5 formas en que los LLM pueden potenciar la ingeniería de software

INFORMACIÓN CLAVE

La integración de grandes modelos lingüísticos (LLM) en las prácticas de ingeniería de software ofrece ventajas significativas, como la agilización de los flujos de trabajo, la mejora de la precisión, la reducción del esfuerzo manual y la mejora de la colaboración. Sin embargo, es importante recordar que los LLM están diseñados para ayudar a los humanos, no para sustituirlos, y que el conocimiento específico del dominio sigue siendo esencial para lograr resultados óptimos.

Los recientes avances en el campo de la informática han dado lugar a grandes progresos en el campo de la inteligencia artificial (IA). Un área que ha experimentado avances notables es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), gracias a la aparición de modelos avanzados de IA conocidos como grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés para Large Language Model).

Los LLM son una forma de modelos de IA que se entrenan en grandes conjuntos de datos textuales utilizando diversas técnicas de aprendizaje profundo (deep learning).

Los modelos tienen la capacidad de captar aspectos intrincados del lenguaje humano y, como resultado, generan textos que no solo son precisos desde el punto de vista contextual, sino que también se parecen mucho a los que generaría un ser humano.

Aplicaciones famosas del LLM

Existe una gran variedad de LLM que se utilizan para diferentes aplicaciones.

    • Generative Pre-Trained Transformer (GPT-3)
    • OpenAI’s Generative Pre-Trained Transformer (GPT-3)

El GPT de OpenAI se encuentra entre los LLM más reconocidos e influyentes. Sus exhaustivos 175.000 millones de parámetros generan contenidos coherentes y contextualmente relevantes para diversas aplicaciones. El modelo se utiliza para la traducción de idiomas, la generación de contenidos, etc.

    • Representaciones de codificadores bidireccionales de Google a partir de transformadores (BERT)

BERT comprende el contexto lingüístico teniendo en cuenta tanto la frase anterior como la posterior de una oración. El modelo es muy eficaz para la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades con nombre y la respuesta a preguntas.

  • Enfoque de BERT optimizado de forma robusta de Facebook (RoBERTa)

RoBERTa ha mejorado el rendimiento en el procesamiento de lenguajes naturales, incluyendo análisis de sentimientos, clasificación textual y comprensión de documentos, mediante el uso de conjuntos de datos de entrenamiento más grandes y técnicas más avanzadas.

Estos ejemplos son sólo una pequeña fracción de un panorama cada vez más dinámico para los LLM. La investigación y el desarrollo en curso en este ámbito aumentan aún más la potencia y la flexibilidad de los modelos lingüísticos.

Los LLM y la ingeniería de software

Los LLM han tenido un impacto significativo en varios dominios de aplicación, como la generación de contenidos para sitios web y productos, el análisis de sentimientos, chatbots y asistentes virtuales, el análisis de datos y el servicio de atención al cliente.

Además, estos modelos avanzados de IA están a punto de revolucionar las prácticas de ingeniería de software que implican la intervención humana para producir sistemas de software de alta calidad.

Los LLM tienen el potencial de revolucionar los procesos de desarrollo de software. Y he aquí cómo.

Prácticas actuales de ingeniería de software

Para comprender el impacto transformador de los LLM en la ingeniería de software, es crucial tener en cuenta las prácticas convencionales de ingeniería de software.

En el desarrollo de software tradicional, gran parte del trabajo depende en gran medida de la participación humana. Los humanos generan requisitos, los analizan y verifican, y proporcionan especificaciones detalladas.

Del mismo modo, actividades como el diseño del sistema, la arquitectura, la codificación y la garantía de calidad (QA) también dependen en gran medida del esfuerzo humano. Además, una documentación adecuada es esencial para tareas como el mantenimiento del software, la colaboración y las mejoras continuas.

Sin embargo, es habitual que durante el desarrollo se pase por alto la tarea monótona y laboriosa de crear y mantener actualizada la documentación.

El incumplimiento de las responsabilidades en cualquier fase del desarrollo de un sistema puede tener consecuencias importantes tanto para los equipos de desarrollo como para las organizaciones.

Los equipos de desarrollo pueden sufrir una mayor carga en términos de tiempo y recursos necesarios para abordar estas cuestiones. Esto puede dar lugar a retrasos, disminución de la productividad, reducción de la calidad del código y posible insatisfacción de los clientes.

