¿Qué es el desarrollo de software?

El software propiamente dicho es el conjunto de instrucciones o programas que indican a un ordenador lo que debe hacer. Es independiente del hardware y hace que los ordenadores sean programables.

El objetivo del desarrollo de software es crear un producto que satisfaga las necesidades de los usuarios y los objetivos empresariales de forma eficaz, repetible y segura. Los desarrolladores de software, programadores e ingenieros de software desarrollan software a través de una serie de pasos denominados ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Las herramientas con inteligencia artificial e IA generativa se utilizan cada vez más para ayudar a los equipos de desarrollo de software a producir y probar el código.

Las empresas modernas suelen utilizar un modelo DevOps: un conjunto de prácticas, protocolos y tecnologías que se utilizan 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 DevOps se centran en la integración continua y la entrega continua (CI/CD), procesos que utilizan la automatización para implementar actualizaciones pequeñas y frecuentes con el fin de mejorar continuamente el rendimiento del software.

Gran parte de la vida moderna, ya sea empresarial o de otro tipo, depende de soluciones de software. Desde los teléfonos y ordenadores utilizados 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, servicios, gestión de hardware y otras necesidades operativas.
  
  
• El software de programación proporciona herramientas a los programadores, como editores de texto, compiladores, enlazadores, depuradores y otras herramientas para crear código.
  
  
• El software de aplicaciones (aplicaciones o apps), como conjuntos de productividad para oficina, el software de gestión de datos, los reproductores multimedia y los programas de seguridad ayudan a los usuarios a completar tareas específicas. Las aplicaciones también hacen referencia a aplicaciones web y móviles como las que se utilizan para comprar en sitios web de minoristas o interactuar con contenidos en sitios de medios sociales.
  
  
• El software integrado se utiliza para controlar dispositivos que no suelen considerarse ordenadores, como redes de telecomunicaciones, automóviles, robots industriales y otros. Estos dispositivos, y su software pueden conectarse como parte del Internet de las cosas (IoT).

El software puede diseñarse como software personalizado o comercial. El desarrollo de software a medida consiste en diseñar, crear, implementar y mantener software para un conjunto específico de usuarios, funciones u organizaciones.

Por el contrario, el software comercial listo para usar (COTS) está diseñado para un amplio conjunto de requisitos, lo que permite empaquetarlo, comercializarlo y distribuirlo.

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

Los programadores escriben código fuente para programar ordenadores que realicen tareas específicas, como fusionar bases de datos, procesar pedidos en línea, enrutar comunicaciones, realizar búsquedas o mostrar textos y gráficos. También depuran y prueban el software para asegurarse de que no contiene 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 directiva, los ingenieros de software participan en la resolución de problemas con los gestores de proyectos, los gestores de productos y otros miembros del equipo para dar cuenta de los escenarios del mundo real y los objetivos empresariales. Los ingenieros de software tienen en cuenta los sistemas completos a la hora de desarrollar software y se aseguran de que los sistemas operativos cumplen con los requisitos de software y de que las distintas piezas de software pueden interactuar entre sí.

Más allá de la creación de nuevo software, los ingenieros monitorizan, prueban y optimizan las aplicaciones una vez implementadas. Los ingenieros de software supervisan la creación e implementación de parches, actualizaciones y nuevas características.

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

Se puede asignar a un desarrollador la tarea de corregir 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 utilizan los equipos de desarrollo para crear software de alta calidad, rentable y seguro. Los pasos del SDLC son:

• Planificación
• Análisis
• Diseño
• Implementación
• Pruebas
• Implementación
• Mantenimiento

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

El SDLC incluye las siguientes tareas, aunque las tareas pueden colocarse en diferentes fases del SDLC dependiendo de cómo opere 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 éste a los objetivos empresariales. Durante la gestión, el análisis o la recopilación de requisitos, los stakeholders comparten conocimientos institucionales y de investigación, como datos de rendimiento y de clientes, información de desarrollos anteriores, requisitos empresariales de cumplimiento y ciberseguridad y los recursos de TI 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, los desarrolladores y otros stakeholders exploran los requisitos técnicos y simulan posibles diseños de aplicaciones. 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 API existentes, otras veces se necesitan nuevas API.

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

Utilizando 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 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 fuentes potenciales 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, implementación o lanzamiento de software significa que el software se pone a disposición de los usuarios. La implementación implica establecer las configuraciones de la base de datos y el servidor, conseguir los recursos necesarios de cloud computing y monitorizar 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 la ampliación y a reducir los costes.

A menudo, las organizaciones recurren a versiones preliminares, como las pruebas beta, antes de lanzar un nuevo producto al público. Estas pruebas entregan el producto a un grupo seleccionado de usuarios para que lo prueben y aporten feedback, y permiten a los equipos identificar y abordar problemas imprevistos con el software antes de su lanzamiento público.

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

Llevar una contabilidad detallada del proceso de desarrollo del software ayuda a los desarrolladores y a los usuarios a solucionar los problemas y a 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 la técnica que adoptan los equipos 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 más.

A la hora de seleccionar un modelo de desarrollo, los jefes de proyecto tienen en cuenta el alcance del proyecto, la complejidad de los requisitos técnicos, los recursos disponibles, el tamaño y la experiencia del equipo, el plazo de lanzamiento y el presupuesto.

Los modelos comunes de desarrollo de software incluyen:

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

Este modelo crea un marco en forma de V, en el que una de las patas de la "V" sigue los pasos del SDLC y la otra se dedica a las pruebas. Al igual que el enfoque en cascada, los modelos en 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 debe completarse para que el desarrollo continúe. Las pruebas sólidas de software pueden ayudar a identificar problemas en el código en una fase temprana, pero tienen algunas de las mismas deficiencias del efecto cascada: son menos flexibles y puede resultar difícil volver a un paso anterior.

