¿Qué es el desarrollo de software?

El software propiamente dicho es el conjunto de instrucciones o programas que indican a una computadora lo que debe hacer. Es independiente del hardware y hace que las computadoras sean programables.

El objetivo del desarrollo de software es crear un producto que satisfaga las necesidades del usuario y los objetivos comerciales de una manera eficiente, repetible y segura. Los desarrolladores de software, programadores e ingenieros de software desarrollan software a través de una serie de pasos llamados ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Las herramientas basadas en inteligencia artificial y la IA generativa se utilizan cada vez más para ayudar a los equipos de desarrollo de software a producir y probar código.

Las empresas modernas suelen emplear un modelo DevOps —un conjunto de prácticas, protocolos y tecnologías que se emplean para acelerar la entrega de aplicaciones y servicios de mayor calidad. Los equipos de DevOps combinan y automatizan el trabajo de los equipos de desarrollo de software y operaciones de TI. Los equipos de DevOps se centran en la integración continua y la entrega continua (CI/CD), procesos que emplean la automatización para desplegar actualizaciones pequeñas y frecuentes para mejorar continuamente el rendimiento del software.

Gran parte de la vida moderna—empresarial o de otro tipo—depende de soluciones de software. Desde los teléfonos y computadoras que se utilizan para tareas personales o para completar nuestros trabajos, hasta los sistemas de software que se utilizan en las empresas de servicios públicos que prestan servicios a hogares, empresas y más. El software es omnipresente y el desarrollo de software es el proceso crucial que da vida a estas aplicaciones y sistemas.

Los tipos de software incluyen software de sistema, software de programación, software de aplicación y software integrado:

• El software de sistema proporciona funciones básicas como sistemas operativos, gestión de discos, utilidades, gestión de hardware y otras necesidades operativas.
  
  
• El software de programación proporciona a los programadores herramientas como editores de texto, compiladores, enlazadores, depuradores y otras herramientas para crear código.
  
  
• El software de aplicación (aplicaciones o apps), tales como suites de productividad de oficina, software de gestión de datos, reproductores multimedia y programas de seguridad ayuda a los usuarios a completar tareas específicas. Las aplicaciones también se refieren a aplicaciones web y móviles, como las que se utilizan para comprar en sitios web de venta minorista o interactuar con contenido en redes sociales.
  
  
• El software integrado se utiliza para controlar dispositivos que normalmente no se consideran computadoras, como redes de telecomunicaciones, automóviles, robots industriales y otros. Estos dispositivos y su software pueden conectarse como parte del Internet de las Cosas (IoT). 2

El software puede diseñarse como software personalizado o software comercial. El desarrollo de software personalizado es el proceso de diseño, creación, despliegue y mantenimiento de software para un conjunto específico de usuarios, funciones u organizaciones.

Por el contrario, el software comercial disponible (COTS) se diseña para un amplio conjunto de requisitos, lo que permite empaquetarlo, comercializarlo y distribuirlo.

Los programadores, ingenieros de software y desarrolladores de software realizan principalmente el desarrollo de software. Estos roles interactúan, se superponen y tienen requisitos similares, como escribir código y probar software. La dinámica entre ellos varía mucho entre los departamentos y organizaciones de desarrollo.

Los programadores, o codificadores, escriben el código fuente para programar computadoras para tareas específicas como la fusión de bases de datos, el procesamiento de pedidos en línea, el enrutamiento de las comunicaciones, la realización de búsquedas o la visualización de texto y gráficos. También depuran y prueban el software para asegurarse de que no contenga errores.

Los programadores suelen interpretar las instrucciones de los desarrolladores e ingenieros de software y utilizan lenguajes de programación como C++, Java™, JavaScript y Python para implementarlas.

Los ingenieros de software diseñan, desarrollan, prueban y mantienen aplicaciones de software. Como función gerencial, los ingenieros de software participan en la resolución de problemas con los gerentes de proyectos, gerentes de productos y otros miembros del equipo para dar cuenta de los escenarios del mundo real y los objetivos comerciales. Los ingenieros de software consideran sistemas completos al desarrollar software, asegurándose de que los sistemas operativos cumplan con los requisitos de software y que varias piezas de software puedan interactuar entre sí.

