La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el desarrollo de software en todos los ámbitos y procesos digitales, transformando la forma en que los desarrolladores trabajan. De hecho, según el informe anual correspondiente al 2023 hecho por la consultora McKinsey & Company, revela que el 60% de las organizaciones cuentan con tecnologías de inteligencia artificial generativa. Lo que refleja una fuerte expectativa de que la IA continuará transformando la forma en que se desarrolla software en el futuro.
Además, según la encuesta ‘2023 Developer Survey’ de Stack Overflow, el principal beneficio es el aumento de la productividad, con un 32.8% y un 72.17% de los desarrolladores encuestados anticipando que sus flujos de trabajo cambiarán en el próximo año debido a las herramientas de IA. Estos datos muestran que esta tecnología ganará terreno en el desarrollo de software, siendo un área clave a seguir mejorando.
El desarrollo de software con inteligencia artificial es un enfoque que integra técnicas de IA en las diferentes fases del ciclo de vida del desarrollo de software. Esto incluye desde la planificación y codificación hasta las pruebas, despliegue y mantenimiento del software. Desde el partner de soluciones Atlassian, Deiser, destacan los cinco consejos con los que pueden contar los profesionales IT a la hora de la gestión de un software desarrollado con IA.
● Automatización de tareas repetitivas: utilizar IA para automatizar tareas manuales y repetitivas, como pruebas de software, revisión de código o generación de documentación. Esto libera tiempo para que el equipo se concentre en tareas de mayor valor, como la resolución de problemas complejos o el desarrollo de nuevas funcionalidades. Herramientas como bots de testing, generadores de código y sistemas de CI/CD impulsados por IA pueden ser muy útiles.
● Optimización de la planificación y estimaciones: la IA puede analizar datos históricos de proyectos anteriores para mejorar la precisión en la estimación de tiempos y recursos. Algoritmos de machine learning pueden identificar patrones y ayudar a predecir cuellos de botella o retrasos, esto permite mejorar la planificación del sprint y la asignación de tareas.
● Análisis predictivo para la gestión de riesgos: implementar herramientas de IA para anticipar riesgos potenciales en el desarrollo, como problemas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad o sobrecarga del equipo. La IA puede monitorizar el progreso del proyecto en tiempo real y emitir alertas tempranas basadas en indicadores de rendimiento clave (KPI), permitiendo una gestión proactiva de riesgos.
● Mejora en la colaboración del equipo: integrar asistentes virtuales y herramientas de IA en las plataformas de colaboración del equipo (como Slack o Jira) para facilitar la comunicación, la gestión de tareas y la coordinación. Estos asistentes pueden responder preguntas, asignar tareas automáticamente y recordar a los miembros del equipo los plazos próximos, mejorando la eficiencia del trabajo colaborativo.
● Feedback y aprendizaje continuo: utilizar IA para recopilar y analizar el feedback del usuario en tiempo real, lo que permite ajustes rápidos y basados en datos durante el desarrollo del producto. Además, la IA puede analizar la efectividad de las retrospectivas ágiles y sugerir mejoras en los procesos, ayudando al equipo a aprender y adaptarse continuamente.
“Las herramientas impulsadas por IA han transformado cómo los desarrolladores crean aplicaciones, ofreciendo beneficios significativos tanto para ellos como para los usuarios” comenta David Fernández Camarero, CEO de Deiser. “Con un futuro prometedor, la IA continuará siendo clave en el desarrollo de software. Se prevé que sus capacidades sigan avanzando, abriendo nuevas oportunidades para crear aplicaciones más inteligentes, eficientes y personalizadas, mejorando la experiencia del usuario y fomentando una mayor innovación en el sector”, termina de añadir.
La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los aspectos del desarrollo de software y su impacto en la gestión ágil no es una excepción. Empresas de todo el mundo están adoptando nuevas tecnologías de IA para optimizar la productividad, reducir los errores y mejorar la calidad de sus productos.
