deseando explorar esta oportunidad y aprovechar sus ventajas: más productividad, mejor calidad y aceleración del tiempo de creación de valor. Sin embargo, deben reconocer los riesgos de confidencialidad y propiedad intelectual que implica, los costes potenciales del uso incontrolado de la IA generativa y cómo la tecnología puede afectar a la estructura, el conjunto de habilidades y las formas de trabajar de sus equipos de ingeniería de software.
