¿Qué es SDLC?

El SDLC divide el desarrollo de software en fases distintas, repetibles e interdependientes. Cada fase del SDLC tiene sus propios objetivos y entregables que guían la siguiente fase. En conjunto, las fases del SDLC forman una hoja de ruta que ayuda a los equipos de desarrollo a crear software que satisfaga las necesidades de los stakeholders, los requisitos del proyecto y las expectativas de los clientes.

Existen varios modelos de SDLC, y cada uno aborda las fases del SDLC a su manera. En algunos modelos, como el modelo en cascada, las fases se completan secuencialmente. En otros procesos más iterativos, como ágil, las fases se pueden trabajar en paralelo. 

El desarrollo de software implica el equilibrio de muchos factores, como las necesidades de los stakeholders, la disponibilidad de recursos y el entorno de TI más amplio en el que encaja el software. El SDLC proporciona una infraestructura para gestionar y alinear estos factores, facilitando un proceso de desarrollo más optimizado.

El SDLC ayuda a los stakeholders a estimar los costos y los plazos del proyecto, identificar desafíos potenciales y dirección los factores de riesgo en las primeras etapas del ciclo de desarrollo. También ayuda a medir el progreso del desarrollo, mejorar la documentación y la transparencia y alinear mejor los proyectos de software con los objetivos organizacionales.

Si bien diferentes equipos pueden implementar la metodología SDLC de diferentes maneras, los profesionales están de acuerdo en que el ciclo de vida del desarrollo de software tiene siete fases clave.

Cada fase del SDLC comprende tareas y objetivos distintos. En conjunto, las fases proporcionan una hoja de ruta estandarizada para el desarrollo de software.

La fase de planificación del proyecto establece los objetivos y el alcance de un proyecto de desarrollo de software.

El equipo de desarrollo de software comienza con una lluvia de ideas sobre los detalles del proyecto de alto nivel. El equipo podría centrarse en ideas como el problema o caso de uso que resolverá el software, quién lo utilizará y cómo el software podría interactuar con otras aplicaciones y sistemas.

Los desarrolladores también pueden solicitar entrada de otros stakeholders, incluidos analistas de negocios, gerentes de línea de negocios y clientes internos y externos. Los desarrolladores también pueden emplear herramientas de investigación y programación de IA generativa para ayudar a identificar requisitos o experimentar con nuevas características del producto.

En general, la fase de planeación tiene como objetivo identificar los objetivos del proyecto y establecer lo que el proyecto no necesita, lo que ayuda a evitar que se vuelva demasiado inflado.

La fase de planificación a menudo produce un documento inicial de especificación de requisitos de software (SRS). El SRS detalla las funciones del software, los recursos necesarios, los posibles riesgos y el cronograma del proyecto. 

Durante la fase de análisis , el equipo de desarrollo recopila y analiza información sobre los requerimientos del proyecto. El análisis permite al equipo avanzar en el trabajo que iniciaron en la fase de planeación, pasando de una idea de alto nivel a un plan de implementación práctico.   

El análisis a menudo implica recopilar los requisitos de los usuarios, realizar estudios de mercado y pruebas de viabilidad, evaluar prototipos y asignar recursos. Stakeholders pueden Compartir datos de rendimiento de la organización y datos de clientes, insights de desarrollos anteriores, requisitos de cumplimiento empresarial y ciberseguridad y los Recursos de TI disponibles.

Los desarrolladores de software podrían emplear IA generativa para ayudar a procesar toda esta información. Por ejemplo, las herramientas de IA generativa podrían identificar tendencias en el feedback de los usuarios o señalar posibles problemas de cumplimiento en las características propuestas. 

Al final de la fase de análisis, los gerentes de proyecto y los equipos de desarrollo comprenden completamente el alcance del proyecto, sus especificaciones funcionales y técnicas y cómo organizar las tareas y los flujos de trabajo del proyecto.

La fase de diseño implica definir la arquitectura del proyecto. Los pasos principales incluyen delinear la navegación del software, las interfaces de usuario, el diseño de la base de datos y más.

Los ingenieros de software revisan los requisitos para determinar la mejor manera de crear el software deseado. Consideran cómo encaja el software en el ámbito existente de aplicaciones y servicios de una organización, tanto ascendente como descendente, y cualquier otra dependencia que tenga.

