miércoles, 11 de febrero de 2026

¿Más allá del Hype? El Metaverso como la nueva espina dorsal de la economía global

Si hace unos años pensábamos que el metaverso era solo una promesa de ciencia ficción o un videojuego glorificado, el 2026 nos ha demostrado lo contrario. Lo que comenzó como una curiosidad tecnológica se ha convertido en la base de la Revolución Industrial 4.0.

Pero, ¿qué es realmente y por qué tu organización debería estar prestando atención ahora mismo? Vamos a desglosarlo.

Definiendo lo "indefinible"

A diferencia de otras tecnologías, no existe una única definición oficial del metaverso. Sin embargo, la industria coincide en algo: es la convergencia de innovaciones (3D, blockchain, IA) que nos ofrece una experiencia inmersiva a través de una internet de nueva generación.

En lugar de ver el metaverso solo como "gafas de realidad virtual", debemos entenderlo como un cambio sistémico que incluye:

  • Nuevos modelos de negocio.
  • Interacciones sociales evolucionadas.
  • Economías digitales completas, similares a lo que supuso la llegada de Internet en su momento.


El fin del "Internet Plano"

Estamos dejando atrás la era de la Web 2.0. Ese "internet plano" de pantallas 2D, videos y texto está siendo desplazado por la Web 3.0.

La gran diferencia: Ya no miramos la tecnología desde fuera; ahora interactuamos con ella desde dentro.

Esta transición elimina las restricciones físicas. Hoy, las reconstrucciones 3D de objetos (e incluso de humanos) pueden coexistir en cualquier espacio físico, transformando radicalmente cómo las empresas diseñan sus operaciones y cómo nosotros experimentamos nuestro entorno personal.


Sectores en plena transformación

El alcance de estas aplicaciones es masivo. No se trata solo de entretenimiento; sectores críticos ya están operando bajo este nuevo paradigma.

Sector Aplicación en el Metaverso
Salud Entrenamiento médico avanzado y telecirugía inmersiva.
Energía Exploración y extracción eficiente de petróleo y gas.
Educación Entornos de aprendizaje 3D sin barreras geográficas.
Industria Prototipado rápido y gemelos digitales para reducir costos.
Sostenibilidad Modelado de soluciones para el cambio climático y escasez de agua.

2026: El punto de no retorno

Según expertos de firmas como Gartner, el metaverso ha seguido una evolución por fases. Al integrarse con tecnologías como la IA, el Cloud Computing y el Internet de las Cosas (IoT), finalmente ha alcanzado su madurez industrial este año.

Estamos en un momento de "ponerse al día". Las organizaciones que no han iniciado su transición corren el riesgo de quedar obsoletas antes de que llegue la siguiente ola: el "Quantumverso" (la unión de la computación cuántica con estos entornos virtuales).

El metaverso no es un destino, es una nueva capa de realidad. Gracias a la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real, hoy podemos resolver problemas que antes considerábamos imposibles, desde acelerar proyectos de investigación científica de años a meses, hasta crear experimentos sociales y económicos más realistas.

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viernes, 23 de enero de 2026

¿Está tu organización lista para el Metaverso? Lo que la IA nos enseñó

A finales de 2022, el mundo cambió con la llegada de ChatGPT y el famoso metaverso. En poco tiempo, lo que parecía ciencia ficción se convirtió en una herramienta cotidiana, asombrando a todos por su capacidad casi humana para procesar información a una velocidad sin precedentes.

Sin embargo, este auge no vino solo. Con la innovación llegaron los desafíos y una gran lección: la tecnología avanza más rápido que nuestra capacidad de reacción.

Las dos caras de la Inteligencia Artificial

Aunque herramientas como ChatGPT, Meta y Salesforce han demostrado un potencial increíble, también han dejado al descubierto grietas importantes que no podemos ignorar:

  • Las "Alucinaciones": Casos donde la IA inventa datos o precedentes legales con total seguridad.
  • Desafíos Éticos: El riesgo de desinformación mediante deepfakes (podcasts o videos falsos) que pueden dañar reputaciones de forma irreversible.
  • Impacto Económico: La preocupación legítima sobre la transformación de industrias enteras y la posible pérdida de empleos antes de que estemos preparados.

