En la era digital actual, el mantenimiento de aplicaciones experimenta una revolución significativa. Moviéndose más allá de los enfoques tradicionales, nos adentramos en un modelo progresista donde la inteligencia artificial (IA) y la colaboración humano-máquina están redefiniendo las prácticas estándar.
De hecho, la llegada de la IA en el mantenimiento de aplicaciones es uno de los ejemplos más claros de cómo esta tecnología puede transformar completamente los procesos productivos.
Estamos ante un proceso en evolución, que comenzó por el llamado mantenimiento dinámico, en el que las personas son asistidas por IA, y que está evolucionando a un mantenimiento inteligente, en el que la inteligencia artificial propone directamente las soluciones.
Este proceso, con muchas posiciones intermedias, supone una gran oportunidad tanto a la hora de reducir costes como para mantener al talento, que puede evitar tareas tediosas y rutinarias y focalizar sus esfuerzos en otras que realmente aporten valor y supongan un reto profesional.
Veamos cómo la IA está transformando cada fase del mantenimiento de aplicaciones y del ciclo de vida del software, y cómo esta evolución impacta en varios sectores de negocio.
¿QUÉ ES EL MANTENIMIENTO DE APLICACIONES?
Quizá la mejor manera de empezar es aclarando conceptos. ¿A qué nos referimos cuándo hablamos de mantenimiento de aplicaciones exactamente?
El mantenimiento de aplicaciones es un proceso continuo, que nunca termina y que hace que las aplicaciones de una empresa estén siempre actualizadas, corrigiéndose los fallos y mejorando las mismas siempre que sea posible.
Muchas veces es una tarea rutinaria, pero fundamental para el funcionamiento diario de cualquier organización. Hablando en lenguaje coloquial, se trata de engrasar la máquina, para que todo funcione como debe funcionar.
En ocasiones es una tarea poco retadora, que no motiva al trabajador, ya que no produce valor en sí misma, pero que permite que los procesos que sí producen se puedan realizar.
Por ello, es también el primer lugar en el que las empresas buscan reducir costes y una mayor eficiencia. Es en este apartado, en el que la IA ha aparecido como un aliado indiscutible.
Ya hace tiempo que dejamos de verla como una ayuda potencial, convirtiéndose a día de hoy en la clave para la eficiencia en muchas organizaciones.
Ya no se trata de cómo nos podría ayudar la inteligencia artificial en el mantenimiento de aplicaciones, sino de cómo nos está ayudando y en no quedarse atrás.
EVOLUCIÓN DEL MANTENIMIENTO DE APLICACIONES: DE TRADICIONAL A IA-DRIVEN
Históricamente, el mantenimiento de aplicaciones ha dependido en gran medida de intervenciones manuales y procesos estandarizados.
Desde el inicio, podemos ver cuatro tipos de mantenimiento tradicionales diferentes:
- Mantenimiento preventivo: El mantenimiento preventivo es el encaminado a evitar los problemas antes de que se produzcan. Se monitoriza el funcionamiento de la aplicación, se realizan informes o incluso se hacen sugerencias de mejora.
- Mantenimiento correctivo: Por su parte, el mantenimiento correctivo se encarga de solventar los errores que ya se han producido. Generalmente mediante un sistema de tickets, los usuarios avisan al equipo de que un error se está produciendo y éste se encarga de solucionarlos.
- Mantenimiento adaptativo: En tercer lugar, el mantenimiento adaptativo es el que modifica las aplicaciones para adaptarse a una nueva situación, ya sea un sistema operativo nuevo, la conexión con otra aplicación o similares.
- Mantenimiento evolutivo: Por último, el mantenimiento evolutivo es el que va un paso más allá. Se trata de buscar y proponer mejoras para las aplicaciones, que respondan a las nuevas necesidades que puedan ir surgiendo con el paso del tiempo.
La llegada de la IA ha transformado parte de cómo se realizan estos mantenimientos. Si bien la visión humana no se ha perdido, las máquinas han comenzado a asumir tareas más laboriosas, como la generación o revisión de código, el soporte en el sistema de tickets o la solución de errores simples.
Los seres humanos, por su parte, se pueden centrar así en los aspectos más creativos, especialmente en lo relacionado con el mantenimiento evolutivo. En este caso, especialmente en lo más conceptual, ya que para partes de ejecución la IA sigue siendo un aliado formidable.
Este cambio paradigmático no solo supone una optimización del trabajo diario, sino que también abre nuevas vías para la innovación y la eficiencia.
IA EN EL MANTENIMIENTO DE APLICACIONES: UNA VISIÓN INTEGRAL
La integración de la IA en el mantenimiento de aplicaciones no es unidimensional; afecta cada etapa, desde la gestión de la demanda hasta el cierre.
