La IA está revolucionando el futuro del desarrollo de software, la migración y la gestión de plataformas.

El camino para convertirse en un creador de IA | Introducción del artículo: ¿Cambiará el desarrollo? ¡La IA transformará drásticamente el futuro de las herramientas, plataformas y gestión del desarrollo de software! 🚀 #desarrolloIA #desarrollosoftware #DX

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¡La IA está cambiando el futuro! ¿Cuál es el futuro de las herramientas de desarrollo de software, los cambios de plataforma y la gestión?

¡Hola a todos! Soy John, un veterano escritor de blogs. Hoy les explicaré de forma sencilla para principiantes cómo la tecnología de IA, que puede parecer difícil pero que está empezando a tener un gran impacto en nuestro trabajo y nuestras vidas, está revolucionando las tres áreas: herramientas de desarrollo de software, cambio de plataforma y gestión. Anteriormente, fui gerente de un equipo de desarrollo y tuve muchas dificultades con un enorme proyecto de migración de plataforma de software. No puedo evitar pensar: ojalá hubiéramos tenido la tecnología de IA que tenemos ahora en aquel entonces. ¡Miremos juntos al futuro!

Información básica: ¿Cómo cambiará la IA el desarrollo de software?

En primer lugar, puede que algunas personas no entiendan a qué me refiero cuando hablo de "herramientas de desarrollo de software, cambio de plataforma, gestión". En resumen, es algo así.

• herramientas de desarrollo de software:Herramientas que los programadores utilizan para crear aplicaciones, sitios web, etc. Por ejemplo, editores para escribir código y herramientas para encontrar errores.
• Cambio de plataformaCambiar la base (sistema operativo, hardware, etc.) sobre la que se ejecuta el software a una nueva. Por ejemplo, se puede considerar una migración importante, como hacer que un software de PC antiguo funcione en el smartphone más reciente. Es una tarea muy laboriosa y costosa. La migración de Win16 a Win32 que experimenté hace mucho tiempo fue una auténtica pesadilla (risas).
• マ ネ ジ メ ン トGestionar adecuadamente todo el proyecto de desarrollo. Gestionar el cronograma, asignar tareas a los miembros del equipo, supervisar el progreso, resolver problemas, etc., son claves para el éxito del proyecto. Esta gestión es especialmente importante en proyectos complejos como los cambios de plataforma.

¿Qué papel juega la IA (inteligencia artificial) en este contexto? La IA puede ayudar a resolver los problemas que enfrentan estos campos: requieren demasiado tiempo, son demasiado costosos, tienen escasez de personal, son demasiado propensos a errores humanos y los proyectos a gran escala son demasiado complejos de gestionar.

La IA aporta características únicas:

• Eficiencia y automatizaciónLa IA puede escribir automáticamente partes del código, detectar errores rápidamente y automatizar las pruebas. Al cambiar de plataforma, la IA también puede ayudar a reescribir el código antiguo para adaptarlo al nuevo entorno, reduciendo considerablemente la carga de trabajo de los desarrolladores.
• Predicción y optimizaciónLa IA puede predecir el riesgo de retrasos en los proyectos y sugerir la asignación óptima de tareas según las habilidades y la carga de trabajo de los miembros del equipo. Esto permite a los gerentes tomar decisiones más precisas. Esta es la misma idea que se utiliza para optimizar el software de gestión de turnos de empleados mediante IA.
• 高度な分析と洞察:La IA analiza grandes cantidades de datos del proyecto y del historial de cambios de código para identificar la causa raíz de los problemas y encontrar sugerencias para mejorar, lo que permite un desarrollo de software de mayor calidad.

En el pasado, mis superiores me exigieron desproporcionadamente que diera soporte tanto a Linux como a Mac OS en tan solo seis meses. Si hubiéramos tenido IA, podríamos haber elaborado planes más realistas y realizado análisis de riesgos, y esa tragedia (¡por la que me despidieron!) se podría haber evitado.

La popularidad e importancia de las herramientas y plataformas de desarrollo de IA

El título de esta sección suele referirse a los criptoactivos (monedas virtuales) y a su máxima oferta y circulación, pero hoy lo abordaré desde una perspectiva ligeramente diferente. Hablaré sobre cuánta tecnología de IA se suministra y cuánta se distribuye en el mundo del desarrollo de software, y cómo esto afecta el precio (costo y tasa de éxito) de los proyectos.