Esta incertidumbre llevó a líderes tecnológicos a pedir una moratoria de seis meses. El objetivo era pausar el desarrollo para establecer salvaguardas. Pero, seamos honestos: en el mundo tecnológico, el botón de "pausa" rara vez funciona.

La IA es solo la punta del iceberg

Es fácil perderse en la fiebre de la IA, pero es fundamental entender que la IA no es el destino final. En realidad, es solo un componente de un ecosistema mucho más vasto y disruptivo: el Metaverso.

Muchos todavía ven el metaverso como algo lejano o relacionado solo con videojuegos, pero la realidad es que es una convergencia de tecnologías (IA, machine learning, realidad aumentada, etc.) que ya está sobre nosotros.

El riesgo real: Así como ChatGPT tomó a muchos por sorpresa, las organizaciones corren el riesgo de quedar "ciegas" ante la velocidad del impacto del metaverso.

¿Por qué empezar a prepararse hoy?

A diferencia de lo que ocurrió con la IA, no habrá espacio para pedir una "tregua de doce meses" para estudiar el terreno. El metaverso no esperará a que las empresas actualicen sus manuales de estrategia.

La preparación debe ser inmediata. Entender cómo estas tecnologías convergen y cómo afectarán a tu sector es la única forma de pasar de la reactividad a la innovación.

La transición hacia esta nueva era digital puede parecer abrumadora, pero no tienes que hacerla a ciegas. Nuestro objetivo es brindarte la guía necesaria para navegar esta convergencia tecnológica con éxito.

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jueves, 4 de diciembre de 2025

Cuatro formas de entender la Inteligencia Artificial

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA), es común imaginar máquinas que “piensan” como humanos. Sin embargo, el primer concepto clave es este: la IA no es inteligencia humana. Puede imitarla, sí, pero sigue siendo una simulación orientada a lograr objetivos a través de algoritmos que procesan datos y aprenden de ellos.

Para entender mejor este campo, existen cuatro grandes maneras de definir o clasificar la IA:

1. IA que actúa como un humano

Aquí entramos en territorio del famoso Test de Turing, donde una máquina “aprueba” si un evaluador no puede distinguirla de un ser humano durante una conversación. Este enfoque engloba tecnologías como:

  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Representación de conocimiento
  • Razonamiento automático
  • Aprendizaje automático

En su versión moderna, el Total Turing Test, también se consideran capacidades físicas, como visión computacional y robótica.

La idea clave es que actuar como humano no implica copiarlo exactamente. Igual que los hermanos Wright no imitaron a los pájaros para volar, sino que se inspiraron en ellos, la IA busca cumplir un objetivo con su propio enfoque.

2. IA que piensa como un humano

Este tipo de IA intenta reproducir los procesos mentales humanos. Para saber si una máquina “piensa” como nosotros, primero debemos entender cómo pensamos. Aquí entran metodologías como:

  • Introspección: observar nuestros propios procesos mentales.
  • Pruebas psicológicas: analizar comportamientos humanos bajo condiciones similares.
  • Neuroimagen: tecnologías como PET, fMRI o MEG para ver la actividad cerebral.

A partir de estos modelos se crean programas que tratan de simular esos patrones. Los resultados suelen ser experimentales debido a la enorme variabilidad del pensamiento humano, pero son importantes en áreas como la psicología y las ciencias cognitivas.

3. IA que piensa racionalmente

En este enfoque relacionado a la inteligencia artificial, la pregunta no es “¿piensa como un humano?”, sino “¿piensa de forma lógica?”. Se basa en modelos que describen comportamientos racionales y usa reglas para resolver problemas de manera coherente.

Aquí, la máquina utiliza datos y principios lógicos para determinar la mejor acción posible. Muchas veces, resolver un problema “en teoría” es distinto a resolverlo “en la práctica”, pero este enfoque ayuda a crear un punto de partida sólido.

4. IA que actúa racionalmente

Esta categoría estudia cómo las personas actúan bajo ciertas condiciones y busca reproducir las acciones más eficientes y efectivas. Los sistemas que actúan racionalmente analizan el entorno y toman decisiones que maximicen la probabilidad de alcanzar un objetivo.