En la fase de gestión de la demanda, por ejemplo, la IA puede predecir y priorizar las necesidades de mantenimiento. En la fase de planificación, puede optimizar recursos y cronogramas. Este aspecto más administrativo permite al equipo centrarse en las verdaderas necesidades de mantenimiento.
Durante la ejecución, la IA ayuda en la identificación, codificación y resolución de problemas en tiempo real. Debido a su potencia en análisis de datos, la velocidad en la que puede identificar y solucionar los problemas
Finalmente, en el cierre, contribuye a la generación de informes detallados y análisis de resultados.
Como podemos ver, estas fases tienen lugar en todos los tipos de mantenimiento de aplicaciones, por lo que el uso de la IA es transversal.
Ya sea en procesos al completo o, simplemente, en parte de las fases, la IA permite un mantenimiento de aplicaciones más rápido, efectivo y con menos errores.
Teniendo expectativas realistas respecto al papel de la IA, podremos obtener un ROI que justifique la inversión necesaria y que suponga una mejora en el trabajo y, también, en la satisfacción del personal.
IMPACTO DE LA IA EN EL CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE
La IA también juega un papel crucial en todas las fases del ciclo de vida del software.
Desde la definición y análisis de requisitos hasta la planificación, ejecución, pruebas, documentación e implementación, la IA aporta precisión, velocidad y eficacia mejoradas.
Por ejemplo, en la fase de pruebas, la IA puede realizar pruebas automáticas y detectar errores con mayor rapidez que los métodos convencionales.
CASOS PRÁCTICOS EN PROYECTOS REALES
La aplicación práctica de la IA en el ciclo de vida del software ya está generando resultados significativos en proyectos reales. A continuación, vamos a ver ocho ejemplos destacados:
- Refactorización de código con CodeWhisperer: Herramientas como CodeWhisperer están facilitando la refactorización de código, mejorando la calidad y eficiencia del código fuente mediante sugerencias automatizadas.
- Creación automática de código a partir de imágenes: Sistemas avanzados de IA pueden generar código automáticamente a partir de maquetas visuales, acelerando significativamente el proceso de desarrollo.
- Gestión de tareas en JIRA mediante interfaz de chat: La IA permite consultar y actualizar tareas en herramientas de gestión de tareas como JIRA a través de interfaces de chat, simplificando la comunicación y el flujo de trabajo.
- Análisis de vulnerabilidades de código con Chat GPT: La IA juega un papel crucial en la identificación y análisis de vulnerabilidades de seguridad en el código, reforzando la integridad y seguridad de las aplicaciones.
- Generación de enfoques alternativos a problemas planteados con Chat GPT: La IA ayuda a proponer soluciones creativas y alternativas para problemas complejos, ampliando el abanico de opciones para los desarrolladores.
- Resolución de errores de código complejos Con Chat GPT: Herramientas impulsadas por IA pueden identificar y sugerir correcciones para errores complejos en el código, mejorando la eficiencia del proceso de depuración.
- Definición de procesos en sectores con conocimiento funcional limitado con Chat GPT: La IA facilita la definición y optimización de procesos en sectores donde el conocimiento especializado es escaso, proporcionando insights valiosos basados en datos para que los analistas IT puedan entender mejor el negocio al que prestan servicio.
- Elaboración de cuadros de mando e informes, análisis de servicio con Chat GPT: Las soluciones de IA están revolucionando la forma en que se elaboran cuadros de mando e informes, permitiendo análisis de servicios en tiempo real y desde múltiples perspectivas sobre diferentes KPI´s y SLA´s, funcionalidades, miembros del equipo, prioridades o complejidades.
Estos ejemplos ilustran cómo la IA no solo mejora los procesos existentes, sino que también introduce nuevas capacidades y eficiencias, redefiniendo el campo del desarrollo de software.
APLICABILIDAD EN DIVERSOS SECTORES
La belleza de esta transformación reside en su universalidad. Independientemente del sector de negocio, la aplicación de la IA en el mantenimiento de aplicaciones promete una mejora notable en la eficiencia de los equipos.
En sectores como la salud, la banca, o la manufactura, esta evolución no solo optimiza los procesos, sino que también mejora la calidad del producto final y la satisfacción del cliente.
También permite focalizar mejor los esfuerzos de los equipos, eliminando tareas manuales tediosas y repetitivas. Con un mantenimiento automatizado y soportado por IA, no solo tenemos un mejor rendimiento, sino que podremos centrarnos en aportar más valor.
En conclusión, la era de la IA en el mantenimiento de aplicaciones está aquí para quedarse. Su integración no solo mejora los procesos existentes, sino que también abre un mundo de posibilidades para la innovación y la colaboración entre humanos y máquinas.
Este es un emocionante momento para las empresas que buscan mejorar su eficiencia operativa y mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución.
Alberto San Millán Díaz
Director de Desarrollo de Negocio en Serbatic