Reimagine la documentación de software introduciendo la IA

Actualizar el software sin la documentación adecuada es como viajar a un lugar nuevo sin buenas instrucciones. Es fácil perderse. Hay una razón por la que una documentación exhaustiva es un sello distintivo del desarrollo de software.

La documentación del software se puede encontrar en los manuales técnicos y se puede acceder a ella a través de recursos en línea. Para aquellas aplicaciones de modernización, contiene información vital sobre y descripciones de su aplicación. Es una necesidad para cualquier organización que desarrolle aplicaciones y un activo importante para quienes las utilizan.

Tratar de navegar por proyectos de software con documentación obsoleta o incompleta crea confusión, ralentiza el progreso y expone los proyectos a riesgos innecesarios. Una documentación eficaz es un componente que a menudo se pasa por alto en la modernización exitosa de las aplicaciones, pero es aún más importante a medida que las organizaciones avanzan con estas iniciativas. Sin embargo, puede ser un proceso manual que requiere mucho tiempo.

La buena noticia es que las soluciones basadas en IA, especialmente la IA generativa, pueden impulsar la productividad de los desarrolladores de software en varias áreas. Esto incluye la optimización de la documentación del código, lo que hace que cada paso sea mucho más rápido para los desarrolladores. Con indicaciones estructuradas (más información sobre estas más adelante), puede utilizar la IA para abordar cuatro tareas de documentación comunes. De este modo, puede mejorar la eficiencia, ahorrar tiempo y garantizar la coherencia en su documentación.

#1: Generar documentos automáticamente

La documentación es un paso de un desarrollador a otro, y debe ser actual, precisa y exhaustiva si desea avanzar y evitar errores importantes. La documentación es valiosa porque las personas cambian de función y se trasladan a otros proyectos, y puede perder sus conocimientos institucionales del software. La documentación es un regalo para la siguiente persona responsable de las actualizaciones de software.

Imagine a sus desarrolladores libres de la laboriosa tarea de crear manualmente documentación técnica. Esta libertad podría darles más tiempo para desarrollar nuevas funciones que aumenten la satisfacción del usuario. Los modelos de IA generativa pueden crear documentación esencial analizando repositorios de código, diagramas de diseño, formatos requeridos, artefactos existentes y otras especificaciones. 

El uso de la IA de esta manera puede aumentar la precisión de la documentación y hacer que el proceso sea más eficiente a través de la automatización inteligente. También podría hacer que su documentación sea más coherente en toda la organización.

#2: Revisar los documentos para asegurar la calidad

Las revisiones de documentos actúan como un control de calidad. Un gerente o un experto en la materia revisa la documentación y ofrece comentarios al desarrollador. Estas revisiones aumentan la calidad de tu documentación y reducen los riesgos asociados con información obsoleta o incorrecta, pero son difíciles de gestionar manualmente.

La IA se puede utilizar para acelerar las revisiones y hacer que el proceso sea más objetivo. Esto da a los expertos humanos más tiempo para la evaluación estratégica de la calidad. Introduzca indicaciones estructuradas que definan los objetivos de revisión, los criterios de evaluación y los comentarios esperados. La herramienta de IA examina los documentos en comparación con las mejores prácticas del sector, los estándares de la empresa y los comentarios de las partes interesadas para encontrar áreas de mejora.

Las valoraciones basadas en IA pueden:

• Analice los documentos para obtener claridad, precisión y alineación con los objetivos del proyecto.
• Detecta errores, imprecisiones y áreas que necesitan aclaración para que puedas corregirlos antes de publicarlos.
• Inyectar eficiencia e imparcialidad en el proceso de revisión.

Aunque la IA generativa ofrece una potente herramienta para la documentación, no sustituye a la experiencia humana. Siempre se recomienda una revisión humana exhaustiva para verificar la exactitud, añadir contexto y garantizar que la documentación se alinee con sus necesidades específicas.