Se basa en comportamiento observable, condiciones reales y estrategias óptimas. Aunque no siempre la solución teórica funciona en la práctica, sí proporciona un marco desde el cual la IA puede adaptarse y aprender.

Otras formas de clasificar la IA

Hay clasificaciones más simples, como la división entre la inteligencia artificial débil (especializada en una sola tarea) e IA fuerte (capaz de adaptarse a múltiples situaciones). Sin embargo, este esquema se queda corto.

Una propuesta más completa es la del investigador Arend Hintze, quien divide la IA en cuatro niveles:

1. Máquinas reactivas

Son sistemas sin memoria ni aprendizaje a largo plazo. Responden al momento utilizando gran capacidad de cómputo y algoritmos optimizados. Ejemplo: máquinas que juegan ajedrez o participan en concursos de preguntas.

2. Memoria limitada

Es el tipo de IA que vemos hoy en autos autónomos o robots. Utiliza datos pasados recientes para tomar mejores decisiones y reaccionar más rápido.

3. Teoría de la mente

Un nivel aún en desarrollo. Implica que la máquina comprenda tanto sus propios objetivos como los de otros agentes. Para un coche autónomo, por ejemplo, sería anticipar la intención de otros conductores.

4. Autoconciencia

El nivel más avanzado y, por ahora, totalmente teórico. Requeriría máquinas con conciencia y sentido del yo, capaces de inferir intenciones ajenas basadas en experiencia y autorreflexión. Es el tipo de IA que vemos en ciencia ficción, pero hoy no existe ni estamos cerca.

Comprender estas categorías ayuda a tener una visión más clara y realista de lo que la IA es —y no es—. Desde simples máquinas reactivas hasta teorías sobre conciencia artificial, este campo continúa creciendo y redefiniendo lo que consideramos “inteligente”.

Más información Aquí Cuatro formas de entender la Inteligencia Artificial

sábado, 7 de junio de 2025

Enfoques en la gestión de proyectos de software

La ejecución los proyectos de software tiene dos componentes: la ingeniería de software y la gestión.

La ingeniería de software consiste en todas las actividades técnicas que se realizan para construir el producto final del proyecto (las actividades de "simplemente construirlo").

La ingeniería de proyectos de software se ocupa de construir los componentes, integrarlos, verificarlos, validarlos y, finalmente, combinar todos los componentes en un producto y convencer al cliente para que acepte su entrega.

La gestión facilita la ingeniería de software para que el producto final del proyecto se complete a tiempo, de manera eficiente, eficaz y sin defectos.


Alineación de la metodología de ingeniería de software con la metodología de gestión de proyectos

Existen dos escuelas de pensamiento generales sobre la vinculación de las metodologías de ingeniería de proyectos de software y gestión: fuertemente acopladas y débilmente acopladas.

Fuertemente acopladas. Una escuela de pensamiento sostiene que ambas metodologías están fuertemente acopladas y que la gestión depende completamente de la metodología de ingeniería de software adoptada para construir el producto final del proyecto.

Por lo tanto, la gestión de proyectos debe estar estrechamente entrelazada con la ingeniería de software.

En algunas metodologías de ingeniería de software, como los métodos ágiles, la distinción entre ingeniería de software y gestión de proyectos es algo difusa.

En esta situación, el argumento es que el SPM  (gestor de proyectos de software por sus siglas en inglés) o gestor de proyectos de software actúa como un coach, porque la responsabilidad principal de un SPM es ser la voz de las personas y un líder en lugar de un director.

Débilmente acopladas. En la otra escuela de pensamiento, los dos aspectos de la ingeniería de software y la gestión están débilmente acoplados, pero se influyen mutuamente.

Por lo tanto, cada aspecto necesita cierta adaptación para ajustarse al otro. Además, en esta escuela de pensamiento, la gestión de proyectos se considera que tiene múltiples objetivos, siendo el objetivo principal construir el producto final.

Otros objetivos incluyen la gestión del cronograma, la productividad, la calidad, los recursos, la moral, los clientes y las ganancias.