El equipo de desarrollo también podría comenzar a abordar las preocupaciones de ciberseguridad durante la fase de diseño mediante ejercicios de modelado de amenazas para identificar riesgos potenciales para el software. Por ejemplo, si se determina que el robo de identidad es un riesgo significativo, el equipo sabe incorporar medidas de autenticación sólidas en el diseño. 

Muchas aplicaciones de software nuevas utilizan una arquitectura de microservicios, un enfoque nativo de la nube en el que una sola aplicación se compone de muchos componentes o servicios más pequeños, poco acoplados y desplegables de forma independiente

Para ayudar a organizar el flujo de desarrollo, los desarrolladores de software pueden usar un diseño modular. Los módulos de software son unidades de código autónomas que realizan una función específica. Estos módulos pueden conectarse para crear una pieza de software más grande. El diseño modular permite a los desarrolladores reutilizar los módulos existentes y trabajar en varias partes del software a la vez, lo que puede reducir los cuellos de botella.

La fase de diseño a menudo culmina con la creación de un prototipo inicial o de varios prototipos, que pueden mostrar a los stakeholders y a los usuarios finales para solicitar feedback. La IA generativa puede ayudar potencialmente a acelerar la creación de prototipos. Por ejemplo, los desarrolladores podrían introducir diseños y requisitos funcionales detallados en una herramienta de IA y pedirle que devuelva un primer borrador del código del software.

El trabajo de la fase de diseño se recopila en un documento de diseño de software (SDD), que se transmite a los desarrolladores como una hoja de ruta para usar durante la programación. 

La fase de programación, o fase de desarrollo, es cuando el equipo comienza a escribir el código y construir el software, basado en el SDD, SRS y otras pautas creadas durante las fases anteriores.

Estos documentos ayudan a guiar a los desarrolladores de software en la elección del lenguaje de programación correcto, como Java^TM o C++, y ayudan a los gerentes de proyectos a dividir el proyecto en tareas de programación más pequeñas y discretas.

Esta fase también implica la creación de cualquier sistema o interfaz adicional necesario para que el software funcione correctamente, como páginas web o interfaces de programación de aplicaciones (API).

Dependiendo del modelo SDLC que sigan, algunos equipos pueden realizar comentarios de código y otras pruebas durante la etapa de desarrollo. Estas pruebas podrían ayudar a identificar errores y otras vulnerabilidades en una etapa más temprana del ciclo de vida del desarrollo de software.

Algunos desarrolladores emplean ahora la IA generativa para ayudar a escribir código, lo que puede reducir el tiempo de desarrollo. Por ejemplo, en “programación vibe”, los desarrolladores describen lo que quieren que haga el software en texto plano, y la herramienta de IA crea los fragmentos de código apropiados. Los desarrolladores a menudo toman este código como punto de partida y lo refinan aún más. 

La fase de prueba comienza después de que el equipo de desarrollo haya creado una pieza de software funcional. Durante esta fase, el equipo busca oportunidades para eliminar errores y mejorar el producto final.

Un equipo de control de calidad puede realizar pruebas unitarias, pruebas de integration testing, pruebas de sistema, pruebas de aceptación y otros tipos de pruebas para asegurarse de que todas las partes del software funcionen según lo previsto. Estas pruebas ayudan a garantizar que el software cumpla con los requisitos del usuario y del negocio y funcione dentro del entorno de TI más amplio de la organización.

Los evaluadores también examinan el software en busca de vulnerabilidades de seguridad, identifican cuándo y cómo ocurren y documentan los hallazgos.

Los desarrolladores utilizan los Resultados para arreglos y mejoras, y luego envían el software para que se vuelva a probar.

Los equipos de desarrollo de software a menudo emplean métodos de prueba de software manuales y automatizados . Las herramientas de IA pueden agilizar gran parte del proceso de prueba, por ejemplo, generando casos de prueba y analizando patrones en fallas de prueba para descubrir las causas principales.

Muchos modelos SDLC utilizan pruebas continuas. Este enfoque significa que las pruebas no se limitan a una sola fase del SDLC. Más bien, el código se prueba a lo largo de todo el proceso de desarrollo de software.  

En la fase de despliegue, el software ajustado se despliega en el entorno de producción donde los usuarios pueden acceder a él.

El objetivo de esta fase no es solo poner el software en manos de los usuarios. Los desarrolladores quieren asegurarse de que los usuarios entiendan cómo usar el nuevo software y que se pueda implementar con una interrupción mínima en la experiencia del usuario o los flujos de trabajo.

