Rendimiento y efectividad de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo software

Abstract

El impacto de la inteligencia artificial (IA) generativa en el desarrollo de software es un tema en auge en la investigación actual, impulsado por el creciente número de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) disponibles en el mercado, capaces de ofrecer asistencia en tareas clave de la informática. Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo estudiar la aplicación de esta tecnología en el desarrollo software, en un entorno que refleja las condiciones habituales del sector. El propósito de este estudio es proporcionar una visión clara y fundamentada sobre el estado actual de la IA generativa, destacando tanto sus capacidades como sus limitaciones en el entorno del desarrollo de software. Este trabajo ofrece un análisis detallado de su desempeño en escenarios prácticos, permitiendo a cualquier interesado comprender mejor su aplicación y utilidad. Más allá de un análisis técnico, esta memoria explora cómo estas herramientas pueden transformar la forma de trabajar de los desarrolladores, agilizando diversas tareas del desarrollo software, como se ilustra mediante casos de estudio en este trabajo. No obstante, también se abordan los desafíos relacionados con la supervisión y validación de los resultados generados por la IA. En definitiva, este estudio trata de proporcionar una comprensión profunda y práctica de cómo la IA generativa puede integrarse eficazmente en el desarrollo de software, ofreciendo valiosas recomendaciones, como es el tratamiento de prompts o las limitaciones y puntos destacables encontrado en los casos de estudio analizados, para maximizar su potencial y superar sus obstáculos en entornos empresariales.

The impact of generative artificial intelligence (AI) on software development is a growing topic in current research, driven by the increasing number of large language models (LLMs) available in the market, capable of providing assistance in key computing tasks. This undergraduate thesis aims to study the application of this technology in software development, in an environment that reflects the usual conditions of the industry. The purpose of this study is to provide a clear and well-founded view of the current state of generative AI, highlighting both its capabilities and limitations in the software development environment. This work offers a detailed analysis of its performance in practical scenarios, allowing any interested party to better understand its application and usefulness. Beyond a technical analysis, this thesis explores how these tools can transform the way developers work, streamlining various software development tasks, as illustrated through case studies in this work. However, it also addresses the challenges related to the supervision and validation of AI-generated results. Ultimately, this study seeks to provide a deep and practical understanding of how generative AI can be effectively integrated into software development, offering valuable recommendations, such as prompt handling or the limitations and notable points found in the analyzed case studies, to maximize its potential and overcome its obstacles in business environments.