En la escuela de pensamiento débilmente acoplada, un SPM debe ser primero un gestor y, en segundo lugar, conocer la metodología de ingeniería de software.


Metodologías de ingeniería de software

En resumen, las metodologías de ingeniería de proyectos de software incluyen cascada, incremental, espiral, orientada a objetos, basada en casos de uso (lenguaje unificado de modelado) y métodos ágiles de varios tipos.

Estas metodologías también se conocen comúnmente como SDLC (ciclos de vida de desarrollo de software).

Los métodos ágiles incluyen programación extrema (XP), scrum, clear case, desarrollo impulsado por características, desarrollo impulsado por pruebas, desarrollo dinámico de sistemas, proceso unificado racional (RUP, la versión ágil), desarrollo de software adaptativo y programación pragmática.

Los métodos ágiles, con la excepción de RUP, solo fomentan el desarrollo de la documentación mínima requerida asociada con el desarrollo del software.

RUP, sin embargo, es una excepción porque RUP es un proceso detallado de ingeniería de software que incluye niveles de documentación similares a otros tipos de métodos.


Una metodología de gestión de proyectos de software completamente alineada es adecuada para organizaciones más pequeñas y homogéneas, mientras que las organizaciones menos homogéneas deberían tener una metodología de gestión de proyectos desacoplada de la metodología de ingeniería de software del proyecto.

Debido a que la metodología de ingeniería de software utilizada en un proyecto tiene un impacto en la gestión de proyectos, cada proyecto deberá tener la metodología de gestión adaptada en cierta medida para alinearse con la metodología de ingeniería de software.

Fuente original Aquí Enfoques en la gestión de proyectos de software

viernes, 4 de abril de 2025

Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

El ciclo de vida del desarrollo de software tradicional(SDLC, por sus siglas en inglés) es el más utilizado para diseñar productos de software en tres partes principales: 

1. Análisis de requisitos 

2. Modelado de datos 

3. Normalización 

Durante la primera fase, el análisis de requisitos, el equipo de desarrollo y diseño lleva a cabo entrevistas con el fin de capturar todas las necesidades del negocio relacionadas con el sistema propuesto. La fase de modelado de datos consiste en la creación del modelo de datos lógico, que posteriormente se utilizará para definir el modelo de datos físico o las estructuras de la base de datos. Una vez que la base de datos ha sido modelada y diseñada, se implementa la fase de normalización para ayudar a eliminar o reducir tanto como sea posible cualquier dato redundante. A continuación, se presenta una descripción más específica de las actividades incluidas en el ciclo de desarrollo.

Desarrollo

El ciclo de vida del desarrollo incluye cuatro componentes generales. Desde esta perspectiva, el "desarrollo" consistiría en todos los pasos necesarios para llevar a cabo la creación de la aplicación.

Esto incluye la viabilidad, el análisis, el diseño y la codificación propiamente dicha. La viabilidad representa las tareas necesarias para determinar si el proyecto de desarrollo de software tiene sentido desde el punto de vista empresarial. La mayoría de las organizaciones integrarían el proceso de retorno sobre la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) durante este paso.

El ROI consiste en los pasos financieros que determinan matemáticamente si el proyecto proporcionará los rendimientos monetarios necesarios para el negocio. Centrarse únicamente en los retornos monetarios puede ser una trampa grave, ya que hay muchos beneficios que pueden obtenerse a través de retornos no monetarios.

La viabilidad a menudo contiene lo que se conoce como un pronóstico o presupuesto de alto nivel. El "alto" representaría el "peor caso" en términos de costos y el "bajo", el mejor caso o el costo más bajo. La esperanza, por supuesto, es que el costo real y el cronograma queden en algún punto intermedio entre el alto y el bajo.

Pero la viabilidad va más allá del presupuesto; también representa si la empresa considera que el proyecto es alcanzable dentro de un cronograma específico. Por lo tanto, la viabilidad es una declaración tanto de los objetivos financieros como empresariales, y una creencia general de que el costo vale la recompensa.

 El análisis en el ciclo de vida del desarrollo de software

El análisis es el paso final para crear los requisitos lógicos detallados o la arquitectura de las aplicaciones y la base de datos. En última instancia, el analista crea un documento de requisitos que describe todas las necesidades para que los codificadores trabajen sin tener que regresar directamente a los usuarios en busca de aclaraciones.