Para las organizaciones de desarrollo, las repercusiones pueden ser aún más graves. Pueden enfrentarse a contratiempos en áreas estratégicas importantes, como la pérdida de oportunidades de negocio o la incapacidad de alcanzar objetivos como la reducción del tiempo de desarrollo de software, el aumento de los ingresos y la maximización de los beneficios.

¿Cómo pueden los LLM revolucionar la ingeniería de software?

Los desarrolladores pueden reducir significativamente el trabajo manual y hacer frente a los problemas cotidianos en las diferentes etapas de desarrollo de software gracias a los LLM.

Además, estos modelos de lenguaje simplifican los flujos de trabajo, mejoran la precisión, reducen los esfuerzos humanos de documentación y mejoran la colaboración en equipo en el ciclo de vida del desarrollo de software.

Al aprovechar estos masivos modelos de lenguaje, los desarrolladores pueden reducir en gran medida el trabajo manual y abordar los retos cotidianos que se encuentran en las distintas etapas del desarrollo de software.

Los LLM simplifican así los flujos de trabajo, mejoran la precisión, minimizan la necesidad de una extensa documentación humana y fomentan una mejor colaboración en equipo a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

Esta integración en las prácticas de ingeniería de software aporta importantes beneficios y agiliza el proceso de desarrollo.

Una mirada más cercana al impacto de los LLM en las actividades individuales del ciclo de vida

Los desarrolladores de software disponen ahora de una potente herramienta que mejora y transforma todo el proceso de desarrollo de software. La integración de los grandes modelos de lenguaje permite agilizar los procesos, mejorar la productividad y crear un entorno propicio para la innovación.

Profundicemos en las apasionantes posibilidades que los LLM aportan a las actividades individuales dentro del ciclo de vida del desarrollo de software.

1. Modelos de lenguaje para la ingeniería de requisitos de software

La etapa inicial de los proyectos de desarrollo de software implica la ideación y la recopilación de requisitos. Esta etapa ha sufrido una transformación significativa con la introducción de los grandes modelos de lenguaje.

Estos potentes modelos lingüísticos proporcionan a los ingenieros de requisitos amplia información y conocimientos técnicos, revolucionando el proceso. Los LLM ofrecen acceso a una gran cantidad de datos, como comentarios de los usuarios, tendencias del mercado y mejores prácticas del sector.

De esta manera, estos masivos modelos de lenguaje desempeñan un papel clave en la generación de historias de usuario, descripciones de productos y recomendaciones de características de productos precisas y conscientes del contexto.

El equipo de desarrollo puede dar instrucciones a estos tipos de lenguaje para que creen narrativas que se alineen con los objetivos del proyecto, incorporando criterios y parámetros específicos.

Este proceso facilita el desarrollo y la especificación de los requisitos del proyecto explorando diversas posibilidades y teniendo en cuenta las perspectivas de los usuarios.

Siguiendo estos pasos, se garantiza la exhaustividad de los requisitos, lo que contribuye a un proceso de desarrollo de software más sólido.

Los LLM también pueden ayudar a los equipos de ingeniería de requisitos a verificar la corrección de los requisitos durante las primeras fases de un proyecto.

En este contexto, los ingenieros de requisitos pueden validar que la documentación de requisitos no contiene errores, es coherente y está libre de contradicciones.

Además, los LLM se pueden utilizar para evaluar varias características de los requisitos de alta calidad, como:

  • Univocidad;
  • Consistencia;
  • Trazabilidad;
  • Factibilidad;
  • Verificabilidad.

2. LLMS para el diseño y la arquitectura de software

En el desarrollo tradicional de software, los humanos han sido los responsables de diseñar las arquitecturas de los sistemas, lo cual es una tarea compleja y técnicamente sensible. A menudo implica una extensa lluvia de ideas y procesos iterativos para evolucionar los diseños del sistema. Los LLM pueden proporcionar una valiosa asistencia en este proceso ayudando a crear modelos de diseño prácticos e interfaces de usuario, así como ofreciendo orientación sobre las mejores prácticas.

Los LLM tienen la capacidad de proponer elementos de diseño innovadores, recomendar estilos o patrones arquitectónicos adecuados, sugerir enfoques alternativos e incluso predecir posibles problemas de usabilidad analizando patrones y tendencias. Esto agiliza la fase de desarrollo, permitiendo a los desarrolladores acelerar la creación de prototipos sólidos que proporcionen una experiencia de usuario cómoda. Al aprovechar los LLM en el proceso de diseño y arquitectura, el desarrollo de software puede ser más eficiente y producir mejores resultados para los usuarios finales.