Más allá de la creación de nuevo software, los ingenieros monitorean, prueban y optimizan las aplicaciones después de que sean desplegadas. Los ingenieros de software supervisan la creación y el despliegue de parches, actualizaciones y nuevas características.

Al igual que los ingenieros de software, los desarrolladores de software diseñan, desarrollan y prueban software. A diferencia de los ingenieros, suelen tener un enfoque específico basado en proyectos.

Se puede asignar a un desarrollador la tarea de arreglar un error identificado, trabajar con un equipo de desarrolladores en una actualización de software o desarrollar un aspecto específico de una nueva pieza de software. Los desarrolladores de software requieren muchas de las mismas habilidades que los ingenieros, pero a menudo no se les asigna la gestión de sistemas completos.

El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) es un proceso paso a paso que los equipos de desarrollo utilizan para crear software de alta calidad, rentable y seguro. Los pasos del SDLC son:

• Planificación
• Análisis
• Diseñe
• Implementación
• Pruebas
• Despliegue
• Mantenimiento

Estos pasos suelen estar interconectados y pueden completarse de forma secuencial o en paralelo dependiendo del modelo de desarrollo que utilice una organización, el proyecto de software y la empresa. Los jefes de proyecto adaptan los flujos de trabajo del equipo de desarrollo en función de los recursos disponibles y los objetivos del proyecto.

El SDLC incluye las siguientes tareas, aunque las tareas pueden ubicarse en diferentes fases del SDLC dependiendo de cómo opera una organización.

El primer paso de la planificación y el análisis consiste en comprender qué necesidades de los usuarios debe satisfacer el software y cómo contribuye este a los objetivos empresariales. Durante la gestión de requisitos, el análisis o la recopilación de requisitos, los stakeholders comparten investigaciones y conocimientos institucionales, como rendimiento y datos de clientes, insights de desarrollos anteriores, requisitos de cumplimiento empresarial y ciberseguridad y los recursos de IT disponibles.

Este proceso permite a los gestores de proyectos y a los equipos de desarrollo comprender el alcance del proyecto, las especificaciones técnicas y cómo se organizan las tareas y los flujos de trabajo.

Después de establecer los requisitos del proyecto, los ingenieros, desarrolladores y otros stakeholders exploran los requisitos técnicos y exploran posibles diseños de aplicación. Los desarrolladores también establecen qué interfaces de programación de aplicaciones (API) conectarán la aplicación con otras aplicaciones, sistemas e interfaces de usuario. A veces se pueden utilizar las APIs existentes, otras veces se necesitan nuevas APIs.

En este paso, los equipos crean un modelo inicial del software para realizar pruebas preliminares y descubrir cualquier error obvio. Los equipos de DevOps pueden utilizar lenguaje de modelado como SysML o UML para realizar una validación temprana, creación de prototipos y simulación del diseño.

A partir de los conocimientos adquiridos mediante el modelado, los equipos de desarrollo de software comienzan a escribir el código que convierte los diseños en un producto funcional. Tradicionalmente escribir código es un proceso manual, pero las organizaciones utilizan cada vez más la inteligencia artificial (IA) para ayudar a generar un código y acelerar el proceso de desarrollo.

El control de calidad (QA) se ejecuta para probar el diseño del software. Las pruebas buscan fallos en el código y posibles fuentes de errores y vulnerabilidades de seguridad. Los equipos de DevOps utilizan pruebas automatizadas para probar continuamente el nuevo código durante todo el proceso de desarrollo.

Una integración, despliegue o lanzamiento de software significa que el software está disponible para los usuarios. El despliegue implica establecer configuraciones de bases de datos y servidores, adquirir los recursos de computación en la nube necesarios y monitorear el entorno de producción. Los equipos de desarrollo suelen utilizar soluciones de infraestructura como código (IaC) para automatizar el aprovisionamiento de recursos. Estas automatizaciones ayudan a simplificar el escalado y a reducir los costos.

A menudo, las organizaciones utilizan lanzamientos preliminares, como pruebas beta, antes de lanzar un nuevo producto al público. Estas pruebas lanzan el producto a un grupo seleccionado de usuarios para realizar pruebas y feedback, y permiten a los equipos identificar y dirección problemas imprevistos con el software antes de su lanzamiento público.

