Implementación de agentes de IA para mejorar la fase de estimación de esfuerzo del desarrollo de software

Abstract

La presente investigación determinó el grado de mejora que proporciona la implementación de un agente de inteligencia artificial en la estimación de esfuerzo del desarrollo de software en una empresa peruana. Se utilizó un enfoque pre-experimental cuantitativo con evaluaciones pre-test y post-test en 40 proyectos de desarrollo de software. Se midieron ocho indicadores temporales distribuidos en dos dimensiones: análisis de requisitos para estimación y estimación de esfuerzo propiamente dicha. El procesamiento de datos se realizó a través de pruebas t para muestras emparejadas y determinación de tamaños del efecto. La implementación del agente de IA generó reducciones estadísticamente relevantes (p < 0.001) en todos los indicadores evaluados. Los tiempos promedio experimentaron una reducción del 87%, con mejoras superiores al 78% en todos los casos evaluados, lo que representa una optimización sustancial en la eficiencia operativa. La variabilidad de los procesos disminuyó significativamente, con el coeficiente de variabilidad reduciéndose de 15.5% a 11.6%, evidenciando mayor homogeneidad, control y estandarización en los procesos de estimación. El agente de inteligencia artificial mejoró notablemente la eficiencia de los procesos de estimación de esfuerzo manteniendo la confiabilidad del proceso, evidenciando un potencial transformador en la práctica profesional del desarrollo de software.