El análisis, como responsabilidad arquitectónica en el ciclo de vida del desarrollo de software, se basa mucho en una progresión matemática de pasos predecibles. Estos pasos son bastante iterativos por naturaleza, lo que requiere que los profesionales comprendan la naturaleza gradual de la finalización de este paso vital en el desarrollo.

Otro aspecto de las matemáticas del análisis es la descomposición. La descomposición establece la creación de los componentes más pequeños que conforman el todo. Es como los huesos, la sangre y los músculos del cuerpo humano que, en última instancia, conforman lo que físicamente vemos en una persona.

Una vez que un sistema está descompuesto, el analista puede estar seguro de que las "partes" que componen el todo están identificadas y pueden reutilizarse en el sistema según sea necesario.

Estas partes descompuestas se denominan "objetos" y comprenden el estudio y la aplicación del análisis y diseño orientado a objetos. Por lo tanto, la base de trabajar con los usuarios lleva en última instancia a la creación de partes conocidas como objetos, que actúan como componentes intercambiables que pueden utilizarse cuando sea necesario.

Se puede pensar en los objetos, dentro del ciclo de vida del desarrollo de software, como en partes intercambiables de un automóvil. A veces se les llama "estándar", ya que pueden reutilizarse en múltiples modelos. Los beneficios son obvios. El mismo objetivo aplica al software: cuanto más reutilizable, más eficiente y rentable.

El diseño en el SDLC

El diseño es mucho menos lógico que el análisis, pero es un paso mucho más creativo. El diseño es la fase que requiere decisiones físicas sobre el sistema, desde qué lenguaje de programación utilizar, qué base de datos de proveedor seleccionar (por ejemplo, Oracle, Sybase, DB2), hasta cómo se identificarán las pantallas y los informes.

La fase de diseño también puede incluir decisiones sobre hardware y comunicaciones de red o la topología. A diferencia del análisis, el diseño requiere menos enfoque matemático e ingenieril, y más uno que realmente sirva a la perspectiva del usuario.

El proceso de diseño es quizás el más iterativo, lo que podría requerir múltiples sesiones con los usuarios mediante un enfoque de prueba y error hasta que se complete la interfaz de usuario correcta y la selección del producto.

El diseño a menudo requiere "expertos" en diseño de bases de datos, arquitectura de pantallas, así como profesionales que comprendan las necesidades de rendimiento de los servidores de red y otros componentes de hardware requeridos por el sistema.

Codificación

La codificación representa otro enfoque arquitectónico y matemático. Sin embargo, sugiero que las matemáticas no son la descripción más precisa de una estructura de codificación, sino que se trata más bien de entender cómo opera la lógica.

Esta componente de las matemáticas se conoce como "álgebra booleana" o las matemáticas de la lógica. El álgebra booleana es la base de cómo el software se comunica con la máquina real. El software es la abstracción física que nos permite interactuar con la máquina de hardware.

Entonces, la codificación es la mejor manera de desarrollar realmente la estructura del programa. Se ha escrito mucho sobre estilos y formatos de codificación. El más conocido se llama "programación estructurada". La programación estructurada fue desarrollada originalmente para que los programadores crearan código cohesivo, es decir, que fuera autosuficiente.

La autosuficiencia en la codificación significa que el programa es autocontenido porque toda la lógica relacionada con sus tareas está dentro del programa. Lo opuesto a la cohesión es el acoplamiento.

El acoplamiento es la lógica de los programas que dependen unos de otros, lo que significa que un cambio en un programa implica un cambio en otro. El acoplamiento se considera peligroso desde una perspectiva de mantenimiento y calidad, simplemente porque los cambios causan problemas en otros sistemas dependientes o "acoplados".

La relación entre la codificación y el análisis puede ser crítica, dado que la decisión sobre qué código conformará un módulo puede determinarse durante el análisis en lugar de durante la codificación.

