La compañía defiende que el verdadero desafío no está en los modelos de inteligencia artificial, sino en la creación de procesos que permitan utilizarlos de forma fiable en proyectos reales
La adopción de la inteligencia artificial en el desarrollo de software avanza con rapidez, pero también plantea desafíos relacionados con la calidad de los resultados, la trazabilidad de las decisiones y el control de los procesos. Ante esta realidad, 3digits ha desarrollado una metodología basada en la incorporación de estructuras, reglas y limitaciones en proyectos tecnológicos manteniendo los estándares exigidos en entornos profesionales.
Según expone Rubén Caballero en un análisis publicado por la compañía, uno de los principales errores a la hora de incorporar inteligencia artificial a proyectos de desarrollo consiste en tratar los modelos de lenguaje presuponiendo que tienen todo para tener el contexto, memoria y criterio propios durante todo el ciclo de vida de un proyecto.
La experiencia de 3digits trabajando en desarrollos de software a medida llevó a la compañía a identificar una limitación recurrente: aunque los modelos de IA son capaces de ofrecer resultados relevantes en tareas concretas, su aplicación directa en proyectos complejos puede derivar en contextos contaminados, ejecuciones impredecibles, decisiones difíciles de justificar y una escasa capacidad de auditoría sobre el trabajo realizado.
Como respuesta a esta situación, la empresa ha apostado por la implementación de lo que la literatura técnica denomina harnesses, una infraestructura operativa que rodea a los modelos y establece procesos, límites, contexto y mecanismos de control para convertir su capacidad en trabajo de ingeniería verificable y trazable.
“La conclusión a la que llegamos es que el problema no está en los modelos, sino en la ausencia de estructura alrededor de ellos”, señala Rubén Caballero.
Una metodología basada en orquestación y arneses
El modelo desarrollado por 3digits establece una separación entre la coordinación del trabajo y la ejecución de las tareas. Para ello, incorpora un agente orquestador que asume funciones similares a las de un arquitecto de software, supervisando el flujo de trabajo y coordinando distintos subagentes especializados.
Cada uno de estos agentes opera con instrucciones y contextos específicos según la tarea que deba realizar, ya sea análisis de requisitos, generación de pruebas, revisión de código o elaboración de documentación técnica. Esta especialización permite reducir la complejidad acumulada y mejora la precisión de los resultados obtenidos.
La metodología contempla además una fase previa de calibración del proyecto, en la que el sistema identifica convenciones de desarrollo, decisiones de arquitectura, herramientas disponibles y criterios de calidad antes de realizar cualquier intervención. El objetivo es evitar soluciones genéricas que no se adapten a las necesidades concretas del entorno en el que se trabaja.
Asimismo, el proceso se articula mediante fases de propuesta, diseño, implementación y verificación, de manera que cada etapa genera elementos que sirven de base para la siguiente y permiten documentar las decisiones adoptadas durante el proyecto.
Mayor capacidad de control y verificación
De acuerdo con el análisis realizado por la compañía, uno de los principales cambios observados tras la implantación de este enfoque es la forma en la que se garantiza la calidad del resultado final. Frente a los modelos de uso no estructurado, donde la calidad depende en gran medida de la respuesta generada por la IA, la metodología desarrollada por 3digits incorpora criterios de validación definidos y mecanismos de comprobación en cada fase del proceso.
Cada tarea debe completarse con evidencias técnicas, pruebas, validaciones y documentación asociada, lo que permite verificar de forma objetiva el trabajo realizado y mantener un registro detallado de decisiones, estados y riesgos identificados.
La compañía también destaca mejoras en ámbitos como la generación de documentación técnica, tradicionalmente una de las áreas más afectadas por las limitaciones de tiempo en los proyectos de software. Al integrarse dentro del flujo de trabajo, la documentación se produce de forma continua y alineada con el desarrollo real del proyecto.
La selección de modelos, una decisión estratégica
Otro de los aspectos abordados en el análisis es la importancia de elegir el modelo adecuado para cada tipo de tarea. Según explica 3digits, actividades como el análisis funcional, el diseño técnico o la revisión de decisiones de arquitectura requieren modelos con mayores capacidades de razonamiento, mientras que tareas más acotadas pueden ejecutarse con configuraciones más eficientes.
La organización considera que esta selección debe abordarse como una decisión de ingeniería y no como una configuración fija aplicada de forma homogénea a todo el proyecto. Este enfoque permite optimizar costes, mejorar la eficiencia y adaptar los recursos utilizados a las necesidades específicas de cada fase de desarrollo.
Para 3digits, la experiencia acumulada demuestra que el valor de la inteligencia artificial en el desarrollo de software depende menos del modelo utilizado que de la capacidad para estructurar, supervisar y verificar su trabajo dentro de un marco metodológico definido. Una visión que, según la compañía, permite pasar de un uso oportunista de la IA a una integración real dentro de los procesos profesionales de desarrollo de software.
Fuente: Rubén Caballero, “Cómo aplicar la IA al desarrollo de software con calidad, trazabilidad y control”, 3digits.