Las herramientas de desarrollo de software y las plataformas de gestión basadas en IA están surgiendo como una mina de oro. Existen IA que ayudan a escribir código, como GitHub Copilot, y herramientas de gestión de proyectos como Jira y Asana están empezando a incorporar funciones de IA.

• Estado actual del "suministro"No solo las grandes empresas de TI (Google, Microsoft, Amazon, etc.), sino también startups innovadoras compiten por desarrollar herramientas de IA. Los modelos y herramientas de IA de código abierto (los planos están disponibles públicamente y cualquiera puede usarlos) también están en auge, y la tecnología está evolucionando en toda la comunidad de desarrolladores.
• Estado de la "Población"Los desarrolladores que al principio se mostraban escépticos y se preguntaban "¿De verdad podemos usarla?", están empezando a aceptar gradualmente las herramientas de IA tras comprobar su practicidad. En particular, cada vez hay más casos en los que la IA se utiliza para automatizar tareas repetitivas y obtener pistas para resolver problemas complejos. La dirección también espera con interés el apoyo que la IA ofrece a la toma de decisiones basada en datos.
• Impacto en el "precio (costo/valor)":
  • Reducción de costoSi se puede acortar el tiempo de desarrollo y pruebas mediante la automatización con IA, se podrían reducir los costos de mano de obra. Además, la detección temprana de errores puede reducir significativamente el costo de su solución en etapas posteriores del proceso.
  • Mejora del valorAumentar la velocidad de desarrollo significa que nuevas funciones y servicios pueden comercializarse antes. Mejorar la calidad mediante IA también aumenta la satisfacción del cliente y fortalece la competitividad del producto. Si proyectos a gran escala, como las migraciones de plataforma, se pueden llevar a cabo con mayor fluidez y, al mismo tiempo, reducir los riesgos con el apoyo de la IA, el valor será incalculable.

Sin embargo, la implementación de herramientas y plataformas de IA de alto rendimiento puede ser costosa, y también es importante desarrollar recursos humanos capaces de usar la IA eficazmente. Por lo tanto, examinar las herramientas disponibles y distribuir (introducir) con prudencia las que mejor se adapten a su proyecto es clave para generar valor acorde con el precio del éxito.

Mecanismos tecnológicos: ¿Cómo ayuda la IA al desarrollo?

Quizás te preguntes: "¿Cómo nos ayuda la IA?". Aquí te explicaré de la forma más sencilla posible las tecnologías de IA más representativas que se utilizan en el desarrollo y la gestión de software.

Las principales tecnologías de IA en uso son:

• Aprendizaje automático:

  Esta es una tecnología que permite a la IA aprender automáticamente patrones y reglas a partir de grandes cantidades de datos. En el desarrollo de software, la IA se entrena para aprender de una gran cantidad de código previo, informes de errores, datos de progreso del proyecto, etc.

  Ejemplo de uso:

  • Generación y finalización de código:Aprende del buen código del pasado y predice y sugiere el siguiente paso en el código mientras el desarrollador lo escribe (por ejemplo, GitHub Copilot).
  • Predicción y detección de erroresAprende patrones de código donde ocurrieron errores pasados ​​y señala posibles errores en el código nuevo.
  • Generación automática de casos de prueba:Analiza las especificaciones del software y el código existente y crea automáticamente los casos de prueba necesarios.
  • Pronóstico de retraso del proyecto:Aprende de datos de proyectos anteriores y, en función del progreso actual, advierte: "Si continúa así, es posible que no pueda cumplir con el plazo".
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN):

  Esta tecnología permite a la IA comprender y generar las palabras (lenguaje natural) que usamos a diario. Esto facilitará una comunicación más fluida entre humanos e IA.

  Ejemplo de uso:

  • Soporte para la definición de requisitos:La IA analiza las solicitudes de los clientes (habladas y escritas) y organiza las especificaciones necesarias para el desarrollo.
  • Generación automática de documentos:La IA entiende el contenido del código y crea automáticamente un texto explicativo (documentación).
  • Soporte de chatbot:Cuando los desarrolladores están en problemas, un chatbot de IA puede responder sus preguntas y proporcionar información relevante.
• Aprendizaje por refuerzo:

  Una tecnología en la que una IA aprende las acciones que darán los mejores resultados (recompensa) mediante ensayo y error repetidos. La IA de Go, AlphaGo, es un ejemplo famoso.

