La IA en la gestión de requisitos: todo lo que necesitas saber
El auge de la IA en la gestión de requisitos es consecuencia de su adopción a gran escala en todos los sectores. Las empresas se enfrentan a un volumen cada vez mayor de datos que procesar y analizar. Los dispositivos del Internet de las cosas (IoT), con sus múltiples formatos y funciones, han incrementado la necesidad de una gestión y una ingeniería de requisitos de alta calidad.
La gestión de requisitos basada en la inteligencia artificial consiste en utilizar herramientas de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la calidad de procesos como la obtención, el análisis, la documentación y la redacción de requisitos. McKinsey ha estimado que las aplicaciones de inteligencia artificial dirigidas al usuario final y optimizadas para un caso de uso específico son las que registrarán un mayor crecimiento.
¿Cómo puede la inteligencia artificial (IA) mejorar tus procesos de gestión de requisitos y los resultados de tus proyectos? Esta es tu guía definitiva sobre la IA en la gestión de requisitos.
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I. Comprensión de la gestión de requisitos basada en la inteligencia artificial
Al igual que cualquier tecnología que se implemente en las organizaciones, el objetivo de las herramientas de gestión de requisitos de IA es generar mayores beneficios y minimizar las pérdidas de una empresa. Las herramientas modernas basadas en IA lo consiguen mediante:
- Poner a las personas en el centro: las herramientas que automatizan en exceso el trabajo dan lugar a resultados de calidad inferior. Las herramientas de IA carecen de una comprensión contextual más amplia del mercado o de los detalles de las partes interesadas a las que prestan servicio. Por eso, las herramientas de IA siempre dejan la última palabra en manos de las personas.
- Mejorar el proceso de gestión de requisitos. Profesionales como los analistas de negocios (BA), los analistas de sistemas (SA), los desarrolladores, el personal de control de calidad (QA) y los gestores de proyectos (PM) pueden reducir el tiempo de comercialización y ahorrar en pruebas de aceptación del usuario (UAT) mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial.
- Facilitar la toma de decisiones y la colaboración entre las partes interesadas del proyecto: Unos requisitos de mayor calidad se traducen en menos rondas de reelaboración, menos trabajo manual y un ahorro de tiempo que permite dedicar más esfuerzo al pensamiento estratégico. Al detectar inconsistencias y traducir los textos, las herramientas de gestión de requisitos basadas en IA garantizan que los equipos internacionales estén en sintonía.
Aumentar la productividad humana
A veces, la IA se percibe como una amenaza para el empleo humano. El auge de las herramientas de IA generativa ha avivado estas inquietudes. Sin embargo, las cifras demuestran que, en el mejor de los casos, esos temores son exagerados. Un estudio reciente de la Universidad Brigham Young revela que los trabajadores sobreestiman el impacto de la automatización en el empleo. El 14 % de los trabajadores cuyo puesto ha sido sustituido por robots exagera este riesgo para la economía en general hasta en un 300 %.
Sin embargo, las herramientas de IA son una fuente de oportunidades y crecimiento. Entre las ventajas de la IA se incluyen:
- La creación de nuevos puestos de trabajo y sectores que requieren nuevas habilidades y competencias. Por ejemplo, la ingeniería de respuesta rápida se ha convertido en una profesión muy demandada en Silicon Valley. Además, el auge de nuevas empresas emergentes impulsadas por la inteligencia artificial también está generando nuevas oportunidades.
- La IA puede ayudar a potenciar las capacidades humanas y permitir que los trabajadores se centren en tareas más creativas, estratégicas y de mayor valor añadido. En determinados ámbitos, puede aumentar enormemente la productividad de los empleados. Por ejemplo, Copilot4DevOps puede ayudar a los analistas de negocios a crear requisitos, analizarlos, convertir los datos de requisitos sin procesar al formato Gherkin y mucho más.
- La IA puede crear trabajadores más felices. La integración de la IA tiene un impacto positivo en la cultura de la empresa al aumentar la productividad, reducir la desigualdad y mejorar la moral del equipo, la colaboración y la satisfacción laboral.
