La llegada de la ingeniería inteligente

Los equipos de ingeniería utilizan numerosas herramientas en el entorno de desarrollo para el repositorio de código, el seguimiento de errores, el análisis de código, la construcción, la prueba, el despliegue, etc. Las herramientas más populares son Azure DevOps, GitHub, Atlassian y Jenkins, entre otras. Estas herramientas generan muchos datos granulares. Todos estos silos de datos pueden agregarse y utilizarse para realizar un seguimiento de las métricas interesantes en torno a ellos:

• La productividad del desarrollador: Cuánto tiempo se dedica a escribir cuánto código frente a otra actividad; puntos de historia entregados frente a los comprometidos
• Calidad del software: Número de errores generados; ritmo de corrección de errores; número de errores que se cuelan en producción. 

Además, sobre estos datos, se puede construir una capa de inteligencia utilizando el aprendizaje automático para extraer ideas ocultas, resaltar las correlaciones y realizar un mejor análisis de la causa raíz. Estos conocimientos pueden aportar una mayor previsibilidad a los resultados de ingeniería. Por ejemplo, si los desarrolladores pueden o no cumplir un calendario de lanzamiento, el nivel de calidad, etc.

Los datos proporcionan pruebas del rendimiento de sus equipos. Ayudan a eliminar posibles obstáculos y permiten una mejor comunicación con todas las partes interesadas. Pueden utilizarse para gestionar mejor el rendimiento de los proyectos y para tomar decisiones objetivas. A pesar de la disponibilidad de estos datos, los responsables de la ingeniería siguen operando en la oscuridad. Las decisiones se toman basándose en la intuición y el instinto, en lugar de en datos concretos. Es hora de ser más inteligentes utilizando los datos en el seguimiento del rendimiento de los proyectos y en la toma de decisiones. 

Aumente la productividad y la previsibilidad de los servicios de ingeniería con la IA

La IA/ML está alterando todos los sectores y ahora se está abriendo camino en la ingeniería de software. Están surgiendo herramientas de desarrollo con IA/ML que pueden aprovecharse en todo el ciclo de vida de la ingeniería de software. Estas herramientas no sólo pueden ahorrar tiempo en actividades repetitivas, sino también mejorar la calidad del software en tareas grandes y complejas. 

Las herramientas habilitadas por la IA/ML pueden mejorar la vida diaria de un desarrollador, desde la codificación hasta las pruebas. En la actualidad, las herramientas basadas en IA pueden escanear y analizar el código para ofrecer sugerencias inteligentes de finalización de código, señalar cualquier desviación de las mejores prácticas de codificación (cumplimiento de las convenciones de nomenclatura, uso indebido de variables, etc.), realizar una revisión por pares, convertir el código de un lenguaje a otro, encontrar vulnerabilidades de seguridad, etc.

Las soluciones de pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST) utilizan la IA para descubrir en milisegundos posibles vectores de ataque que, de otro modo, tardarían varios días. La IA/ML puede ayudar a autogenerar código HTML a partir de bocetos de interfaz de usuario dibujados a mano. La IA/ML también puede ayudar a los desarrolladores a generar automáticamente pruebas unitarias a partir del código existente y ofrecer sugerencias para mejorar las pruebas. 

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de IT Híbrida incluyen diferentes vías de actuación: la gestión de aplicaciones, la gestión de las operaciones de IT (ITSM), la modernización de aplicaciones y la ciberseguridad inteligente. Puedes obtener más información sobre cómo abortar estos retos e innovar haciendo clic en cada una de las líneas de acción o visitando el sitio web de Micro Focus en este enlace.