  Ejemplo de uso:

  • Optimización de la asignación de recursosLa IA aprende y sugiere la forma más eficiente de asignar recursos, como desarrolladores y equipos, según el estado del proyecto. Esta idea también se puede aplicar a la programación compleja de turnos de empleados.
  • Optimización de las estrategias de cambio de plataforma:A través de simulaciones, la IA encontrará estrategias como dónde iniciar el trabajo de migración y en qué orden proceder de la forma más eficiente con el menor riesgo.

La combinación de estas tecnologías de IA hará que las herramientas de desarrollo de software sean más inteligentes, los cambios de plataforma más fluidos y la gestión más basada en datos y precisa. Anteriormente, gran parte del trabajo dependía de la experiencia y la intuición de los desarrolladores, pero en el futuro la IA será un aliado clave.

Equipo de desarrollo y comunidad de tecnología de IA

Para que la tecnología de IA sea efectiva en el mundo del desarrollo de software, es esencial contar con personas que la creen (el equipo de desarrollo) y personas que la respalden y la alimenten (la comunidad técnica).

• La confiabilidad del equipo que desarrolla las herramientas de IA:

  Actualmente, diversas organizaciones, desde gigantes de TI como Google, Microsoft e IBM, hasta empresas especializadas en campos específicos y startups con ideas innovadoras, desarrollan herramientas de soporte al desarrollo y plataformas de gestión basadas en IA. Estas empresas compiten por ofrecer soluciones de IA fiables, respaldadas por las capacidades técnicas y la abundante información que han recopilado durante años.

  Por ejemplo, "Copilot", de GitHub, una subsidiaria de Microsoft, se basa en el potente modelo de lenguaje de OpenAI, y su capacidad de sugerencia de código ha asombrado a muchos desarrolladores. Los proyectos con una trayectoria tan probada y procesos de desarrollo transparentes pueden considerarse altamente confiables.

• Comunidad activa de tecnología de IA:

  El campo de la IA, especialmente el aprendizaje automático, cuenta con una cultura de código abierto muy activa (el código fuente está disponible públicamente y cualquiera puede mejorarlo y redistribuirlo). Bibliotecas de aprendizaje automático conocidas (un conjunto de componentes que facilitan el desarrollo), como TensorFlow y PyTorch, son mejoradas a diario por comunidades de desarrolladores e investigadores de todo el mundo.

  En estas comunidades, se proponen nuevos algoritmos (métodos de cálculo), se discuten maneras de mejorar los modelos de IA y se comparten ideas para aplicar la IA al desarrollo de software. El conocimiento se difunde a través de blogs, foros, artículos académicos, cursos en línea, etc., lo que contribuye a elevar el nivel general de la tecnología. Incluso los principiantes pueden acceder a la información más reciente y mejorar sus habilidades participando en estas comunidades.

  Se puede decir que la existencia de una comunidad de código abierto tan activa, sumada a las herramientas comerciales desarrolladas por empresas, está acelerando la evolución y la difusión de la tecnología de IA. Para nosotros, los usuarios, las ventajas son más opciones y un acceso más fácil a mejores herramientas e información.

En el pasado, proyectos de cambio de plataforma a gran escala, como los que participé, dependían de la sabiduría y el trabajo en equipo de desarrolladores experimentados. Ahora, además, podemos aprovechar la sabiduría y las herramientas de la comunidad global de desarrolladores de IA. Esto es realmente alentador.

Casos de uso y perspectivas futuras: ¿Hasta dónde evolucionará la IA?

¡Hablemos del apasionante futuro de la IA, incluido cómo se utiliza específicamente en herramientas de desarrollo de software, cambios de plataforma y gestión, y qué nos depara el futuro!