II. Ventajas de la IA en la gestión de requisitos
En el ámbito de la gestión de requisitos, la inteligencia artificial está llamada a aportar numerosas ventajas. Además de una mayor satisfacción de los trabajadores y una mejora de las capacidades humanas, existen algunas ventajas específicas para cada sector dentro de las industrias de la gestión de requisitos y la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones (ALM), en particular:
1. Mayor eficiencia
Las herramientas de gestión de requisitos basadas en la automatización pueden ayudar a ahorrar tiempo y a optimizar los recursos. Por ejemplo, una herramienta puede redactar una serie de requisitos a partir de datos de requisitos sin procesar. Como siempre, puedes seleccionar los mejores requisitos y/o editarlos antes de convertirlos en elementos de trabajo. La capacidad humana para seleccionar o editar contenidos generados por IA seguramente será fundamental en un futuro próximo.
2. Mayor precisión
Los requisitos mal redactados o mal concebidos son una de las principales causas del fracaso de los proyectos. Hasta el 70 % de los proyectos que fracasan lo hacen debido a unos requisitos deficientes. Si los requisitos mal redactados se detectan durante el transcurso del proyecto, son responsables de hasta la mitad del trabajo de corrección.
Por ello, los equipos saben que la retroalimentación en tiempo real, la identificación de errores y la coherencia en los requisitos les ayudarán a ahorrar mucho dinero. Las soluciones de gestión de requisitos basadas en la inteligencia artificial pueden ayudar a evaluar la calidad de los requisitos redactados y a analizarlos según diversos estándares de redacción.
Por ejemplo, Copilot4DevOps puede evaluar un requisito escrito basándose en las «6 C» de la buena comunicación: consideración, claridad, concisión, coherencia, corrección y confianza.
3. Colaboración mejorada
Las herramientas de IA pueden ofrecer a los analistas de negocios, los responsables de control de calidad, los desarrolladores y los gestores de proyectos una plataforma común para la colaboración interorganizacional e intercultural. Por ejemplo, la IA puede ayudar a analizar datos y proporcionar información sobre métricas de calidad, análisis de impacto, trazabilidad y evaluación de riesgos.
Algunas herramientas también pueden ofrecer una traducción precisa de los requisitos de un idioma a otro. Esto ayuda a las modernas empresas multinacionales a mantenerse al día con las necesidades de las partes interesadas en todos los equipos y países.
4. Seguridad, cumplimiento normativo y mitigación de riesgos
El análisis de deficiencias y la trazabilidad mediante herramientas de IA pueden ayudar a registrar y realizar un seguimiento de los cambios y las acciones llevadas a cabo en los requisitos. Al mejorar la calidad de los requisitos, la IA puede evitar el incumplimiento de las normas y leyes pertinentes del sector. Por ejemplo, Copilot4DevOps mejora la productividad y la seguridad en el desarrollo de software al integrar las funciones de seguridad de OpenAI y Microsoft, garantizando la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo, lo que, en última instancia, supone un ahorro de tiempo y dinero para las empresas.
Unos requisitos bien redactados también pueden ayudar a que los sistemas de software para automóviles, cada vez más complejos, cumplan con normas como ASPICE e ISO 26262.
III. Aplicaciones de la IA en la gestión de requisitos
La gestión de requisitos mediante IA en DevOps es una tecnología extremadamente potente con múltiples aplicaciones. La mejor herramienta de IA para DevOps es la galardonada Copilot4DevOps, que demuestra todo lo que la IA puede aportar a la gestión de requisitos. Está integrada de forma nativa en Azure DevOps y lo convierte en una única fuente de información fiable para analistas de negocios, personal de control de calidad, desarrolladores, propietarios de producto y otros profesionales de DevOps.
1. Determinación de requisitos
Esta función permite a los equipos obtener una visión global de los requisitos del proyecto, los casos de prueba y otras tareas, garantizando que no se pase por alto ningún detalle.
2. Análisis de requisitos
Las herramientas de análisis basadas en la inteligencia artificial utilizan diversas metodologías para mejorar la calidad de los requisitos:
- Método de las 6 C: evalúa los elementos del trabajo en función de su claridad, concisión, exhaustividad, corrección y concreción.
