6 habilidades que los desarrolladores deben aprender para adelantarse a la IA

Se está produciendo un interesante debate sobre la influencia de la Inteligencia Artificial en la ingeniería de software.

Algunas personas piensan que los sistemas avanzados de inteligencia artificial como ChatGPT reemplazarán los trabajos de la mayoría de los desarrolladores. Otros piensan que la IA mejorará las experiencias de los desarrolladores al encargarse de las tareas básicas.

En cualquier caso, la IA llegó para quedarse. En lugar de preocuparse por la IA, puede perfeccionar sus habilidades para trabajar junto a ella. Aquí hay algunas habilidades que puede aprender para mantenerse relevante en el desarrollo de software.

1. Diseño de Software

El diseño de software es el proceso de diseñar diferentes componentes de un sistema de software. Ilustra cómo los componentes interactuarán y se coordinarán para producir las experiencias de usuario esperadas.

El proceso de diseño de software es dinámico y único, ya que varía de una aplicación a otra.

El diseño de software permite a los desarrolladores interrogar el proceso de desarrollo de software de manera integral. Esto incluye analizar la arquitectura del sistema, las aplicaciones, la navegación y el sistema de gestión de la base de datos.

Después del análisis, los desarrolladores crean un plan que consolida todo. Estos incluyen los pasos, módulos, objetivos y componentes. El diseño también indica las estrategias de marketing y los plazos de implementación para desarrollar el software.

El diseño de software permite a los desarrolladores traducir planes de negocios en productos o servicios de software. La IA aún no está lo suficientemente avanzada para manejar tales conceptos.

2. Arquitectura del sistema

La arquitectura del sistema es el diseño estructural de un sistema. Esto incluye los componentes, sus relaciones y los principios que guían su diseño. Es otro proceso de diseño creativo que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones altamente escalables.

La arquitectura del sistema se centra en la estructura general. Anticipa elecciones y decisiones que mantienen la calidad. Mientras que el diseño de software se centra en los requisitos funcionales, la arquitectura del sistema aborda los requisitos no funcionales.

Los requisitos no funcionales abordan la vida futura del sistema. Pueden abordar problemas como la capacidad de mantenimiento, la escalabilidad, la confiabilidad y la eficiencia del sistema de la aplicación.

Sin una arquitectura bien definida, los desarrolladores recurren a sistemas tradicionales que son difíciles de implementar y escalar. Las arquitecturas no diseñadas dan como resultado un código fuente desorganizado y malas relaciones entre los componentes. Dichos sistemas son propensos a errores.

Las aplicaciones sin una arquitectura formal son fáciles de romper y difíciles de escalar. La arquitectura del sistema facilita la determinación de las características de una aplicación. Es importante entender completamente los componentes y todo el sistema.

La arquitectura ayuda a responder preguntas básicas sobre el mantenimiento de la aplicación. Estos incluyen consultas sobre qué priorizar y qué reducir. La priorización ayuda a reducir el exceso de ingeniería de características y componentes innecesarios. La arquitectura también aborda las limitaciones. Estos pueden ser cumplimiento legal, costo, mercado y estándares.

3. Diseño de base de datos

El diseño de bases de datos es el proceso creativo de crear modelos de datos. También incluye el establecimiento de relaciones de bases de datos y el análisis de restricciones. La IA facilita el análisis de las restricciones. Pero la estructura general y el diseño de las bases de datos difieren de una aplicación a otra.

Los ingenieros de bases de datos deben mantener y administrar las bases de datos de los sistemas según las distintas situaciones para ayudar a administrar los datos. Las bases de datos bien estructuradas tienen las siguientes ventajas:

• Elimine los datos redundantes y ahorre espacio en disco.
• Mantener la integridad de los datos y la precisión de los datos.
• Fácil acceso a los datos para compartir interna y externamente.

El proceso de diseño de la base de datos implica el análisis de los requisitos del sistema. Se trata de identificar el propósito de la base de datos. En concreto, establece las tablas de la base de datos y sus componentes. También analiza y organiza las relaciones de la base de datos.

Todos estos conceptos varían de una aplicación a otra. La estructura de la base de datos puede cambiar con el tiempo a medida que el sistema se amplía o reduce.

4. Depuración de software

Analizar el software para descubrir de dónde proviene un problema es una habilidad que la IA aún debe emprender. Los desarrolladores aún tendrán que aprender a identificar y solucionar problemas a medida que surjan.

AI puede ayudar a proporcionar posibles soluciones durante la depuración. Luego, los desarrolladores pueden decidir cuál es la mejor manera de aplicar las soluciones.

Los desarrolladores deben aprender a usar diferentes software y medios para depurar rápidamente. Identificar errores, hacer valer las expectativas y desglosar las fallas del sistema son habilidades importantes.

Puede encontrar algunos buenos consejos sobre cómo manejar el proceso de depuración en este curso de desarrollo de Udacity Software:

Los editores de texto, los IDE y los sistemas operativos tienen funciones integradas para ayudar en la depuración. Los desarrolladores pueden lidiar con estos problemas complejos de aplicaciones mientras que AI se encarga de la funcionalidad básica.

5. Seguridad del software

La seguridad del software sigue siendo un problema, incluso con la aparición de prácticas y sistemas seguros. Con las empresas implementando más aplicaciones, la cantidad de ataques cibernéticos ha aumentado.

Crear software que sea seguro y protegido sigue siendo un dolor de cabeza para los desarrolladores. Los clientes invierten muchos recursos para garantizar que sus sistemas sean seguros. Esto incluye contratar técnicos cibernéticos experimentados y adquirir software que limite los ataques a los sistemas.

Si bien existen leyes y campañas de concientización para abordar los ataques cibernéticos, todavía son comunes. Los ciberdelincuentes también han avanzado en su tecnología. Es necesario que los desarrolladores mantengan el rumbo e innoven la seguridad contra las amenazas. Una sola infracción puede afectar sustancialmente a un sistema y sus componentes.

A medida que crece la confianza humana en el software, también lo hacen las amenazas. Los piratas informáticos se han vuelto resistentes al probar las vulnerabilidades del sistema. Ahora más que nunca, la ciberseguridad es una habilidad imprescindible para los desarrolladores. Es necesario garantizar que todos los sistemas estén a salvo de nuevas amenazas.

6. Competencia en programación

Los programas de IA utilizan conceptos populares para escribir programas básicos. Sus programas abordan lo que ya existe en línea. Pero cuando se trata de programación compleja, la IA todavía tiene que avanzar. Tiene que generar soluciones para problemas novedosos en ingeniería.

Esto les da a los desarrolladores una ventaja si mejoran sus habilidades de programación. Los desarrolladores pueden usar estas habilidades para anticipar problemas y brindar soluciones. Esto impulsará la creatividad en el desarrollo de software.

¿Cómo se puede acomodar la IA?

La influencia de la IA en el desarrollo de software es revolucionaria. Pero, ¿puede reemplazar a los desarrolladores? Todavía no. Sin embargo, los desarrolladores pueden trabajar junto con AI hoy.

Mientras que la IA se encarga de las tareas repetitivas básicas, los desarrolladores pueden concentrarse en problemas complejos. Esto permite a los desarrolladores aumentar su potencial creativo en su proceso de desarrollo.

AI puede acelerar el proceso de ingeniería de software mientras reduce los costos operativos. Si se incorpora a la informática, tiene el potencial de hacer avanzar enormemente la tecnología.

Aprender nuevas habilidades beneficiará a los desarrolladores. Trabajar con IA mejora su experiencia de desarrollo y mejora la calidad del resultado. Esta es una victoria para todos.