Principales casos de uso actuales:

• Programador de pares de IAComo un compañero que se sienta junto al desarrollador y trabaja con él, la IA sugerirá código en tiempo real, señalará errores y te aconsejará sobre la mejor manera de escribir. Es como contar con el apoyo de un programador experimentado.
• Asistente de migración de plataformaAl migrar código de un sistema antiguo a uno nuevo, la IA puede detectar automáticamente las partes incompatibles, sugerir soluciones e incluso realizar la conversión automática en algunos casos. Esto simplificará enormemente la laboriosa y lenta transición de plataforma.
• Gerente de Proyecto InteligenteLa IA supervisa y analiza constantemente el progreso del proyecto, la carga de trabajo de los miembros, los riesgos potenciales, etc., y sugiere mejoras y contramedidas específicas a los gerentes. Por ejemplo, "Es probable que esta tarea se retrase, así que añadamos recursos" o "Parece que la cooperación entre la Persona A y la Persona B no va bien". Esto se puede denominar "gestión de turnos" o "gestión de personal" avanzada que utiliza IA.
• Ingeniero de pruebas de automatizaciónLas pruebas son esenciales para garantizar la calidad del software desarrollado. La IA puede identificar automáticamente los elementos a probar, generar código de prueba, ejecutar las pruebas y analizar los resultados. Incluso puede detectar pequeños errores que los humanos suelen pasar por alto.
• Generación de código a partir de especificacionesLa IA puede comprender las especificaciones de software y los documentos de requisitos escritos en lenguaje natural y generar automáticamente código de programa básico a partir de ellos. Esto podría reducir significativamente el tiempo necesario para la etapa inicial de desarrollo.

Perspectivas: El futuro del desarrollo de software con IA

Un mundo como éste podría estar esperándonos dentro de unos años, o incluso en un futuro próximo.

• Software de autocuraciónIncluso si ocurre un error durante el funcionamiento, la IA puede identificar automáticamente la causa y aplicar un parche para reparar el software. Es un sueño tener un sistema que pueda seguir funcionando sin interrupciones.
• La evolución del desarrollo sin código/con poco códigoIncluso sin conocimientos especializados de programación, es posible desarrollar aplicaciones avanzadas simplemente interactuando con IA o siguiendo instrucciones sencillas. Quizás llegue el día en que cualquiera con una idea pueda convertirse en desarrollador.
• ¿Equipos de desarrollo totalmente autónomos?Puede que todavía parezca ciencia ficción que, una vez establecidos los objetivos del proyecto, la IA manejará de forma autónoma todo, desde el diseño, el desarrollo, las pruebas, la implementación y la operación y el mantenimiento, pero hay muchas posibilidades de que la IA se haga cargo de una gran parte del proceso de desarrollo.
• Establecer la ética y la gobernanza de la IALas cuestiones éticas, como cómo garantizar la calidad, la seguridad y la imparcialidad del software creado por IA, así como la creación de reglas (gobernanza) para el desarrollo de IA, serán cada vez más importantes a medida que la tecnología evolucione.

Cuando trabajaba en el desarrollo, trabajar toda la noche y solucionar errores de origen desconocido era algo habitual. Pero en el futuro, los desarrolladores podrán centrarse en tareas más creativas y esenciales con un socio poderoso llamado IA. Claro que a algunos les preocupa que la IA les quite el trabajo, pero creo que, al dominar la IA, el potencial humano se expandirá aún más.

Enfoques basados ​​en IA frente a enfoques tradicionales: ¿cuál es la diferencia?

¿Cuáles son las ventajas específicas de usar IA para desarrollar y gestionar software en comparación con el método tradicional? Aquí comparamos el enfoque basado en IA con el enfoque tradicional para ver claramente las diferencias.

1. Herramientas de desarrollo de software

• convencional:
  • La atención se centra en herramientas básicas como editores de texto, compiladores (software que traduce el código escrito por humanos a un lenguaje que las máquinas pueden entender) y depuradores (software que encuentra errores).
  • Gran parte depende del conocimiento, la experiencia y la intuición del desarrollador.
  • La calidad y la productividad del código dependen en gran medida de las habilidades de cada desarrollador.
• Basado en IA:
  • Las nuevas características incluyen generación y finalización automática de código mediante IA, detección de errores en tiempo real y sugerencias de corrección, y sugerencias para estructuras de código óptimas.
  • La IA proporciona a los desarrolladores información extraída de grandes cantidades de datos pasados.
  • Será más fácil mantener un cierto nivel de calidad y productividad, independientemente del nivel de habilidad del desarrollador. Al dejar las tareas repetitivas en manos de la IA, los desarrolladores pueden centrarse en trabajos más creativos.