- Modelo INVEST: evalúa las historias de usuario en cuanto a su independencia, negociabilidad, valor, estimabilidad, escalabilidad y capacidad de prueba.
- Criterios PABLO: Evalúa el propósito, las ventajas, los beneficios, la durabilidad y el coste de las tareas.
- Método MoSCoW: ayuda a priorizar los requisitos de forma eficaz.
- Análisis DAFO: identifica las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas dentro del alcance de los proyectos.
3. Evaluación de impacto
Esta herramienta evalúa la influencia de tareas concretas en los resultados generales del proyecto, detallando los impactos y clasificándolos por gravedad para establecer las prioridades correspondientes. Se puede utilizar junto con otras herramientas de evaluación de impacto.
4. Asistente de preguntas y respuestas
Al interactuar directamente con el asistente de IA, los usuarios pueden profundizar en los detalles específicos de las necesidades de su proyecto, lo que mejora la claridad y garantiza una comprensión exhaustiva de todos los requisitos de las partes interesadas.
5. Conversión de requisitos de un formato a otro
La herramienta de conversión facilita la transformación de las necesidades empresariales y las tareas en formatos prácticos que puedan utilizar los desarrolladores, los evaluadores y otros profesionales.
- Historias de usuario: Describen los requisitos desde la perspectiva de un actor con claridad y precisión.
- Gherkin: convierte los requisitos al lenguaje Gherkin, facilitando una transición fluida entre las especificaciones técnicas y los casos de prueba aplicables.
- Casos de uso: Genera casos de uso a partir de elementos de trabajo para mejorar la claridad, la coordinación entre las partes interesadas y la eficiencia del proyecto.
6. Solicitud dinámica
Los usuarios pueden personalizar las indicaciones para realizar consultas más precisas, lo que optimiza la flexibilidad y la eficiencia de los resultados adaptados a las necesidades específicas de cada proyecto.
7. Reformular los requisitos para facilitar su comprensión
La función «Transformar» ofrece a los usuarios herramientas avanzadas para modificar y perfeccionar los requisitos del proyecto:
- Resumir: Extrae rápidamente la información esencial de documentos extensos.
- Parafraseo: reformula requisitos complejos en un lenguaje más claro y fácil de aplicar.
- Ampliar: Añade capas detalladas a los elementos de trabajo existentes, enriqueciendo el contenido y el contexto para cumplir de forma exhaustiva todos los criterios del proyecto.
8. Generar pseudocódigo y scripts de prueba
Esta función convierte los detalles de los requisitos en pasos algorítmicos para su implementación:
- Pseudocódigo: simplifica la traducción de los requisitos a pseudocódigo en distintos lenguajes de programación.
- Scripts de prueba: automatiza la creación de scripts de prueba, lo que mejora la eficiencia y la eficacia de la fase de pruebas.
9. Crear aplicaciones empresariales sin código
Los usuarios pueden desarrollar aplicaciones empresariales internas sin necesidad de programación tradicional, lo que permite una implementación más rápida y una personalización optimizada para satisfacer diversas necesidades operativas.
IV. La IA y la ingeniería de requisitos
Las herramientas de inteligencia artificial en ingeniería y gestión de requisitos están transformando el panorama de numerosas profesiones en estos momentos. Las empresas que utilizan herramientas de inteligencia artificial están llamadas a obtener beneficios en los próximos años gracias a la mejora de todos los aspectos, desde la atención al cliente hasta el análisis de datos.
Un estudio de Boston Consulting Group reveló que las empresas que combinan las habilidades humanas con las de la inteligencia artificial tienen seis veces más probabilidades de tener éxito con la IA. En el ámbito de la gestión de requisitos, se espera que la mayoría de los profesionales mejoren su rendimiento y sus resultados.
El futuro de las empresas de gestión de requisitos pasa por un mayor uso de la inteligencia artificial. Tus equipos pueden sacar el máximo partido a las herramientas de inteligencia artificial si:
- Aprender a interactuar con herramientas de IA: gracias a las herramientas de IA generativa, la interfaz principal hoy en día es el texto en lenguaje natural. Por eso, es fundamental aprender a diseñar indicaciones. Sin embargo, las mejores herramientas suelen ofrecer una interfaz híbrida basada tanto en indicaciones como en botones.