Después del despliegue, los equipos de DevOps continúan monitoreando y probando el rendimiento del software y realizando mantenimiento y optimización siempre que sea posible. A través de un proceso llamado despliegue continuo, los equipos de DevOps pueden automatizar el despliegue de actualizaciones y parches sin causar interrupciones en el servicio.

Llevar un registro detallado del proceso de desarrollo de software ayuda a los desarrolladores y usuarios a solucionar problemas y utilizar las aplicaciones. También ayuda a mantener el software y a desarrollar protocolos de prueba.

Los modelos de desarrollo de software son el enfoque o técnica que los equipos adoptan para el desarrollo de software. Dictan el flujo de trabajo del proyecto, cómo se completan y verifican las tareas y los procesos, cómo se comunican los equipos y mucho más.

Al seleccionar un modelo para el desarrollo, los gerentes de proyecto consideran el alcance del proyecto, la complejidad de los requisitos técnicos, los recursos disponibles, el tamaño y la experiencia del equipo, la fecha límite para el lanzamiento y el presupuesto.

Los modelos comunes de desarrollo de software incluyen:

Waterfall es un modelo tradicional de desarrollo de software que establece una serie de pasos lineales en cascada, desde la planificación y la recopilación de requisitos hasta el despliegue y el mantenimiento. Los modelos de cascada son menos flexibles que las metodologías ágiles. El desarrollo puede retrasarse si no se completa un paso y, a menudo, es costoso y requiere mucho tiempo volver a los pasos anteriores si se descubre un problema. Este proceso puede ser valioso para software simple con pocas variables.

Este modelo crea una infraestructura en forma de V con una pata de la “V” siguiendo los pasos del SDLC y la otra pata dedicada a las pruebas. Al igual que el enfoque en cascada, los modelos en forma de V siguen una serie lineal de pasos.

La principal diferencia es que el desarrollo en forma de V tiene pruebas asociadas integradas en cada paso que deben completarse para que el desarrollo pueda continuar. Las pruebas de software robustas pueden ayudar a identificar problemas en el código de forma temprana, pero tienen algunas de las mismas deficiencias que el efecto cascada—son menos flexibles y puede resultar difícil volver a un paso anterior.

El modelo iterativo se centra en ciclos repetidos de desarrollo, y cada ciclo aborda requisitos y funciones específicos. Cada ciclo o iteración del desarrollo añade y perfecciona funciones y se basa en los ciclos anteriores. Los principios del modelo iterativo, principalmente la naturaleza cíclica del trabajo, se pueden aplicar a otras formas de desarrollo.

Este enfoque iterativo del desarrollo de software divide los proyectos más grandes en "sprints" más pequeños o funciones consumibles y entrega rápidamente esas funciones a través del desarrollo incremental. Un ciclo de retroalimentación constante ayuda a encontrar y arreglar defectos y permite a los equipos moverse con mayor fluidez a través del proceso de desarrollo de software.

El enfoque DevOps es un desarrollo adicional del modelo ágil. DevOps combina el trabajo de los equipos de desarrollo y operaciones de IT y utiliza la automatización para optimizar la entrega de software de alta calidad. DevOps aumenta la visibilidad entre los equipos y prioriza la colaboración y la entrada de todos los stakeholders a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

También emplea automatización para probar, monitorizar y desplegar nuevos productos y actualizaciones. Los ingenieros de DevOps adoptan un enfoque iterativo, lo que significa que el software se prueba y optimiza continuamente para mejorar el rendimiento.

Este proceso es un tipo de desarrollo ágil que pone menos énfasis en la etapa de planificación y se centra en un proceso adaptativo influenciado por condiciones de desarrollo específicas. RAD prioriza recibir feedback de los usuarios del mundo real y realizar actualizaciones del software después del despliegue en lugar de intentar planificar todos los escenarios posibles.

Un modelo espiral combina elementos tanto de los enfoques en cascada como de los iterativos. Al igual que el modelo de cascada, un modelo de desarrollo en espiral delinea una serie clara de pasos. Pero también divide el proceso en una serie de bucles o "fases" que brindan a los equipos de desarrollo más flexibilidad para analizar, probar y modificar el software a lo largo del proceso.

La representación visual de estos modelos toma la forma de una espiral, con el paso inicial de planificación y recopilación de requisitos como punto central. Cada bucle o fase representa todo el ciclo de entrega de software. Al comienzo de cada nueva fase, los equipos pueden modificar los requisitos, revisar las pruebas y ajustar cualquier código según sea necesario. El modelo en espiral ofrece beneficios de gestión de riesgos y es ideal para proyectos grandes y complejos.