Artículos relacionados Aquí Ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

sábado, 22 de marzo de 2025

Resumen De Metodologías De Desarrollo De Software

Usar metodologías de desarrollo de software es muy similar a usar un libro de recetas de concina. Cualquiera que intente hacer un pastel simplemente adivinando la receta y el método descubrirá muy rápidamente que el resultado puede no ser un buen pastel. La mayoría de nosotros recurriremos a algún tipo de recetario. De la misma manera, al embarcarse en un proyecto de desarrollo de software, usar una metodología para proporcionar un marco y un sentido de dirección asegurará un mejor resultado.

ENFOQUES DE DESARROLLODE SOFTWARE

En el corazón de un nuevo proyecto de desarrollo de software está la necesidad de resolver un problema identificado. ¿Pero cuál es la mejor manera de abordarlo y comunicar ideas? 

Lamentablemente, no existe un único marco, metodología o técnica "que sirva para todo" que resuelva todos tus problemas — ¡eso sería demasiado fácil! Además, diferentes organizaciones adoptan métodos y tácticas distintas para resolver sus problemas. Sin embargo, hay un punto de partida razonable, y ese es el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés).

El ciclo de vida del desarrollo de software

Las metodologías de desarrollo de software en general es seguir un proceso establecido con una serie de pasos definidos (y predecibles). Esto se conoce como el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés). Por lo general, comienza con la identificación de un problema interno o una aspiración, a menudo en forma de un breve documento inicial. La revisión del producto al final del ciclo de vida puede desencadenar un nuevo desarrollo. 

El ciclo de vida contiene una serie de fases, cada una de las cuales contribuye con un proceso al desarrollo.

La duración de un SDLC varía enormemente dependiendo de las metodologías de desarrollo de software utilizadas, del tamaño y la complejidad del problema que intenta resolver. A pesar de esto, la duración de cada fase generalmente permanece proporcional: por ejemplo, la fase de codificación es más larga (potencialmente varios meses) en comparación con un período más corto de diseño y arquitectura (quizás varias semanas). 

Los componentes básicos del ciclo de vida (hasta el punto del lanzamiento) son los siguientes.

Documento inicial (Brief) 

Este desencadena el proceso de desarrollo. Puede basarse en un problema con un sistema o proceso existente, algo nuevo que sea necesario para cumplir con un requisito empresarial o simplemente una respuesta a una oportunidad emergente basada en una nueva idea. Puede surgir como resultado de la aspiración de una organización de brindar una mejor experiencia al cliente, mejorar sus procesos o reducir costos (¡o las tres cosas!).

Esta es una investigación de alto nivel sobre el documento inicial (brief), que en esencia considera el problema a resolver e investiga posibles soluciones. Estas soluciones pueden incluir:

  • Una solución lista para usar: un producto o aplicación existente que se puede comprar y utilizar sin necesidad de modificaciones. 
  • Una solución adaptada: se utiliza una aplicación genérica para construir una solución adecuada (como una hoja de cálculo o un paquete de bases de datos), o bien una solución lista para usar se adapta añadiendo funcionalidades adicionales para satisfacer las necesidades de la organización. 
  • Una solución personalizada: una solución que se escribe desde cero, con un proceso completo de investigación, diseño, desarrollo y pruebas antes de su implementación. 
  • Ningún cambio: hay ocasiones en las que los costos de un proyecto de desarrollo superarían ampliamente los beneficios organizacionales que se obtendrían. Esto a menudo se mide financieramente en términos del posible retorno de la inversión (ROI). El ROI se calcula para evaluar qué tan bien rendirá (o ha rendido) una inversión particular. Un ROI bajo sugeriría que el desarrollo de software podría no ser factible.

Análisis

Una vez que se ha establecido que es necesario un desarrollo, se lleva a cabo un análisis completo del problema y del sistema existente (y de cómo este podría contribuir a la solución). Esto se documenta para asegurar que las decisiones posteriores puedan justificarse.

Planificación

Esta es una parte formal y muy necesaria del proceso que a veces puede pasar por alto. Aquí se identifican las actividades y procesos esperados necesarios para lograr la solución, junto con los plazos previstos. Luego, se establecen y asignan los recursos disponibles a las tareas que deberán realizarse.