Los desarrolladores pueden desplegar software en fases, como una versión beta, donde un grupo limitado de usuarios prueba una versión temprana del software, antes de lanzarlo al público. Este enfoque permite al equipo ver cómo funciona el software en el mundo real antes de que alcance la disponibilidad general (GA). Los equipos de software también pueden crear manuales, realizar sesiones de capacitación u ofrecer soporte en el sitio para los usuarios.

El SDLC no termina cuando se despliega el software. La fase de mantenimiento implica el trabajo posterior al despliegue que realizan los equipos de software para ayudar a garantizar el funcionamiento continuo del software: impulsar actualizaciones y optimizaciones, realizar cambios imprevistos, probar parches, dirección nuevos caso de uso y eliminar cualquier error que encuentren los usuarios.

El mantenimiento y el soporte continuos son necesarios para salvaguardar la longevidad de cualquier pieza de software. Think de ello como el mantenimiento de una casa: con el tiempo, las piezas pequeñas se usarán mal o se descompondrán. A su vez, serán reemplazados y, con suerte, mejorados.

En algunos modelos de desarrollo, como los modelos DevOps, los equipos de desarrollo (Dev) y operaciones de TI (Ops) utilizan integración continua y despliegue continuo (CI/CD). El código se agrega continuamente a la base de código a medida que se escribe, se prueba continuamente y se despliega automáticamente en el entorno de producción. En DevOps, el mantenimiento es una actividad continua en lugar de una fase distinta. 

Existen muchos modelos diferentes de desarrollo de software. Algunos de los modelos SDLC más populares son:

• Cascada
• Modelo V
• Agilidad
• Lean
• Iteración
• Espiral
• Big bang
• Desarrollo rápido de aplicaciones (RAD)

La elección del modelo SDLC correcto depende de varios factores. ¿Están claramente definidos los requisitos del proyecto o es probable que cambien durante el proceso de desarrollo? ¿Qué tan complejo es el proyecto? ¿Qué experiencia tiene el equipo de desarrollo? Responder a estas preguntas puede ayudar a los stakeholders a elegir el modelo más adecuado para un proyecto.

El modelo en cascada es un modelo de desarrollo de software lineal y secuencial en el que una etapa finaliza antes de que comience la siguiente. Proporciona un proceso estructurado y predecible que funciona para proyectos estables y bien definidos en los que los stakeholders quieren participar solo durante los comentarios de los hitos principales.

Este modelo no es muy flexible porque requiere completar cada fase antes de comenzar una nueva. Esto podría dificultar y llevar mucho tiempo corregir el trabajo en fases anteriores después de su finalización.

Si bien el modelo en cascada es menos común hoy que en el pasado, es la base de muchos modelos SDLC posteriores.

El modelo en V , o modelo en forma de V , es una variación del modelo en cascada y, a veces, se denomina modelo de "verificación y validación". En el modelo V, cada fase del SDLC tiene su propia fase de prueba.

Las pruebas frecuentes ayudan a eliminar errores desde el principio, pero la estructura lineal hace que la V (como el modelo en cascada) sea menos flexible que otras metodologías. Sin embargo, funciona bien para software con requisitos estables que requieren pruebas frecuentes.

El modelo ágil se basa en ciclos de mejora y desarrollo continuos, a menudo denominados «sprints», en los que los desarrolladores realizan y publican periódicamente pequeños cambios incrementales. Es muy adecuado para proyectos en los que los clientes están dispuestos y son capaces de participar en debates frecuentes y comentarios del progreso.

El desarrollo ágil responde a las solicitudes o requisitos cambiantes, lo que permite a los equipos identificar más fácilmente los problemas durante el proceso de desarrollo. Esta capacidad de respuesta conduce a uno de los mayores beneficios del desarrollo ágil de software: los equipos de desarrollo pueden abordar los problemas antes de que se conviertan en problemas mayores.

Las variaciones de la metodología ágil, también conocidas como "marcos", definen las funciones del equipo de desarrollo para optimizar aún más el proceso. Dos de los marcos ágiles más comunes son Scrum y Kanban (para obtener más información, consulte "SDLC, ágil y Scrum"). 

El modelo Lean aplica principios y prácticas de fabricación al desarrollo de software para reducir el desperdicio en cada paso del SDLC.

Lean tiene como objetivo mejorar continuamente los procesos de negocio durante el desarrollo. Los equipos establecen regularmente objetivos a corto plazo con altos estándares de garantía de calidad en cada paso del desarrollo.

