Desde los obstáculos hasta las estrategias: integración de la inteligencia artificial en el ciclo de vida del desarrollo del software

Thesis Abstract

En el presente estudio se realizó una revisión narrativa sobre la integración de la AI (artificial intelligence) en el SDLC (Software Development Life Cycle), analizando tanto los avances tecnológicos como los obstáculos que impiden su adopción plena. A través de una sistematización de la información extraída de estudios recientes, se identificaron y clasificaron las principales herramientas de AI aplicadas en cada fase del SDLC, así como los desafíos asociados, que se agrupan en dimensiones técnicas, organizacionales y éticas. La metodología empleada incluyó la revisión y análisis comparativo de literatura de alta relevancia, utilizando criterios de selección rigurosos y la elaboración de una matriz de extracción de datos para identificar patrones y tendencias en la integración de la AI. Los hallazgos revelan que, aunque la aplicación de técnicas como el aprendizaje profundo, el procesamiento de lenguaje natural y los agentes inteligentes ofrecen oportunidades para optimizar procesos clave (como la planificación, el diseño, la generación de código, las pruebas y el mantenimiento), persisten barreras significativas que limitan la efectividad de estas estrategias. Entre los desafíos se destacan la calidad y la estructuración de datos, la compatibilidad con sistemas heredados, la resistencia organizacional y la falta de transparencia en los modelos de AI. En consecuencia, se proponen estrategias integrales que combinan mejoras técnicas, amplios programas de capacitación y marcos éticos robustos para favorecer una integración más sostenible y eficiente de la AI.