Un tipo de desarrollo ágil, el desarrollo esbelto toma principios y prácticas del mundo de la fabricación y los aplica al desarrollo de software. El objetivo del desarrollo ágil es reducir el desperdicio en cada etapa SDLC. Para ello, los modelos ágiles establecen un alto estándar de garantía de calidad en cada paso del desarrollo, priorizan ciclos de retroalimentación más rápidos, eliminan procesos burocráticos para la toma de decisiones y retrasan la implementación de decisiones hasta que se disponga de datos precisos.

Mientras que el desarrollo ágil tradicional se centra principalmente en la optimización del software, el desarrollo ágil también se ocupa de la optimización de los procesos de desarrollo para alcanzar este objetivo.

A diferencia de todos los demás modelos de desarrollo, el desarrollo de big band no comienza con una fase de planificación sólida. Se basa en tiempo, esfuerzo y recursos—lo que significa que el trabajo comienza cuando el tiempo, el personal y los fondos están disponibles. Los desarrolladores crean software incorporando requisitos a medida que se filtran a lo largo del proceso.

El desarrollo big bang puede ser un proceso rápido, pero debido a la fase de planificación limitada, corre el riesgo de crear software que no satisfaga las necesidades del usuario. Debido a esto, el modelo big bang es más adecuado para proyectos pequeños que se pueden actualizar rápidamente.

Utilizar el desarrollo de software para diferenciar las marcas y obtener una ventaja competitiva requiere dominar las técnicas y tecnologías que pueden acelerar el despliegue, la calidad y la eficacia del software.

Existen diferentes tipos de desarrollo de software, orientados a diferentes partes de la pila tecnológica o diferentes entornos de despliegue. Estos tipos incluyen:

El desarrollo nativo de la nube es un enfoque para construir y desplegar aplicaciones en entornos de la nube. Una aplicación nativa de la nube consta de componentes discretos y reutilizables conocidos como microservicios. Estos microservicios actúan como bloques de construcción utilizados para compilar aplicaciones más grandes y, a menudo, se empaquetan en contenedores.

El desarrollo nativo de la nube y las prácticas como DevOps y la integración continua trabajan juntos debido a un énfasis compartido en la agilidad y la escalabilidad. Las aplicaciones nativas de la nube permiten a las organizaciones usar los beneficios de la computación en la nube, tales como el aprovisionamiento automatizado mediante la infraestructura como código (IaC) y un uso más eficiente de los recursos.

El código bajo es un enfoque visual del desarrollo de software que permite una entrega más rápida de aplicaciones a través de una programación manual mínima. Las plataformas de desarrollo de software de código bajo ofrecen características visuales que permiten a los usuarios con experiencia técnica limitada crear aplicaciones y hacer una contribución al desarrollo de software.

Los desarrolladores experimentados también se benefician del desarrollo de código bajo mediante el uso de interfaces de programación de aplicaciones integradas (APIs) y componentes preconstruidos. Estas herramientas promueven un desarrollo de software más rápido y pueden eliminar algunos de los obstáculos que se producen, como cuando los gerentes de proyecto o los analistas de negocios con poca experiencia en programación participan en el proceso de desarrollo.

El desarrollo front-end es el desarrollo de la parte del software que ve el usuario. Incluye el diseño de diseños y elementos interactivos, y desempeña un papel importante en la experiencia del usuario. Un desarrollo front-end deficiente que resulte en una experiencia de usuario frustrante puede condenar al software, incluso si es técnicamente funcional.

El desarrollo de back-end se ocupa de los aspectos que el usuario no ve, como la creación de la lógica y la infraestructura del lado del servidor que el software necesita para funcionar. Los desarrolladores de back-end escriben el código que determina cómo el software accede, gestiona y manipula los datos; define y mantiene bases de datos para asegurarse de que funcionen con el front end; configura y gestiona API y mucho más.

Un desarrollador de lote completo participa tanto en el desarrollo front-end como en el back-end y es responsable de todo el proceso de desarrollo. El desarrollo de lote completo puede ser útil para cerrar cualquier brecha entre los aspectos técnicos de la ejecución y mantenimiento del software y la experiencia, creando un enfoque más holístico del desarrollo.