Para reducir la sobrecarga y acelerar el proceso, Lean prioriza la iteración y los ciclos de retroalimentación más rápidos. El modelo elimina los procesos burocráticos para la toma de decisiones y retrasa la implementación de las decisiones hasta que se disponga de datos precisos.

En el modelo iterativo, se crea rápidamente una versión inicial del software, o producto mínimo viable (MVP),y luego se mejora rápidamente con versiones sucesivas. El modelo se centra en comenzar con un objetivo pequeño y luego crear software a partir de ahí.

En el modelo en espiral, cuatro fases (determinación de objetivos, análisis de recursos y riesgos, desarrollo y pruebas, y planeación de la siguiente iteración) ocurren en un ciclo repetitivo, de ahí el nombre de “espiral”.

Con la repetición regular de estas cuatro fases, existen múltiples oportunidades para la corrección, lo que hace que este modelo sea ideal para proyectos complejos o de alto riesgo en los que se esperan cambios frecuentes. 

El big bang es una forma informal y no estructurada de desarrollo de software que carece de la definición rigurosa de los modelos normalmente asociados con el SDLC.

Al igual que la teoría del Big Bang, este modelo parte de la nada: sin planeación ni análisis de requisitos. Se considera de alto riesgo, pero el modelo big bang puede funcionar bien para proyectos pequeños en los que los parámetros son evidentes, lo que hace innecesaria una planeación y gestión detalladas. En cambio, el big bang se basa en el feedback de los probadores y los usuarios para realizar actualizaciones de software ad hoc durante el desarrollo.

Como su nombre indica, desarrollo rápido de aplicación (RAD) se basa en la creación rápida de prototipos y en el feedback de los usuarios, en lugar de en un largo periodo de planeación. Esta estructura permite al equipo RAD adaptar rápidamente a las nuevas necesidades y solicitudes de los usuarios.

Aunque similar al desarrollo de software de gran explosión, el RAD tiende a realizar un seguimiento más regular del progreso y ofrece oportunidades periódicas para la entrada de usuarios y clientes. Esta estructura adicional hace que RAD sea viable para proyectos más grandes y complejos. 

DevOps es una metodología de desarrollo de software que combina y automatiza el trabajo de los equipos de desarrollo de software y operaciones de TI . El ciclo de vida de DevOps tiene sus propios pasos, que son similares a los pasos del SDLC. Pero DevOps reconfigura los pasos del SDLC para crear un ciclo continuo para el desarrollo y la mejora del software.

Los principios básicos de un enfoque DevOps son la colaboración, la automatización y la integración continua y la entrega continua (CI/CD). Debido a que DevOps aborda todo el proceso de desarrollo de software, podría considerarse un ciclo de vida de desarrollo de software por derecho propio. 

Pero DevOps también es más grande que esto, ya que abarca un cambio cultural y organizacional hacia la responsabilidad compartida y la colaboración. Fundamentalmente, DevOps no es un modelo único , sino una combinación de prácticas, herramientas y filosofías culturales.

DevOps aborda la rigidez del SDLC al hacer que cada fase del proceso de desarrollo de software sea continua a lo largo del proyecto. En lugar de limitarse a pasos discretos, la planificación, la programación, las pruebas, el desplegar, el mantenimiento y la supervisión Continuar a lo largo del ciclo de vida de un producto. El resultado es un delivery pipeline en el que el software se mejora mediante actualizaciones frecuentes.

DevSecOps, a veces llamado "DevOps seguro", integra pruebas de seguridad automatizadas y prácticas de seguridad en el modelo DevOps. Donde el desarrollo de software tradicional trata las pruebas de seguridad como su propia fase, DevSecOps incorpora consideraciones de seguridad en cada fase del SDLC.

Al enhebrar pruebas de seguridad, como revisiones de código y pruebas de penetración a lo largo del ciclo de vida del desarrollo, los equipos pueden evitar algunos retrasos derivados de factores como las vulnerabilidades que se identifican al final del proceso. Pueden abordar los problemas de gestión de riesgos antes, crear programas más seguros, acelerar la corrección de vulnerabilidades y ofrecer un software más rentable. 

El modelo ágil es uno de los modelos SDLC más populares porque enfatiza la colaboración, la entrega continua y la retroalimentación del cliente. Esta metodología iterativa divide los grandes proyectos en "sprints" con un marco de tiempo: tareas más pequeñas con objetivos discretos destinados a completar en periodos de tiempo cortos. La idea es mantener al equipo impulsado por las características durante el proceso de desarrollo y permitir que los equipos identifiquen rápidamente los problemas y respondan a los requisitos cambiantes de los usuarios.