Diseño 

La finalización del análisis conduce al diseño del nuevo sistema. Esto puede o no estar documentado formalmente (dependiendo de la naturaleza del desarrollo y de la metodología utilizada para enfocar las actividades).

Desarrollo 

Esta fase implica la codificación real de la nueva solución, sistema o servicio.

Pruebas 

En el desarrollo de software pueden aplicarse diversas estrategias de prueba. Algunas se realizan durante el desarrollo, otras cuando el desarrollo se considera relativamente completo, y otras durante un período de pruebas finales antes de que el sistema desarrollado sea entregado al cliente.

Implementación/Puesta en marcha 

Una vez que el código ha pasado las pruebas, funcionará sin problemas en un entorno de prueba (staging) y estará listo para entrar en producción ("live"). En este punto, el sistema se implementa (instala y prepara) para ser utilizado por clientes internos y/o externos.

El cliente buscará el consejo de los desarrolladores en cuanto a las metodologías de desarrollo de software sobre la implementación del sistema para que pueda integrarse adecuadamente en el negocio (a menudo llamado "estrategia de cambio"). No hay una única respuesta correcta a la pregunta de cómo debe implementarse la solución, por lo que el equipo de desarrollo debe considerar las necesidades del cliente, los factores de riesgo y la cantidad de trabajo adicional que generará la actividad de implementación al dar sus recomendaciones.

Común a todas las estrategias de cambio es la necesidad de que los datos de la organización se agreguen al nuevo sistema para que, cuando entre en funcionamiento, tenga algo con qué trabajar. Esto puede requerir cambios en los datos para prepararlos para la integración, como convertir formatos de datos o reorganizar los datos para prepararlos para la transferencia. Los datos generalmente se migrarán al nuevo sistema en un momento en que las transacciones comerciales normales están suspendidas porque la organización está cerrada. Esto puede ser más desafiante si el negocio opera en línea.

Fuente original Aquí Resumen De Metodologías De Desarrollo De Software

jueves, 20 de marzo de 2025

Tipos de proyectos de desarrollo de software

Los proyectos de desarrollo de software (SDPs, por sus siglas en inglés) no son homogéneos. Vienen en varios tamaños y tipos. Algunos ejemplos nos ayudarán a comprender la amplitud de los SDPs:

  • Una organización desea trasladar un proceso empresarial del procesamiento manual de información al procesamiento informático. Este proyecto incluirá el estudio de los requisitos del usuario y la realización de todas las actividades necesarias para implementar el sistema basado en computadora.
  • Una organización desea trasladar un proceso empresarial del procesamiento manual de información al procesamiento informático. La organización no quiere que el software se desarrolle "desde cero". Quiere utilizar un producto de software comercial listo para usar (COTS, por sus siglas en inglés). Este proyecto incluirá la implementación y quizás alguna personalización del producto COTS para adaptarlo a las necesidades de la organización.
  • Una organización tiene un sistema basado en computadora que necesita ser trasladado a otro sistema informático porque el sistema existente se ha vuelto obsoleto y ya no hay soporte disponible para mantenerlo en funcionamiento. Este proyecto podría incluir la migración del código, la capacitación de los usuarios y la prueba de la nueva implementación.
  • Una organización tiene un sistema basado en computadora y desea trasladarlo de un sistema de archivos planos a un sistema basado en RDBMS (sistema de gestión de bases de datos relacionales). Las actividades incluirán la conversión de datos además de otras tareas.
  • Una organización tiene un sistema de procesamiento de información basado en computadora y necesita realizar modificaciones en el software o agregar funcionalidades adicionales. Las actividades incluyen añadir funcionalidades y realizar las modificaciones necesarias en el software de un tercero (si es necesario).
  • Una organización ha desarrollado un sistema de procesamiento de información basado en computadora y quiere que sea probado exhaustivamente por una organización independiente. Las actividades incluirán las pruebas y la interacción entre las organizaciones.

Estos ejemplos apenas rozan la superficie de la amplitud de los proyectos de software, y nuevos tipos de proyectos siguen apareciendo. Sin embargo, en todos los casos, los proyectos están relacionados con software, pero las tareas, actividades y, por lo tanto, el trabajo en cada uno de los proyectos son enormemente diferentes.