2. Cambio de plataforma

• convencional:
  • Requiere un extenso análisis, reescritura y prueba del código manual.
  • Los problemas de compatibilidad son fáciles de pasar por alto, lo que puede provocar que los proyectos se alarguen y resulten costosos.
  • Según mi experiencia, esto genera una presión extrema en el equipo de desarrollo y aumenta el riesgo de fracaso.
• Basado en IA:
  • La IA analiza e identifica automáticamente las dependencias del código y los problemas de compatibilidad.
  • La IA automatiza la reescritura de algunos códigos y la generación de casos de prueba.
  • Reduzca drásticamente el tiempo, los costos y los riesgos de la migración, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en decisiones estratégicas y resolver problemas complejos que son difíciles de resolver con IA.

3. Gestión (gestión de proyectos/gestión de equipos)

• convencional:
  • La gestión del progreso y la asignación de recursos dependen de la experiencia del gerente, su intuición y herramientas de uso general como Excel.
  • Los problemas se descubren fácilmente tarde y surgen malentendidos debido a la falta de comunicación.
  • Es difícil gestionar turnos (asignación de tareas) teniendo en cuenta las habilidades y la carga de trabajo de los empleados.
• Basado en IA:
  • La IA analiza los datos del proyecto (progreso, problemas, estado del trabajo de los miembros, etc.) en tiempo real y predice riesgos futuros.
  • Apoya la toma de decisiones de los gerentes con información objetiva basada en datos.
  • Teniendo en cuenta las habilidades de los miembros, la carga de trabajo actual, las prioridades de las tareas, etc., propone asignaciones óptimas de tareas (gestión de turnos mediante IA) y asignación de recursos, lo que contribuye a mejorar la productividad de todo el equipo.
  • Muchos de los "software de programación de turnos de empleados" y "software de gestión de la fuerza laboral" que aparecen en los resultados de búsqueda de Apify también utilizan IA para mejorar la eficiencia, y la misma idea se está aplicando a la gestión de proyectos de desarrollo.

De esta manera, podemos ver que los enfoques basados ​​en IA tienen el potencial de resolver muchos de los problemas de los enfoques tradicionales y de contribuir significativamente a la productividad y la calidad del desarrollo de software, así como a la reducción de la carga de trabajo de los trabajadores. Claro que la IA no lo resolverá todo, pero es importante utilizarla como una herramienta poderosa.

Riesgos y precauciones: ¿Es la implementación de la IA todo color de rosa?

Si bien la tecnología de IA aporta grandes beneficios al desarrollo y la gestión de software, también presenta algunos riesgos y aspectos a tener en cuenta. No es una varita mágica universal. Para usarla con prudencia, es importante comprender también sus desventajas.

• Preocupaciones por la dependencia excesiva y el deterioro de las habilidades:

  Si la IA se vuelve demasiado buena, existe la posibilidad de que los desarrolladores dejen de pensar por sí mismos y no adquieran las habilidades básicas. Si piensas: "Está bien, porque la IA lo hará todo", podrías tener problemas cuando te enfrentes a un problema que la IA no pueda resolver.

• Sesgo y equidad en los modelos de IA:

  La IA toma decisiones basándose en datos de entrenamiento. Si estos datos están sesgados, las decisiones de la IA también pueden estarlo. Por ejemplo, una IA que solo ha aprendido un determinado estilo de programación podría considerar otros estilos inapropiados. Esto podría reducir la diversidad y la innovación del código.

• セキュリティリスク:

  Existe una probabilidad considerable de que el código generado por IA contenga vulnerabilidades no deseadas (debilidades de seguridad). También existe el riesgo de que las propias herramientas de desarrollo de IA se conviertan en blanco de ciberataques. Sigue siendo importante no confiar demasiado en la IA y contar con controles humanos y medidas de seguridad.

• Respondiendo a los cambios en el empleo:

  A medida que avanza la automatización mediante IA, es posible que algunas tareas rutinarias ya no sean responsabilidad de los humanos. Esto significa que los desarrolladores y gerentes deberán adquirir nuevas habilidades o asumir roles más creativos. Es importante no temer al cambio, sino estar a favor del uso de la IA.