Scrum es un marco de gestión de proyectos ágil que algunos equipos de desarrollo aplican a su proceso de desarrollo de software. Su nombre proviene del deporte rugby. En el rugby, un scrum es una forma de reiniciar el juego después de que se perdió la posesión de la pelota, se trata de una formación fija que se basa en una comunicación clara entre los jugadores que trabajan al unísono. En la infraestructura Ágil, scrum pide a los miembros del equipo que actúen como una unidad cohesiva que prioriza el trabajo en equipo y la colaboración abierta.

En la infraestructura de Scrum, los equipos de desarrollo se dividen en unidades más pequeñas, cada una dirigida por un “líder Scrum”. El líder Scrum reporta al propietario del producto, quien también actúa como punto de contacto entre los equipos Scrum. Cada equipo pequeño asume la plena propiedad de la tarea asignada en cada sprint. Esta propiedad permite al equipo Scrum ser adaptable y creativo sin necesidad de detener y esperar la retroalimentación de otros stakeholders.

Kanban , que significa “letrero” en japonés, es otro marco ágil común. Mientras que Scrum funciona en periodos de tiempo limitados, Kanban tiene un flujo de trabajo continuo. Todas las tareas necesarias se muestran visualmente en un tablero kanban donde todos los miembros del equipo pueden ver el trabajo que aún queda por hacer y priorizar sus siguientes pasos. El tablero permite que los miembros del equipo pasen a los siguientes pasos a medida que se entrega cada tarea.

El SDLC proporciona a los equipos de desarrollo una estructura estandarizada y un proceso repetible, lo que facilita la creación constante de software de alta calidad. Los beneficios del SDLC incluyen:

• Mejor software
• Productividad mejorada
• Riesgo minimizado
• Mejora de la transparencia del proyecto
• Mayor colaboración
• Gestión más eficiente de los recursos
• Mayor satisfacción del cliente

El SDLC proporciona un mapa que ayuda a los equipos a completar proyectos complejos de desarrollo de software dentro de los plazos programados y las estimaciones de costos. Además, enfatiza las pruebas y la garantía de calidad como parte del proceso, aumentando la calidad general del producto y el código. 

La estructura del SDLC ayuda a optimizar los proyectos y eliminar las conjeturas. Con documentación clara para guiar el progreso entre fases, el SDLC podría reducir el tiempo de producción de software e impulsar la productividad del desarrollo. 

El SDLC puede ayudar a las organizaciones a anticipar y gestionar el riesgo del proyecto. En algunos modelos SDLC, la evaluación de riesgos se realiza continuamente durante todo el proceso de desarrollo. Los equipos de desarrollo pueden identificar y mitigar los riesgos en una etapa más temprana del ciclo de vida del desarrollo de software, antes de que los pequeños problemas se conviertan en otros más grandes.

El SDLC promueve la transparencia a través de documentación estandarizada y líneas abiertas de comunicación.

La mayoría de los modelos SDLC tienen procesos definidos para informar a los stakeholders sobre lo que ya se logró, lo que se necesita lograr y cuáles son sus propias responsabilidades personales. Armados con este conocimiento, los stakeholders pueden comprender el trabajo que han realizado antes y completar sus propias tareas de manera más efectiva.

La transparencia del SDLC también podría promover una mayor colaboración. Las partes interesadas pueden alinearse y comunicarse abiertamente sobre los objetivos y los puntos débiles. En algunos modelos y metodologías, se anima a los miembros del equipo a formar grupos pequeños y altamente colaborativos para encontrar soluciones creativas a los problemas de desarrollo.

Estimar los costos generales de desarrollo es una parte importante del proceso de SDLC. Los stakeholders comprenden los recursos necesarios para completar el proyecto antes de que comience el desarrollo. Planificar los requisitos de recursos con anticipación podría ayudar a reducir la sobrecarga y mantener los proyectos dentro de las tareas y el presupuesto.

El SDLC actúa como una hoja de ruta para planificar, crear y probar rigurosamente el software. Esta hoja de ruta permite un ciclo de vida de desarrollo más centrado, lo que puede ayudar a reducir la sobrecarga de funciones, facilitar el uso del software y ayudar a garantizar que el software se ajuste al panorama de TI existente de una organización.

El software que se ha probado exhaustivamente también debería tener menos errores cuando se despliegue.

Estos son algunos de los desafíos que podrían complicar o incluso poner en peligro la finalización exitosa de los proyectos SDLC.

