La influencia de la inteligencia artificial en la codificación de aplicaciones en la empresa SMART TMT

Abstract

La presente investigación abordará la proyección de la eficiencia en términos de tiempo en el desarrollo de código fuente tradicional frente al desarrollo asistido por herramientas de inteligencia artificial en la empresa Smart TMT. Actualmente, las organizaciones edicadas al desarrollo de software han ejecutado la programación de manera manual dependiendo principalmente del conocimiento y la xperiencia de los desarrolladores, lo que implica una alta inversión de tiempo y recurso humano. En el contexto actual de transformación digital, la implementación de herramientas de inteligencia artificial en la generación de código representa una alternativa orientada a optimizar la productividad y reducir tiempos de desarrollo y más aún, potencialmente a disminuir los costos operativos, es por esto que, entre los objetivos a alcanzar están estimar el tiempo empleado en el desarrollo de código fuente con el método tradicional versus apoyándose en inteligencia artificial, establecer los factores determinantes para el resultados obtenidos y determinar las habilidades que deben apropiar los desarrolladores para tomar ventaja de la inteligencia artificial. Este cambio también redefine el rol del programador, quien pasa de ser un generador directo de código a desempeñar funciones de supervisión, validación y ajuste del cogido, especialmente ante posibles sesgos y errores derivados del uso de estas herramientas IA. Si bien la evolución de la inteligencia artificial ha sido exponencial, su implementación efectiva en el desarrollo de software requiere un enfoque integral que considere personas, procesos y metodologías, así como estrategias de capacitación, control de calidad y seguridad.

This research will address the projected efficiency in terms of time between traditional source code development and development assisted by artificial intelligence tools at Smart TMT. Currently, software development organizations have executed programming manually, relying primarily on the knowledge and experience of developers, which implies a high investment of time and human resources. In the current context of digital transformation, the implementation of artificial intelligence tools in code generation represents an alternative aimed at optimizing productivity and reducing development times, and even potentially lowering operating costs. Therefore, among the objectives to be achieved are estimating the time spent developing source code with the traditional method versus using artificial intelligence, establishing the determining factors for the results obtained, and identifying the skills that developers must acquire to take advantage of artificial intelligence. This shift also redefines the role of the programmer, who moves from being a direct code generator to performing functions of supervision, validation, and code adjustment, especially in the face of potential biases and errors arising from the use of these AI tools. While the evolution of artificial intelligence has been exponential, its effective implementation in software development requires a comprehensive approach that considers people, processes, and methodologies, as well as training, quality control, and security strategies.