Análisis de la calidad en el desarrollo de software en Colombia mediante modelos de aprendizaje automático
Palabras clave:
Calidad, Software, Inteligencia Artificial, Desarrollo, Errores, AnálisisResumen
El presente análisis examina la calidad del desarrollo de software en Colombia a través de la revisión y evaluación de las contribuciones de los modelos de aprendizaje automático. Para esto, se llevó a cabo una investigación cualitativa con un diseño de estudio de caso, y se fundamentó en el análisis de artículos científicos, informes técnicos, políticas nacionales y experiencias documentadas por participantes del ámbito académico y tecnológico. Mediante este método, se pudo indagar acerca de las percepciones, prácticas y evidencias en relación con la aplicación de estos modelos al software, además de las circunstancias en que estos se incorporan a los procedimientos de desarrollo. Los resultados indican que, a pesar de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen un potencial importante para prever fallos, perfeccionar la calidad del producto final y aumentar la productividad su uso todavía no es impecable, Además, es evidente que los desarrolladores y las compañías identifican ventajas como la detección anticipada de errores, la automatización de tareas y el respaldo en la toma de decisiones. No obstante, tienen obstáculos relacionados con una falta de madurez tecnológica, un escaso número de investigaciones locales y una implementación práctica insuficiente. En conjunto, los hallazgos indican que es necesario reforzar la investigación aplicada y promover una transición más extensa hacia el empleo de modelos de aprendizaje automático en el campo del desarrollo de software.
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