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

Este enfoque iterativo del desarrollo de software divide los proyectos más grandes en "sprints" o funciones consumibles más pequeños y entrega rápidamente esas funciones a través del desarrollo incremental. Un bucle de feedback constante ayuda a encontrar y corregir defectos y permite que los equipos avancen con mayor fluidez en el proceso de desarrollo de software.

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

También utiliza la automatización para probar, monitorizar e implementar 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 comentarios de los usuarios del mundo real y realizar actualizaciones del software después de la implementación 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 en 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 dan 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 adopta 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 principio 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 lean toma principios y prácticas del mundo de la fabricación y los aplica al desarrollo de software. El objetivo del desarrollo ajustado es reducir los residuos en cada paso del SDLC. Para ello, los modelos lean establecen un alto estándar de garantía de calidad en cada paso del desarrollo, priorizan bucles de feedback 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 en gran medida en la optimización del software, el desarrollo lean también se ocupa de la optimización de los procesos de desarrollo para lograr este objetivo.

A diferencia de todos los demás modelos de desarrollo, el desarrollo de big band no comienza con una sólida fase de planificación. Se basa en el tiempo, el esfuerzo y los recursos, lo que significa que el trabajo comienza cuando se dispone de tiempo, personal y financiación. 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 limitada de planificación, corre el riesgo de crear software que no satisfaga las necesidades del usuario. Por ello, el modelo big bang es el más adecuado para proyectos pequeños que pueden actualizarse rápidamente.

Utilizar el desarrollo de software para diferenciar las marcas y obtener ventajas competitivas exige dominar las técnicas y la tecnología que pueden acelerar la implementación, la calidad y la eficacia del software.

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

El desarrollo nativo de la nube es un enfoque para construir e implementar aplicaciones en entornos de la nube. Una aplicación nativa de la nube se compone de componentes discretos y reutilizables conocidos como microservicios. Estos microservicios actúan como bloques de construcción que se utilizan 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 aprovechar los beneficios del cloud computing, como el aprovisionamiento automatizado a través de la infraestructura como código (IaC) y un uso más eficiente de los recursos.

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

Los desarrolladores experimentados también obtienen un beneficio del desarrollo low-code mediante el uso de interfaces de programación de aplicaciones (API) integradas y componentes preconstruidos. Estas herramientas fomentan un desarrollo de software más rápido y pueden eliminar algunos de los cuellos de botella que se presentan, como cuando los gerentes de proyecto o analistas de negocio con mínima experiencia en codificación participan en el proceso de desarrollo.

El desarrollo front-end es el desarrollo del aspecto del software orientado al usuario. Incluye el diseño de maquetas 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 back-end se ocupa de los aspectos que el usuario no percibe, como construir la lógica e 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 funcionan con el front-end; configura y gestiona API y mucho más.

Un desarrollador full-stack participa tanto en el desarrollo frontal como en el back-end y es responsable de todo el proceso de desarrollo. El desarrollo full-stack puede ser útil para tender puentes entre los aspectos técnicos de ejecutar y mantener software y la experiencia del usuario, 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 el código y las aplicaciones existentes, ayudar a los equipos a implementar continuamente nuevas características y mucho más. Las soluciones de IA no sustituyen a los equipos de desarrollo humano. Más bien, estas herramientas se utilizan para mejorar el proceso de desarrollo, creando equipos más productivos y software más sólido.

La IA generativa puede crear fragmentos de código y funciones completas basándose en instrucciones del lenguaje natural o en el contexto del código. Utilizando tecnologías de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), procesamiento del lenguaje natural (PLN) y algoritmos de deep learning, los profesionales técnicos entrenan modelos de IA generativa en conjuntos de datos masivos de código fuente existente. A través de este entrenamiento, los modelos de IA comienzan a desarrollar un conjunto de parámetros: una comprensión del lenguaje de codificación, de los patrones en los datos y de la relación entre las diferentes piezas de código. Un generador de código con 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 procede, el desarrollador puede aceptar esta sugerencia. El beneficio más obvio es que esto ayuda a ahorrar tiempo al desarrollador. También puede ser una herramienta útil para los desarrolladores que trabajan en lenguajes de codificación en los que no tienen mucha experiencia o con los que hace tiempo que no trabajan.

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

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

La generación de código con IA también puede ayudar a automatizar la codificación repetitiva involucrada en la migración de infraestructuras 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 cubran más escenarios con mayor rapidez que los desarrolladores humanos. Las herramientas de monitorización con IA también pueden proporcionar una comprensión en tiempo real del rendimiento 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 encontrar posibles problemas. Cuando las herramientas de IA descubren problemas, ya sea mediante pruebas o monitorización, pueden automatizar la corrección de errores y fallos. La IA ayuda a los desarrolladores a abordar de forma proactiva los problemas con el código y el rendimiento y a mantener el buen funcionamiento 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 a 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 de desarrollo del software y asegurarse de que dichos cambios se implementan correctamente. Las herramientas de IA pueden utilizarse para continuar monitorizando el rendimiento del software después de la implementación y sugerir áreas de mejora del código. Además, las herramientas de IA ayudan a los desarrolladores a implementar nuevas características de manera fluida integrando el nuevo código en los entornos de producción sin interrumpir el servicio. También pueden actualizar automáticamente la documentación después de que se hayan realizado cambios en el software.