• Costo y complejidad de implementación y operación:

  La implementación de herramientas y plataformas de IA de alto rendimiento suele implicar costos iniciales y cuotas mensuales. Además, para utilizar la IA eficazmente, podría necesitar personal con conocimientos especializados o revisar sus procesos de negocio existentes. Es importante evaluar cuidadosamente la rentabilidad.

• Problema de caja negra:

  La IA, especialmente los modelos que utilizan aprendizaje profundo, a veces puede dificultar que los humanos comprendan por qué tomaron ciertas decisiones o obtuvieron ciertos resultados. Esto se conoce como el "problema de la caja negra". Al confiar decisiones importantes a la IA, si el fundamento de dichas decisiones no está claro, puede resultar difícil identificar la causa de los problemas o asignar responsabilidades.

• Privacidad de datos y ética:

  Cuando la IA utiliza información corporativa confidencial (como el código fuente o los datos de clientes) como datos de aprendizaje, esta debe manejarse con sumo cuidado. Se requiere una gestión adecuada de los datos y consideraciones éticas desde la perspectiva del riesgo de fuga de información y la protección de la privacidad.

Comprender estos riesgos y adoptar la tecnología de IA de forma cuidadosa y sistemática será clave para maximizar sus beneficios. Al igual que en mis errores anteriores, es importante pensar en cómo convivir con las nuevas tecnologías (¡y las exigencias de la gestión!) en lugar de simplemente resistirse a ellas.

Opiniones y análisis de expertos (opinión general)

Numerosos expertos y analistas del sector han publicado diversas opiniones y análisis sobre el futuro de la IA y el desarrollo de software. Estas son algunas de las opiniones más comunes:

• "La IA se convertirá en el copiloto del desarrollador":

  Muchos expertos predicen que la IA no reemplazará por completo a los desarrolladores humanos, sino que se convertirá en un poderoso asistente o "copiloto". Al encargarse de tareas tediosas y de la recopilación de información, la IA permitirá a los desarrolladores centrarse en la resolución de problemas de mayor complejidad y creatividad. Esto se está haciendo realidad con la aparición de herramientas como GitHub Copilot.

• Mejora drástica de la calidad y la productividad del software:

  Se espera que la IA mejore considerablemente la calidad del software mediante la detección temprana de errores, las pruebas automatizadas y las sugerencias de código óptimo. Además, muchos analistas creen que la productividad también aumentará drásticamente a medida que se automaticen y aumente la eficiencia de muchas partes del proceso de desarrollo. Esto permitirá a las empresas comercializar nuevos servicios con mayor rapidez.

• Expectativas de reducir la complejidad de los cambios de plataforma:

  Se cree que los proyectos de migración de plataforma complejos y a gran escala, como los que me costó abordar en el pasado, serán mucho menos difíciles con la ayuda de la IA. A medida que avancen el análisis de código basado en IA, las comprobaciones de compatibilidad, la conversión automática y otras tecnologías, es posible que sea posible completar las migraciones en mucho menos tiempo y a un coste menor que antes. Esta es una buena noticia para muchas empresas que se enfrentan al gran reto de modernizar sus sistemas heredados.

• "Estandarización de la gestión basada en datos":

  Se espera que el análisis y la predicción de datos basados ​​en IA se conviertan también en una práctica habitual en la gestión de proyectos. Los gerentes tomarán decisiones basándose en datos objetivos proporcionados por la IA, en lugar de basarse únicamente en la experiencia y la intuición. Se espera que esto mejore las tasas de éxito de los proyectos y reduzca los riesgos. Así como la IA se utiliza en la gestión del rendimiento de los empleados y en las herramientas de optimización de turnos, la gestión de proyectos de desarrollo también se volverá más científica.

• "Pero un enfoque centrado en el ser humano es clave".:

  Por otro lado, los expertos enfatizan la importancia de un enfoque centrado en el ser humano al introducir la tecnología de IA. La IA es simplemente una herramienta, y su uso depende de los humanos. También se advierte que no debemos aceptar ciegamente las decisiones de la IA, sino mantener siempre una perspectiva crítica y considerar los aspectos éticos al operar con ella.