Clasificación de los tipos de proyecto 

Los proyectos de software pueden clasificarse de varias maneras. Por ejemplo, los proyectos de software pueden clasificarse como:

  • Proyectos del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés) 

    • Proyectos de ciclo de vida completo 
    • Proyectos de ciclo de vida parcial 

  • Proyectos de desarrollo de software impulsados por enfoques 

    • Desarrollo “desde cero” (creación completa del software desde “cero”) 
    • Personalización/implementación de productos COTS (software comercial listo para usar) 
    • Portabilidad (Porting) 
    • Migración 
    • Conversión de software existente para cumplir con cambio de condiciones, como cuando se presentaron las conversiones al año 2000 (Y2K) y al euro respectivamente. 

  • Proyectos de mantenimiento 

    • Reparación de defectos 
    • Expansión funcional 
    • Soporte operativo 
    • Corrección de comportamientos inusuales 
    • Modificación de software 

  • Proyectos de aplicaciones web 
  • Proyectos de desarrollo ágil

 Basado en el ciclo de vida del desarrollo de software

Software de ciclo de vida completo. Un proyecto de ciclo de vida completo es un proyecto que abarca todo el arco de la metodología que se está utilizando: comienza al inicio y termina al final. Un problema al discutir un proyecto de ciclo de vida completo es que no hay estandarización con respecto a qué constituye un ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés). Generalmente, se acepta que el análisis de los requisitos del usuario, el análisis de los requisitos del software, el diseño del software, la construcción y las pruebas (independientemente de cómo se llamen) son partes de un SDLC. Algunos de los componentes de un SDLC que aún están en debate incluyen:

  • Un estudio de viabilidad que determine si el proyecto vale la pena.
  • Pruebas especiales que van más allá de las pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas del sistema y pruebas de aceptación.
  • Implementación, incluida la instalación de hardware, software del sistema, software de aplicación, etc.
  • Puesta en marcha del software, incluida la creación de archivos maestros de datos, capacitación de usuarios, ejecuciones piloto, ejecuciones paralelas, etc.

En muchos casos, cuando el producto final se utiliza dentro de la misma organización, estos cuatro componentes se consideran parte del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Por otro lado, en otras circunstancias, estos componentes se excluyen para organizaciones que se especializan en el desarrollo de software y/o desarrollan software para ser utilizado por otra organización (a menos que se incluyan contractualmente o formen parte de una arquitectura de software como servicio).

Software de ciclo de vida parcial. Los proyectos de ciclo de vida parcial son aquellos que incluyen solo una parte del SDLC. En los proyectos de ciclo de vida parcial, pueden ocurrir diversas combinaciones, incluidas:

  • Proyectos de pruebas en los que el alcance del trabajo consiste en realizar las pruebas especificadas o necesarias sobre el producto de software para certificar el producto. (Normalmente, las pruebas unitarias y las revisiones de código no están incluidas en este tipo de proyecto.)
  • Proyectos de verificación y validación independientes (IV&V) en los que los proyectos van más allá de las simples pruebas, incluyendo revisiones de código y otras formas de validación para determinar la eficiencia de la codificación.
  • Un proyecto dividido entre dos o más proveedores según la especialidad, para aprovechar las ventajas de las mejores prácticas desarrolladas a través de la especialización, lo que puede llevar a definir el proyecto por fases o por combinaciones de fases, como:

    • Análisis de requisitos 
    • Diseño 
    • Construcción del software 
    • Pruebas

Como se ha expuesto, los proyectos de desarrollo de software son diversos y pueden clasificarse según su enfoque, alcance y ciclo de vida. Cada tipo de proyecto implica tareas y actividades específicas, desde la creación de software desde cero hasta la personalización de productos comerciales, la migración de sistemas o el mantenimiento de software existente. Además, los proyectos pueden abarcar el ciclo de vida completo del desarrollo de software o solo una parte de él, dependiendo de los objetivos y necesidades de cada organización. Esta diversidad resalta la importancia de una planificación adecuada y de la selección de metodologías apropiadas para garantizar el éxito en la implementación y mantenimiento de los sistemas de software.

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