#3: Revisar los documentos para abordar los comentarios

Las revisiones le informan de lo que debe cambiarse, pero las revisiones de los documentos hacen que estos cambios sean una realidad. Su documentación debe reflejar las últimas actualizaciones del proyecto, las directrices de la marca y las normativas de la industria. Incorporar los comentarios sin problemas es un objetivo de los desarrolladores que se puede lograr introduciendo la IA.

Los modelos de IA gen. pueden producir revisiones eficientes de documentos basadas en indicaciones estructuradas. Estas indicaciones incorporan documentos anotados con notas del revisor o solicitudes de cambio, lo que indica a la IA que realice las revisiones necesarias. Esto ayuda a garantizar que las actualizaciones reflejen con precisión los comentarios y mantengan la coherencia en todos los conjuntos de documentación, lo que ahorra tiempo y promueve la alineación dentro de los esfuerzos de modernización.

Las revisiones basadas en IA se pueden realizar a escala, lo que permite actualizaciones rápidas en grandes volúmenes de documentación, lo que es especialmente beneficioso en proyectos de modernización complejos.

#4: Extracción rápida de información clave

Los responsables de la toma de decisiones empresariales deben comprender en profundidad las tendencias, los problemas y las oportunidades para avanzar en las iniciativas que impulsan a la empresa. Esto incluye los conocimientos contenidos en la documentación de su software, pero puede ser bastante técnico. Y es probable que los responsables de la toma de decisiones no tengan tiempo de profundizar en cientos de páginas de documentación para descubrir información.

Los modelos de IA sirven como una potente herramienta en este contexto, convirtiendo la información técnica en información fácilmente digerible. Utilice la IA para resumir documentos largos, planes de proyecto complejos o artículos de investigación asociados con iniciativas de modernización.

Estas capacidades ahorran un tiempo significativo a los responsables de la toma de decisiones y les ayudan a identificar rápidamente posibles obstáculos o áreas de mejora. Para ello, ofrece resúmenes concisos que destacan los conocimientos y hallazgos clave que facilitan la toma de decisiones informadas a lo largo del proceso de modernización de aplicaciones. También podría resultar útil en casos como la formación y la comparación de las características de diferentes aplicaciones.

Optimización de la potencia de la solicitud

Muchas organizaciones buscan grandes oportunidades para implementar la IA. Sin embargo, para capitalizar estas oportunidades, las indicaciones estructuradas son una necesidad. Estas indicaciones actúan como recetas para cocinar, guiando a las herramientas de IA hacia los resultados deseados. Al igual que la calidad de un plato mejora con una mejor receta, los resultados que recibes de la IA se correlacionan con la calidad de las entradas que proporcionas. Si la entrada es inferior, los resultados resultantes no alcanzarán inevitablemente las expectativas.

La elaboración cuidadosa de indicaciones estructuradas maximiza la eficacia de la IA con tareas de documentación, como análisis, comentarios y revisiones. Las indicaciones bien escritas mejoran significativamente la calidad y la eficiencia de la documentación.

Aunque sigue habiendo un debate en la industria sobre los estándares inmediatos, puede hacer que sus indicaciones sean más eficaces. Al proporcionar una orientación clara y específica a través de detalles y contexto, los modelos de IA pueden realizar mejor las tareas solicitadas, lo que conduce a resultados de mejor calidad. Aunque la IA puede acelerar sus procesos, tenga cuidado y no se apresure a la hora de escribir sus solicitudes iniciales. Y siga experimentando a medida que escriba indicaciones futuras para perfeccionar su enfoque.

Descubra cómo la IA puede apoyar el desarrollo de software

Además de la documentación, las pruebas son otra aplicación de la IA generativa para respaldar el proceso de desarrollo de software. Pero eso no es todo. Unisys puede ayudarle a explorar estas oportunidades e identificar las soluciones de IA óptimas para impulsar su organización.