¿Utilizas ChatGPT para programar de forma más rápida y eficiente? Eso está muy bien, pero ¿por qué no dar un paso más y mejorar tu juego de desarrollo con herramientas de inteligencia artificial?
La tecnología de Inteligencia Artificial (IA) avanza a pasos agigantados en el mundo de la desarrollo de software. Y ChatGPT es sólo una herramienta entre la amplia selección de software basado en IA diseñado para desarrolladores. Con tantas opciones disponibles, encontrar las herramientas adecuadas para tus necesidades puede ser difícil.
Estamos aquí para ayudarle. Este blog pretende cubrir 10 de las herramientas de IA más potentes para el desarrollo de software. Tanto si necesitas una herramienta para gestionar grandes conjuntos de datos como si quieres acelerar tu proceso de codificacióncualquiera (o varias) de estas soluciones basadas en IA le ayudarán sin duda a alcanzar sus objetivos con facilidad.
¿Cómo puede ayudar una herramienta de IA?
Antes de entrar en materia, hablemos brevemente de las ventajas de utilizar una herramienta de inteligencia artificial para el desarrollo de software. En pocas palabras, la IA puede marcar una diferencia significativa en la rapidez y precisión con la que puedes completar los proyectos.
Entre las áreas del desarrollo de software en las que las herramientas de IA pueden ayudar se incluyen:
Automatización
El software y las herramientas de IA están revolucionando la depuración automatizada mediante la detección de patrones para identificar y categorizar los tipos de error. Gracias a los algoritmos de aprendizaje profundo, los errores pueden señalarse rápidamente y el proceso de depuración puede acelerarse.
Con estas herramientas, los desarrolladores no tienen que analizar el código o detectar problemas manualmente: la inteligencia artificial puede encargarse de ello por ellos. Esto aumenta la velocidad y la precisión con la que se pueden completar los proyectos de desarrollo de software.
Además, la IA puede incluso competir con los desarrolladores de software y aprender a corregir cada tipo de error. Tras el entrenamiento, la máquina puede detectar y corregir automáticamente numerosos errores, de forma similar a la función de autocorrección de texto de los smartphones.
Generación de código Swift
La cantidad de tiempo que sus desarrolladores ahorrarán en codificación es incalculable. ChatGPT, un asistente de IA que todos conocemos (y adoramos), puede generar código más robusto en una fracción del tiempo que le llevaría a un programador humano.
Los limitados recursos de que disponen la mayoría de los desarrolladores hacen que el software de inteligencia artificial sea imprescindible para cualquier equipo de desarrollo. El software de IA puede generar código a partir de instrucciones en lenguaje natural, lo que facilita y agiliza enormemente la programación de sistemas y aplicaciones.
No hay que pensar que estas soluciones no pueden manejar la ambigüedad. Sin embargo, una vez que el software basado en IA domine los patrones subyacentes, podría generar programas ensamblando módulos predefinidos como piezas de LEGO en lugar de limitarse a completar código.
Pruebas inteligentes
Probar un producto de software implica ejecutar múltiples escenarios, identificar errores y luego corregirlos. Este proceso puede llevar mucho tiempo a los desarrolladores, pero es esencial para desarrollar un producto de alta calidad.
Es entonces cuando Herramientas basadas en IA ¡al rescate!
El software de IA puede aprender a probar productos de forma automatizada utilizando algoritmos de aprendizaje supervisado y plataformas basadas en la nube. Algunas herramientas pueden analizar registros anteriores para generar automáticamente una lista de casos de prueba que ejecutar en el sistema.
Además, las mejores herramientas de IA pueden proyectar los resultados de las pruebas sin realizarlas realmente. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el riesgo de errores manuales.
Diseño estratégico
Los desarrolladores de software invierten mucho tiempo en debatir y seleccionar las características y funcionalidades del producto. Para ello hay que hacer un brainstorming y evaluar ideas, determinar las mejores funcionalidades para satisfacer las necesidades de los usuarios e identificar métodos de implementación eficientes.
Por eso es esencial utilizar herramientas de inteligencia artificial.
Las herramientas de desarrollo de software de IA, formadas en proyectos anteriores y factores empresariales, pueden analizar el software existente y encontrar soluciones que satisfagan tanto a los clientes como a los ingenieros de software. Teniendo en cuenta las opiniones de los usuarios sobre soluciones similares y los comentarios de los clientes, estas herramientas pueden incluso crear una jerarquía de características para garantizar el éxito de su producto de software.
Despliegue y operaciones
El proceso que lleva al lanzamiento de un producto de software es largo y complejo. A menudo implica la evaluación manual de cada nueva función, versión o componente antes de su despliegue, lo que puede llevar mucho tiempo a los desarrolladores.
Mediante el uso de herramientas de IA integradas con DevOps, este proceso puede acortarse significativamente. El software automatizará la comparación entre versiones e identificará errores rápidamente con procedimientos de prueba automatizados.
Además, el software de IA también puede reducir la complejidad de la gestión de la configuración y optimizar los recursos de infraestructura. Siempre que encuentre el la herramienta adecuada para su proyectoEn un abrir y cerrar de ojos podrá implantar y poner en funcionamiento su producto.