Además, los LLM pueden proporcionar una valiosa ayuda a los equipos de desarrollo de software a la hora de seleccionar herramientas de implementación y frameworks. Basándose en las especificaciones del sistema y los modelos de diseño, los LLM pueden recomendar lenguajes de programación, bibliotecas y marcos de implementación adecuados. Tomar las decisiones correctas en términos de marcos de implementación y tecnologías es crucial para el éxito de un proyecto, y los LLM pueden contribuir teniendo en cuenta los requisitos del proyecto y las capacidades de las diferentes herramientas y tecnologías disponibles.

3. LLMS para el desarrollo de código

Grandes modelos de lenguaje como GPT-4 y herramientas como GitHub Copilot pueden revolucionar las tareas de programación al impulsar la eficiencia.

Los LLM generadores de código se entrenan en conjuntos de datos especializados que comprenden repositorios de código, foros técnicos, plataformas de código, documentación de productos y datos web generales.

Son fundamentales para automatizar tareas repetitivas y resolver eficazmente problemas comunes de programación. Pueden utilizarse para identificar fallos de código, vulnerabilidades y cuellos de botella en el rendimiento.

De este modo, estos lenguajes mejoran significativamente la productividad al reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para la codificación. Esto permite una entrega más rápida de software de alta calidad, al tiempo que contribuye al crecimiento y la experiencia de los desarrolladores.

4. LLM para asegurar la calidad

Los LLM son muy valiosos en las actividades de aseguramiento de la calidad a lo largo del ciclo de vida de desarrollo de software, de forma similar a otras fases.

Cuando se trata de generación de casos de prueba, los LLM pueden ser un activo importante para los equipos de aseguramiento de la calidad del software. Al aprovechar la entrada de requisitos de historias de usuario, estos modelos pueden generar casos de prueba de forma exhaustiva.

Esto simplifica la difícil tarea de generar casos de prueba, en la que es crucial cubrir varios escenarios, casos extremos, puntos de fallo, rutas y bucles.

Estos patrones de lenguaje ayudan a automatizar y agilizar este proceso, garantizando una cobertura exhaustiva de las pruebas y prácticas eficientes de garantía de calidad.

Pueden analizar informes de errores, experiencias de usuarios y registros del sistema para identificar posibles problemas. Al comprender el contexto de los informes de errores, los LLM pueden sugerir posibles causas y proporcionar información sobre la gravedad y el impacto de los defectos.

Esto permite a los equipos de control de calidad priorizar y asignar recursos de forma más eficaz, lo que agiliza la resolución de errores.

Además, los modelos de lenguaje pueden ayudar a generar datos de prueba para la experimentación. Al comprender las características y la estructura de los datos de prueba necesarios, estos pueden generar conjuntos de datos relevantes que son esenciales para las pruebas.

Además, pueden ayudar a asegurar la calidad en otros campos como los siguientes:

    • Generación de planes de pruebas, guiones de pruebas e informes de pruebas
    • Pruebas automatizadas
    • Revisiones de diseño
    • Revisiones de código
    • Revisiones de diseño
    • Pruebas de regresión

5. Modelos de lenguaje para la documentación de software

Los LLM son igual de eficaces para generar documentación de proyectos de software que para otras actividades de desarrollo de software. Pueden generar rápidamente documentación basada en medios como el código fuente y especificaciones del sistema.

Los desarrolladores pueden proporcionar indicaciones a los modelos y éstos pueden generar documentación de código, documentación de referencia de API, manuales de usuario y guías para desarrolladores.

Esto reduce el esfuerzo manual necesario para el desarrollo y la actualización de documentos, mejorando la eficiencia y garantizando que la documentación se mantiene actualizada con las bases de código.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que los LLM actúan como  asistentes de los equipos de desarrollo, aportando valiosas sugerencias y puntos de vista. Es responsabilidad del equipo de desarrollo revisar los resultados generados por los modelos para asegurarse de que se alinean con los objetivos del proyecto.

En resumidas cuentas

Los LLM tienen el potencial de tener un impacto sustancial en las prácticas de desarrollo de software. Pueden agilizar el proceso de desarrollo, mejorar la productividad y fomentar la innovación. Sin embargo, es crucial reconocer que esta innovación está diseñada para ayudar a los humanos y no para sustituirlos.

No obstante, los equipos de desarrollo deben mantener una mentalidad crítica y aprovechar los conocimientos específicos del dominio para lograr los mejores resultados posibles.

Dado los avances previstos en este campo, podemos anticipar nuevos desarrollos que mejorarán aún más las prácticas de desarrollo de software.

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Assad Abbas

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…