Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2025
Propuesta de guía para la estimación de esfuerzos en proyectos de desarrollo de software que tenga en cuenta el impacto de la inteligencia artificial generativa para una empresa del sector farmacéutico
El objetivo de este estudio fue desarrollar una propuesta de guía para la estimación de esfuerzos en proyectos de desarrollo de software que incorpore el impacto de la inteligencia artificial generativa, aplicada a un HUB tecnológico de una empresa del sector farmacéutico en Colombia. El estudio se diseñó como una investigación descriptiva, con enfoque no experimental y secuencial exploratorio, desarrollada en el contexto real de operación del HUB tecnológico. La población objetivo estuvo conformada por los principales actores técnicos del HUB, incluyendo roles de arquitectura y liderazgo técnico. La intervención consistió en la identificación de necesidades mediante entrevistas semiestructuradas y el análisis de datos históricos de estimaciones de esfuerzo de la organización. Posteriormente, se realizó un análisis comparativo de cuatro métodos de estimación de esfuerzos —Delphi, COCOMO II, analogía y redes neuronales artificiales— aplicados a un caso de estudio real, con el fin de seleccionar el método más adecuado. Las mediciones se basaron en la comparación entre el esfuerzo estimado y el esfuerzo real ejecutado. Los resultados mostraron que el método de estimación por analogía presentó el mejor desempeño, con un error relativo del 10,06%, siendo seleccionado como base para la guía. A partir de este método y de las necesidades identificadas, se diseñó una guía estructurada que considera explícitamente el impacto de la inteligencia artificial generativa en la productividad del equipo. La evaluación de la guía, mediante una rúbrica aplicada a un caso de estudio real, arrojó resultados entre buenos y excelentes. (Texto tomado de la fuente)
Texto completo 108 páginas con texto de 118
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Contenido
- Introducciónp. 19
- Alcance y objetivosp. 20
- Metodologíap. 21
- Antecedentes y trabajos relacionadosp. 23
- Estimación de esfuerzos en proyectos de softwarep. 23
- 1.1.1 Métodos algorítmicosp. 24
- 1.1.2 Métodos no algorítmicosp. 25
- 1.1.3 Métodos basados en analogíap. 25
- 1.1.4 Métodos basados en inteligencia artificialp. 26
- 1.1.5 Comparación de métodosp. 26
- Hallazgos sobre la estimación de esfuerzos en proyectos de softwarep. 27
- Guías para la estimación de esfuerzos en proyectos de softwarep. 28
- La inteligencia artificial generativa en el desarrollo de softwarep. 30
- Identificación de necesidades para una guía de estimación de esfuerzosp. 35
- Entrevistas a los principales actores del HUB tecnológicop. 33
- 2.1.1 Estructura de las entrevistasp. 33
- 2.1.2 Perfil de los entrevistadosp. 35
- 2.1.3 Síntesis de las respuestasp. 35
- 2.1.4 Principales resultados de las entrevistasp. 40
- 2.2.1 Lenguajes de programaciónp. 43
- 2.2.2 Tamaño de los proyectosp. 44
- 2.2.3 Error de las estimacionesp. 45
- 2.2.4 Métodos de estimación utilizadosp. 46
- Descripción de requerimientos y conclusionesp. 46
- Análisis comparativo y selección de métodop. 49
- Métodos de estimación de esfuerzosp. 49
- 3.1.1 Método Delphip. 49
- 3.1.2 Puntos de función y COCOMO IIp. 51
- 3.1.3 Estimación por analogíap. 54
- 3.1.4 Redes neuronales artificialesp. 56
- Caso de estudiop. 57
- 3.2.1 Historias de usuariop. 57
- 3.2.2 Esfuerzo ejecutadop. 61
- 3.3.1 Ejecución de estimación por el método Delphip. 62
- 3.3.2 Ejecución de estimación por COCOMO IIp. 63