Estas opiniones sugieren que, si bien existe la esperanza de que la tecnología de IA provoque cambios importantes en el futuro del desarrollo de software, su introducción requiere una cuidadosa reflexión y preparación. Parece que será cada vez más importante mantenerse al día con la evolución tecnológica y ser capaces de discernir su esencia en el futuro.

Últimas noticias y aspectos destacados de la hoja de ruta

El mundo de la IA y el desarrollo de software evoluciona rápidamente. A continuación, se presentan algunos puntos destacados de los titulares más recientes y la hoja de ruta para futuros desarrollos tecnológicos.

• La evolución y la expansión de las aplicaciones de los modelos lingüísticos a gran escala (LLM):

  Los modelos de lenguaje grandes (LLM), como ChatGPT, se están aplicando rápidamente en el desarrollo de software. Ya no se limitan a generar código, sino que ahora pueden gestionar una gama más amplia de tareas, como la creación de documentos de diseño, la generación automática de documentación y la respuesta natural a las preguntas de los usuarios. Se espera que en el futuro surjan LLM más avanzados que respalden todo el proceso de desarrollo.

• La difusión de los IDE (entornos de desarrollo integrados) habilitados para IA:

  La tendencia a incorporar funciones de IA como estándar en los principales IDE (software integrado que utilizan los desarrolladores para escribir y probar programas), como Visual Studio Code e IntelliJ IDEA, se está acelerando. Esto permitirá a los desarrolladores recibir soporte de IA sin problemas en un entorno familiar. Esto hará que la IA sea más familiar para los desarrolladores y mejorará aún más la eficiencia del desarrollo.

• Creciente interés en la "IA responsable":

  La idea de una "IA responsable" para garantizar la calidad, seguridad, imparcialidad y transparencia del código generado por IA cobra cada vez mayor importancia. Las empresas que ofrecen herramientas de desarrollo de IA también formulan cada vez más directrices para abordar cuestiones éticas relacionadas con la IA y desarrollan tecnologías para reducir los sesgos. Esta es una tendencia fundamental para el desarrollo sostenible de la tecnología de IA.

• Ingeniería de plataformas e IA:

  La idea de la "ingeniería de plataformas" está cobrando relevancia como una forma de automatizar y optimizar la construcción y las operaciones de infraestructura, permitiendo a los desarrolladores centrarse en el desarrollo de aplicaciones. Al combinar esto con la IA, se está impulsando la optimización de recursos, la predicción de fallos, las funciones de autorreparación, etc., y la construcción de una infraestructura de desarrollo y operación más eficiente y estable. Esto desempeñará un papel fundamental en el apoyo a las complejas transformaciones de plataforma y al desarrollo nativo de la nube.

• Uso de IA en plataformas low-code/no-code:

  La IA también se utiliza cada vez más en plataformas de bajo código/sin código que permiten a los usuarios desarrollar aplicaciones sin conocimientos de programación especializados. Se espera que la IA pueda comprender la intención del usuario y sugerir diseños de aplicaciones, además de incorporar automáticamente las funciones necesarias, facilitando así la creación de software más avanzado por parte de usuarios no expertos.

Al observar estas tendencias, podemos ver que la IA está penetrando profundamente en todos los aspectos del desarrollo de software y está intentando cambiar radicalmente su forma de hacerlo. Cosas impensables hace unos años se están haciendo realidad una tras otra. ¡No puedo apartar la vista de las futuras innovaciones tecnológicas!

Resumen: El futuro del desarrollo de software evoluciona con la IA

Bueno, hoy expliqué desde mi perspectiva el potencial de la IA en las áreas de herramientas de desarrollo de software, cambio de plataforma y gestión. ¿Qué les pareció?

La IA está haciendo realidad cosas inimaginables cuando era joven y me esforzaba con proyectos de migración de plataformas. Se está convirtiendo en un aliado clave para desarrolladores y gestores, como la generación automática de código, la predicción de errores y la optimización de proyectos complejos.

Claro que no podemos dejarlo todo en manos de la IA, y las nuevas tecnologías siempre conllevan riesgos y desafíos. Pero si los comprendemos y los utilizamos con inteligencia, el mundo del desarrollo de software debería volverse más creativo, eficiente y emocionante. En lugar de sufrir bajo exigencias desmesuradas como me pasó en el pasado, ¡utilicemos la IA como herramienta y abramos camino hacia el futuro!