• Mantener dentro del alcance del proyecto
• Requisitos mal definidos
• Determinar el nivel óptimo de pruebas
• Protección de las actualizaciones y el mantenimiento del software

La falta de alcance, cuando los requerimientos de un proyecto se expanden más allá del plan inicial, puede hacer que los equipos de desarrollo de software superen los presupuestos y realicen esfuerzos adicionales para obtener pocos beneficios reales. A menudo, estos requerimientos adicionales no sirven al propósito principal del software e incluso podrían descarrilar la dirección óptima del desarrollo.

Un afán incesante de alcanzar la perfección también puede distorsionar el alcance de un proyecto. Algunas aplicaciones de software muy sensibles podrían necesitar ser casi perfectas, pero para la mayoría de los ciclos de vida del desarrollo de software, lo perfecto es enemigo de lo bueno. Una versión funcional, aunque no perfecta, puede llegar al mercado más rápidamente y puede mejorar mediante rondas iterativas de mantenimiento posterior a la implementación. 

Si un equipo no analiza a fondo ni comprende los requisitos del proyecto desde el principio, podría pasar por muchos ciclos de trabajo desperdiciados antes de descubrir las necesidades reales del software. Esto puede retrasar significativamente el lanzamiento y aumentar los costos del proyecto. 

Las pruebas de software pueden representar casi el 33 % de los costos de desarrollo de sistemas . Para acelerar los resultados y reducir los costos, las organizaciones pueden limitar las pruebas y pagar el precio más adelante, cuando los errores no identificados y los problemas de rendimiento causen problemas importantes a los usuarios finales.

Lo contrario también puede ser un problema: someter el software a más pruebas de las necesarias antes del lanzamiento. Con el objetivo de erradicar todos los errores, los equipos de desarrollo podrían terminar retrasando el lanzamiento de un software con múltiples rondas de pruebas extrañas. 

Según el IBM® X-Force Threat Intelligence Index, los ataques a la cadena de suministro, en los que los delincuentes cibernéticos se dirigen estratégicamente a proveedores externos para afectar a múltiples organizaciones, están en aumento.

Un vector de ataque común en los proveedores de software es secuestrar el proceso de actualización de software para propagar malware en lugar de una actualización legítima. Por ejemplo, en 2020, el proveedor de software SolarWinds fue hackeado y actores maliciosos distribuyeron malware a sus clientes bajo la apariencia de una actualización de software. El malware permitió el acceso a los datos confidenciales de varias agencias gubernamentales de EE. UU. mediante el uso de los servicios de SolarWinds, incluidos los Departamentos del Tesoro, Justicia y Estado.

Los equipos de desarrollo deben tener en cuenta las medidas de seguridad de las aplicaciones durante el mantenimiento y las actualizaciones posteriores a la implementación. En manos equivocadas, estos procesos pueden convertir en armas devastadoras.

El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) informa que el 35 % de las organizaciones de todas las industrias están empleando la inteligencia artificial (IA) para facilitar o acelerar el desarrollo de software. Sin embargo, la incorporación de IA en el SDLC también puede plantear algunos desafíos.

Muchos equipos de desarrollo están integrando herramientas de IA generativa en todas las etapas del SDLC para lograr algo más que una simple automatización. Por ejemplo, las herramientas de programación de IA generativa pueden crear prototipos de software, generar fragmentos de código reutilizables y ayudar a los desarrolladores a refinar su propio código. También pueden ayudar a marcar y explicar errores en el código, y analizar datos de prueba para identificar tendencias y patrones en el rendimiento y las fallas del software.

Sin embargo, a pesar de todas las promesas que ofrecen las herramientas de IA, no están exentas de riesgos. Las herramientas de IA pueden cometer errores y escribir código no optimizado. Si los desarrolladores no revisan cuidadosamente todo el código generado por las herramientas de IA, estas herramientas pueden introducir costosos errores de software que no se descubren hasta mucho más tarde en el ciclo de vida. 

Equilibrar la calidad y la velocidad también puede ser un problema. Los desarrolladores podrían escribir código mucho más rápido con herramientas de IA, lo que podría acelerar el SDLC. Sin embargo, garantizar la calidad de estos resultados puede requerir una importante supervisión y validación humana, lo que potencialmente puede revertir esos ahorros de tiempo. El dilema aquí es encontrar el equilibrio adecuado entre la velocidad de la IA y mantener altos estándares de calidad del software.