- Apostar por el aprendizaje continuo: Las tecnologías de vanguardia , como el blockchain, la inteligencia artificial y otras, están transformando constantemente el sector y exigen que los profesionales se adapten sobre la marcha.
- Centrándose en sus competencias fundamentales: las personas son el elemento clave a la hora de aprobar o rechazar los resultados de la IA en función de las necesidades y la estrategia de las partes interesadas.
- Desarrollar un conjunto de competencias híbridas: los analistas de negocios, los controladores de calidad, los desarrolladores y los gestores de proyectos deberían plantearse adoptar funciones híbridas que combinen sus competencias básicas con la estadística, el análisis de datos, la gestión de proyectos y la experiencia de usuario.
- Mejorar las habilidades interpersonales: Al fin y al cabo, las empresas están formadas por personas, y para ascender sigue siendo necesario contar con excelentes habilidades interpersonales, como la comunicación, el pensamiento crítico, la negociación y la colaboración.
A continuación se explica cómo los profesionales de la gestión de requisitos pueden sacar el máximo partido a las herramientas de IA:
1. Herramientas de IA para analistas de negocios
Los analistas de negocios (BA) desempeñan un papel fundamental a la hora de recabar, analizar y gestionar los requisitos de los proyectos de software y hardware. La inteligencia artificial en el análisis empresarial se está convirtiendo en la próxima gran novedad para los BA. Sin embargo, la IA no puede sustituir a los analistas de negocios debido a sus habilidades superiores de resolución de problemas, pensamiento crítico, comunicación y colaboración.
Las herramientas de IA ayudan a los BA a mejorar las decisiones, automatizar tareas manuales y/o repetitivas, y liberar tiempo para el trabajo estratégico. La IA también puede ayudar a los BA a comunicarse, colaborar y negociar mejor con las partes interesadas, los desarrolladores y los evaluadores, traduciendo los requisitos a diferentes formatos e idiomas.
2. Pruebas de IA y control de calidad
Los analistas de calidad (QA) pueden garantizar que el software y los sistemas cumplan con los criterios de rendimiento de los clientes y las partes interesadas. Las soluciones de gestión de requisitos basadas en IA pueden ayudar a los analistas de calidad a generar informes y realizar un seguimiento de las tareas durante la creación y ejecución de casos de prueba.
Algunas herramientas de IA también pueden ayudar a los analistas de calidad a detectar defectos, anomalías y desviaciones en la fabricación del hardware o en la interfaz de usuario. Por último, las herramientas de IA pueden procesar grandes cantidades de comentarios de los clientes y extraer información útil.
3. La IA en la gestión de proyectos
Los gestores de proyectos (PM) se encargan de planificar, organizar, ejecutar y supervisar proyectos de hardware y software. Es posible delegar en la IA algunas tareas repetitivas y no estratégicas de su trabajo, como la programación, la elaboración de informes y la gestión de riesgos.
En algunos sectores, como el automovilístico, esta delegación significa que la IA puede ayudar a paliar la escasez de talento, que se prevé que alcance los 2,3 millones de trabajadores cualificados para 2025.
4. La IA y los desarrolladores
Los desarrolladores se encargan de diseñar, programar, probar e implementar el software y los sistemas. Unos requisitos bien redactados y mejorados con inteligencia artificial ayudan a los desarrolladores a comprender mejor las necesidades de las partes interesadas y a desarrollar sistemas que requieran un mínimo de modificaciones, lo que reduce el tiempo de comercialización.
V. La IA en la gestión de requisitos ha llegado para quedarse
La integración de la IA en su proceso de gestión de requisitos ofrece ventajas transformadoras para su empresa. Unos empleados más productivos y satisfechos benefician a toda la cadena de partes interesadas, ya que mejoran la eficiencia, la calidad y el cumplimiento normativo.
El futuro de la gestión de requisitos pasa por una combinación armoniosa de la experiencia humana y el potencial de la IA, lo que promete una mayor eficiencia, mejores resultados y la satisfacción del cliente.