Preguntas frecuentes: preguntas frecuentes

P1: ¿La IA reemplazará los trabajos de desarrollo de software?

R1: Entiendo sus preocupaciones. Sin embargo, muchos expertos creen que la IA desempeñará un papel en "asistir" al trabajo humano, en lugar de asumir por completo las tareas humanas. Las tareas repetitivas y los análisis que requieren mucho tiempo, en los que la IA es experta, se dejarán en manos de la IA, y los humanos serán más valiosos en áreas como el diseño más creativo, la resolución de problemas complejos y la comunicación. Si está dispuesto a aprender nuevas habilidades, la IA será un poderoso aliado, no un enemigo.

P2: ¿Necesito muchos conocimientos especializados para introducir herramientas de desarrollo de IA?

A2: Dependiendo de la herramienta, muchas están diseñadas para usarse incluso sin conocimientos especializados de IA. En particular, las funciones de IA integradas en los IDE suelen estar diseñadas para usarse de forma natural en el flujo de trabajo diario de desarrollo. Por supuesto, si se comprende mejor el funcionamiento de la IA, se puede usar de forma más avanzada, pero creo que lo mejor es empezar probando y familiarizarse gradualmente.

P3: ¿Es realmente tan difícil el cambio de plataforma? ¿La IA lo facilitará?

A3: Sí, es muy difícil (risas). Rehacer un software enorme para que funcione en un entorno completamente diferente es como reconstruir una casa desde cero. Hay que encontrar y corregir cada componente incompatible uno por uno, y repetir una gran cantidad de pruebas. La IA puede reducir enormemente la carga de los desarrolladores al automatizar y asistir en el análisis de código, identificar componentes incompatibles, proponer modificaciones, generar casos de prueba, etc. Puede que no sea del todo fácil, pero tengo muchas esperanzas de que sea mucho más sencillo que antes.

P4: ¿Cuáles son los beneficios específicos de las herramientas de gestión de proyectos que utilizan IA?

A4: La gestión de proyectos tradicional dependía en gran medida de la experiencia y la intuición del gerente, pero la IA puede analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información más objetiva para la toma de decisiones. Por ejemplo, puede predecir el riesgo de retrasos en el proyecto con antelación, identificar cuellos de botella en las tareas, visualizar la carga de trabajo de los miembros del equipo y sugerir la asignación óptima de tareas. Se espera que esto ayude a abordar los problemas antes de que se agraven y a mejorar la productividad de todo el equipo. En cierto sentido, la IA puede actuar como un excelente asesor de proyectos.

Enlaces relacionados

Si desea obtener más información sobre IA y desarrollo de software, aquí hay algunas fuentes que pueden ser útiles (tenga en cuenta que estos son ejemplos generales, por lo que deberá encontrar los enlaces reales usted mismo):

• Sitio de información sobre tecnología de IA en general.:Un sitio donde puedes aprender sobre las últimas tendencias de IA y conocimientos básicos.
• Blogs y documentos relacionados con IA de las principales empresas de TI:Blog de inteligencia artificial de Google, Blog de inteligencia artificial de Microsoft, Blog de aprendizaje automático de AWS, etc.
• Comunidad de desarrolladores de software：Stack Overflow, GitHub, Qiita (japonés), etc. Puede encontrar ejemplos de casos de uso de IA y hacer preguntas técnicas.
• オンライン学習プラットフォームCoursera, Udemy, edX y otros sitios ofrecen muchos cursos especializados en IA, aprendizaje automático e ingeniería de software.

Espero que este artículo despierte tu interés por el futuro de la IA y el desarrollo de software. La tecnología evoluciona tan rápido que es importante mantenerse al día con la nueva información y actualizar tus habilidades. Si tienes alguna pregunta, ¡no dudes en preguntarme, John!

Aviso legal: Este artículo es solo informativo y no recomienda el uso de herramientas o técnicas específicas. No constituye asesoramiento de inversión. Recopile y evalúe la información que necesite bajo su propia discreción y responsabilidad (DYOR – Do Your Own Research).

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