Que la inteligencia artificial no es solo una moda pasajera ha quedado ya claro en estos meses. En muchos sectores se está convirtiendo en una herramienta fundamental y está cambiando nuestra forma de trabajar. Hemos sido testigos de la automatización de muchas tareas repetitivas, la toma de decisiones también se ha visto mejorada gracias a la capacidad analítica de la IA y nuevos puestos especializados en sistemas de IA se están creando mientras se modifican otros ya existentes en los que los trabajadores deban adaptarse a estas nuevas formas de trabajar.
Y el sector TIC no está siendo inmune a estos cambios. En el desarrollo de software la IA se está convirtiendo en un catalizador hacia nuevos niveles de eficiencia y calidad. Y no son palabras vacías, son varios los estudios que ya han detectado estos cambios. Las mejoras en la productividad de desarrolladores que utilizan herramientas de IA generativa alcanzan hasta un 55%. Y en tareas más complejas también hay mejoras, aunque más limitadas por el momento, consiguiendo que esos desarrolladores sean entre un 25-30% más propensos a completarlas en el plazo indicado.
Las pruebas de software son una de las áreas en las que la inteligencia artificial puede alcanzar mayor potencial dentro del desarrollo de software. Y así lo perciben el 90% de los profesionales de DevOps encuestados durante un estudio realizado por TechStrong y Tricentis. Al emplear técnicas de aprendizaje automático y análisis predictivo, las herramientas de pruebas impulsadas por IA pueden identificar áreas de riesgo, priorizar casos de prueba y sugerir estrategias de mitigación de defectos. Esto no solo acelera el proceso de pruebas, sino que también mejora su efectividad y cobertura, reduciendo el tiempo y los costes asociados. La IA se convierte así en una gran aliada para reducir las tareas rutinarias del proceso de pruebas.
El Gran Reto, Dimensionar el Valor de TI
Tenemos todas estas cifras que nos hablan de las mejoras en productividad en los desarrollos conseguidas gracias a la inteligencia artificial ¿Cómo le traslado este valor a negocio? Ese ha sido siempre uno de los grandes retos del sector, saber cuantificar el aporte real de TI a la organización.
Es crucial entender que detrás de la aparente labor del área de TI, desarrollar software e implementar sistemas, hay mucho más. Porque bajo esa premisa nos encontramos con aspectos fundamentales que afectan directamente a la capacidad de una organización para alcanzar sus objetivos estratégicos y operativos. Y de ahí la necesidad de medir y evaluar este valor de manera efectiva.
Una de las formas de cuantificar este valor sería tomar como unidad de medida el trabajo realizado por el área de TI, desde la planificación y el diseño de soluciones hasta la implementación y el mantenimiento. Pero quedarnos solo en esto es una visión bastante simplista y ¿es lo que realmente le importa a negocio?
El siguiente paso sería preguntarnos cómo están contribuyendo estas soluciones a conseguir los objetivos de la compañía: ¿Hemos mejorado la satisfacción del cliente? ¿Nos está ayudando en la toma de decisiones? ¿Está contribuyendo a un aumento de las ventas?
Esas preguntas no siempre son posibles de responder, pero sí podemos dimensionar la cantidad de software que TI desarrolla para poder dar respuesta a las mismas. Con ese valor podemos realizar la comparación entre equipos y/o proveedores ¿Quién me ofrece más valor por cada euro invertido? ¿Quién puede entregar resultados de calidad en menos tiempo y con menos defectos? Sin duda, preguntas críticas que deben abordarse al evaluar y seleccionar proveedores de servicios de TI y al valorar el desempeño de nuestros equipos.
El Papel de la IA en la Definición del Valor de TI
Si la inteligencia artificial puede ayudarnos a mejorar la productividad de los equipos, la calidad de las soluciones desarrolladas y, por tanto, el time-to-market, métricas clave en todo proyecto de desarrollo, ¿podrá también ayudarnos a definir el Valor de TI?
Lo primero es tener claro lo que realmente le importa a negocio: la funcionalidad que obtiene para lograr sus objetivos. Y esta funcionalidad proviene del software desarrollado, ya sea por equipos internos o proveedores externos.
¿Podemos medir esta funcionalidad? Calcular este valor no es una tarea trivial y requiere una metodología sólida que lo respalde. Los puntos función se han establecido como el estándar de facto de la industria para medir el tamaño funcional del producto software. Al poder calcular el tamaño y la complejidad del software, obtenemos también el esfuerzo necesario para su desarrollo y el coste que conlleva. Sin embargo, la aplicación de esta metodología requiere precisión y consistencia.
Las aplicaciones de estimación como Quanter ya nos ayudaban a realizar estas estimaciones hasta 3 veces más rápido, pero ahora con la integración del modelo LLM de OpenAI en Quanter, damos un paso hacia la estimación inteligente. Solo tenemos que introducir los requisitos en lenguaje natural, revisar resultados y ¡listo! Obtenemos la estimación de horas y costes basados en métricas de tamaño software hasta 12 veces más rápido que antes.
Al combinar una métrica confiable con las capacidades de la IA en Quanter, las organizaciones tendrán la capacidad de dimensionar con mayor precisión el valor que TI aporta a la consecución de los objetivos de negocio. Y esto facilitará la toma de decisiones estratégicas y la asignación eficiente de recursos, consolidando a TI como una de las claves para el éxito de la empresa. ¿Estás listo/a para avanzar hacia la estimación inteligente?