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) desempeñan un papel cada vez más importante en el desarrollo de software. La IA se utiliza para generar código nuevo, revisar y probar código y aplicaciones existentes, ayudar a los equipos a desplegar continuamente nuevas características y mucho más. Las soluciones de IA no son un substituto para los equipos de desarrollo humano. Más bien, estas herramientas se utilizan para mejorar el proceso de desarrollo, creando equipos más productivos y un software más sólido.

La IA generativa puede crear fragmentos de código y funciones completas basadas en instrucciones de lenguaje natural o en el contexto del código. Utilizando tecnologías de modelos de lenguaje extensos (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo, los profesionales técnicos entrenan modelos de IA generativa en conjuntos de datos del código fuente. A través de este entrenamiento, los modelos de IA comienzan a desarrollar un conjunto de parámetros—la comprensión del lenguaje de programación, los patrones en los datos y la relación entre diferentes fragmentos de código. Un generador de código impulsado por IA puede ayudar a los desarrolladores de varias maneras, entre ellas:

Cuando un desarrollador está escribiendo código, las herramientas de IA generativa pueden analizar el código escrito y su contexto y sugerir la siguiente línea de código. Si corresponde, el desarrollador puede aceptar esta sugerencia. El beneficio más obvio es que esto ayuda a ahorrar tiempo al desarrollador. Esto también puede ser una herramienta útil para los desarrolladores que trabajan con lenguajes de programación con los que no tienen mucha experiencia o con los que no han trabajado en mucho tiempo.

Los desarrolladores pueden dar instrucciones directas a las herramientas de IA con instrucciones específicas en lenguaje sencillo. Estas instrucciones incluyen especificaciones tales como el lenguaje de programación, la sintaxis y lo que el desarrollador quiere que haga el código. Las herramientas de IA generativa pueden producir un fragmento de código o una función completa; a continuación, los desarrolladores revisan el código y realizan los comentarios cuando sea necesario. Estas correcciones ayudan a entrenar aún más el modelo.

Las herramientas de IA generativa pueden traducir código de un lenguaje de programación a otro, lo que ahorra tiempo a los desarrolladores y reduce el riesgo de errores manuales. Esto es útil al modernizar aplicaciones, por ejemplo, al traducir COBOL a Java.

La generación de código impulsado por IA también puede ayudar a automatizar la programación repetitiva involucrada cuando se migra la infraestructura o software tradicionales a la nube.

Los desarrolladores pueden dar instrucciones a las herramientas de IA generativa para que construyan y realicen pruebas en fragmentos de código existentes. Las herramientas de IA pueden crear pruebas que cubren más escenarios más rápidamente que los desarrolladores humanos. Las herramientas de monitoreo impulsadas por IA también pueden proporcionar una comprensión en tiempo real del rendimiento del software y predecir errores futuros.

Además, gracias a su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, las herramientas de IA pueden descubrir patrones y anomalías en los datos que pueden utilizarse para detectar posibles problemas. Cuando las herramientas de IA detectan problemas, ya sea mediante pruebas o monitorización, pueden automatizar la corrección de errores y fallos. La IA ayuda a los desarrolladores a abordar de manera proactiva los problemas relacionados con el código y el rendimiento y a mantener la buena operación del software.

La IA generativa ayuda a los equipos de DevOps a optimizar el pipeline de integración continua/entrega continua (CI/CD). El pipeline de CI/CD permite fusiones frecuentes de cambios de código en un repositorio central y acelera la entrega de actualizaciones periódicas de código. CI/CD ayuda a los equipos de desarrollo a realizar continuamente el control de calidad y mantener la calidad del código, y la IA se utiliza para mejorar todos los aspectos de este proceso.

Los desarrolladores pueden utilizar herramientas de IA para ayudar a gestionar los cambios en el código realizados a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software y asegurarse de que dichos cambios se implementan correctamente. Las herramientas de IA se pueden utilizar para continuar monitoreando el rendimiento del software después del despliegue y sugerir áreas para mejorar el código. Además, las herramientas de IA ayudan a los desarrolladores a desplegar nuevas características perfectamente integrando código nuevo en entornos de producción sin interrumpir el servicio. También pueden actualizar automáticamente la documentación después de que se hayan realizado cambios en el software.