- 3.3.3 Ejecución de estimación por analogíap. 66
- 3.3.4 Ejecución de estimación por ANNp. 68
- 3.3.5 Análisis comparativop. 69
- Diseño de la guía para la estimación de esfuerzosp. 73
- Consideraciones para el diseño de la guíap. 71
- Propuesta metodológica de la guía de estimaciónp. 73
- 4.2.1 Objetivo de la guíap. 73
- 4.2.2 Alcance y público objetivop. 73
- 4.2.3 Roles involucradosp. 73
- 4.2.4 Proceso de estimación propuestop. 74
- 4.2.5 Impacto de la IA generativa en la estimaciónp. 75
- 4.2.6 Artefactos y plantillasp. 76
- Contenido de la guía y estructura finalp. 77
- Evaluación de la guíap. 79
- Rúbrica de evaluación de la guíap. 79
- Caso de estudio para evaluación de la guíap. 80
- 5.2.1 Historias de usuariop. 57
- Aplicación y evaluación de la guía desarrolladap. 83
- 5.3.1 Ejercicio de aplicación de la guíap. 84
- Análisis de resultados de evaluaciónp. 85
- Conclusiones y recomendacionesp. 89
- Conclusionesp. 89
- 6.1.1 Aportep. 90
- Recomendacionesp. 92
- Anexo: Guía de estimación de esfuerzos de proyectos de softwarep. 93
- 1. Introducciónp. 19
- 2. Contexto organizacionalp. 77
- 3. Marco conceptualp. 77
- 4. Proceso de estimaciónp. 37
- 4.2.1. Procesamiento de entradasp. 84
- 4.2.2. Cálculo de distanciasp. 100
- 4.2.3. Cálculo de estimación de esfuerzop. 101
- 4.2.4. Ajustes por el impacto de la inteligencia artificial generativap. 102
- 4.2.4. Actualización de base de datos de proyectosp. 102
- 5. Roles y responsabilidadesp. 77
- 6. Artefactos y plantillasp. 76
- 7. Ejemplo práctico de estimaciónp. 107
- 8. Métricas, seguimiento y retroalimentaciónp. 110
- 9. Control de versiones de la guíap. 111
- Bibliografíap. 115
- Figura 1-1: Métodos de estimación de esfuerzos a través del tiempop. 24
- diferentes proyectos del HUB tecnológicop. 43
- diferentes proyectos del HUB tecnológico teniendo en cuenta el esfuerzo ejecutadop. 44
- proyectosp. 45
- Figura 3-1: Fases del método Delphip. 50
- Figura 3-2: Proceso de análisis de puntos de funciónp. 52
- Figura 3-3: Captura de pantalla del uso de la herramienta COCOMO IIp. 66
- Tabla 1-1: Fortalezas y limitaciones de métodos de estimación de esfuerzosp. 26
- Tabla 1-2: Guías de estimación de esfuerzosp. 28
- Tabla 2-1: Preguntas de entrevistasp. 34
- Tabla 2-2: Parámetros de estimaciones históricasp. 42
- para el HUB tecnológicop. 46
- Tabla 3-1: Atributos para la estimación por analogíap. 55
- Tabla 3-2: Historias de usuario de caso de estudiop. 57
- Tabla 3-3: Estimación y esfuerzo real ejecutado de caso de estudiop. 61
- Tabla 3-4: Perfiles de participantes de planning pokerp. 62
- Tabla 3-5: Resultado de estimación por planning pokerp. 62
- Tabla 3-6: Conteo de funciones de datosp. 63
- Tabla 3-7: Conteo de funciones transaccionalesp. 63
- Tabla 3-8: Factores de escala e impulsores de costop. 64
- Tabla 3-9: Atributos para la estimación por analogíap. 66
- Tabla 3-10: Pesos de cada atributop. 68
- Tabla 3-11: Hiperparámetros de red neuronal artificialp. 69
- Tabla 3-12: Error relativo de cada método de estimaciónp. 70
- Tabla 4-1: Roles en la guía de estimación de esfuerzosp. 73
- generativap. 41
- Tabla 4-3: Secciones de la guía de estimación de esfuerzosp. 77
- Tabla 5-1: Rubrica de evaluación de la guíap. 79
- Tabla 5-2: Historias de usuario para la evaluación de la guíap. 80
- Tabla 5-3: Procesamiento de entradas para el ejercicio de aplicación de la guíap. 84
- Tabla 5-4: Estimaciones de esfuerzos para el ejercicio de aplicación de la guíap. 84
- Tabla 5-5: Resultados de evaluación de la guía de estimación de esfuerzosp. 86