Así que pasamos a las herramientas de IA reales a disposición de los desarrolladores.
10 herramientas de IA para el proceso de desarrollo de software
Según Gartner, alrededor de 37% de las empresas aplican la IA para gestionar sus operaciones. Se espera que esta cifra aumente en los próximos años, dado que el uso de la inteligencia artificial por parte de las empresas se ha incrementado en un enorme 270% entre 2015 y 2019.
Para estar al día tendencia de la industria tecnológicaAquí tiene 10 de las mejores herramientas de IA que los desarrolladores de software deberían tener en cuenta para sus proyectos:
1. Plataforma de IA Microsoft Azure
Como ya sabrás, Azure ya es una plataforma en la nube consolidada, y sus capacidades de IA no son una excepción.
La industria de Plataforma Microsoft Azure AI ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios para satisfacer diversas necesidades de desarrollo de IA. Una característica destacada del producto son sus redes neuronales preentrenadas, que sobresalen en tareas como el reconocimiento de objetos y patrones en secuencias de vídeo, la traducción de idiomas, el análisis de textos y sentimientos y el etiquetado de imágenes.
Además de las redes neuronales, la plataforma proporciona una sólida capa de datos con servicios adaptados a datos estructurados y no estructurados. Esto significa que puede integrar sin problemas las capacidades de IA en sus aplicaciones, independientemente del tipo o formato de los datos con los que trabaje.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Desarrollar nuevos algoritmos y soluciones de software de aprendizaje automático de código abierto es fácil
- Proporciona integración multiplataforma con accesibilidad a los datos en una amplia gama de plataformas.
- Compatible con lenguajes de programación populares como Python
- Permite aplicaciones y agentes de IA personalizables, incluidos modelos de IA preentrenados para visión, habla y lenguaje a través de Azure Cognitive Services.
2. TensorFlow
Ahora mismo, TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje profundo más popular que existe. Se trata de un marco de aprendizaje automático de Google, muy compatible con Python y de código abierto.
También es una de las mejores herramientas de desarrollo de IA porque facilita el cálculo numérico y ayuda a hacer predicciones más precisas sobre el futuro. Los desarrolladores también pueden construir fácilmente redes neuronales y crear visualizaciones gráficas con Tensorboard.
Uno de los aspectos más fascinantes de Tensorflow es que puedes escribir un programa en Python y ejecutarlo sin problemas en tu CPU o GPU. Esto elimina la necesidad de escribir tu programa en C++ o CUDA para ejecutarlo en GPUs.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- TensorFlow Serving framework permite desplegar modelos entrenados en producción
- Los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de la aplicación mientras TensorFlow se encarga del backend
- Ofrece una gran cantidad de modelos entrenados, tutoriales y documentación
- Ofrece funciones de visualización para depurar y seguir el proceso de formación.
3. H2O.AI
H2O.AI es una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto que se centra en proporcionar información valiosa y ayudar a la toma de decisiones empresariales mediante análisis avanzados.
Esta versátil herramienta ofrece dos versiones: la estándar H2O, que es de código abierto, y Sparkling Water, una versión de pago con funciones mejoradas. Ofrece diversas aplicaciones, como modelos predictivos, análisis de riesgos y fraudes, análisis de seguros o tecnología publicitaria, sanidade inteligencia del cliente.
H2O.AI es un software de IA orientado a los negocios diseñado para ayudarle a extraer información significativa de sus datos y tomar decisiones informadas. Es compatible con múltiples lenguajes de programación como Python, R, Java, Scala, CoffeeScript y JSON, lo que lo hace accesible y adaptable para los desarrolladores.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Ofrece funciones de big data para acceder a grandes conjuntos de datos, analizarlos y procesarlos.
- Seguridad avanzada y gobernanza de datos para garantizar el cumplimiento de la normativa y proteger los datos confidenciales.
- Proporciona potentes algoritmos de aprendizaje automático
- Cuenta con una plataforma sólida y una comunidad de apoyo que proporciona los recursos necesarios
4. BigML
BigML está diseñado para facilitar la creación y el entrenamiento de modelos a partir de sus datos, generar valiosos conocimientos predictivos o utilizarlos directamente en sus operaciones empresariales.
Uno de los puntos fuertes de BigML es su capacidad para entrenar eficazmente modelos en grandes conjuntos de datos, proporcionando resultados rápidos incluso con grandes cantidades de datos. Aunque se trata de un servicio de pago, no existen limitaciones en cuanto a datos o características, y los tiempos de entrenamiento de los conjuntos de datos pueden completarse en cuestión de minutos.
BigML es especialmente beneficioso para las empresas que pueden no tener una amplia experiencia en el aprendizaje automático, pero aún así quieren explorar soluciones de IA, desarrollar prototipos y obtener una comprensión profunda de grandes conjuntos de datos a escala.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Ofrece funciones especializadas como la "Galería" para mostrar modelos, "PredictServer" para realizar predicciones mediante programación y el lenguaje de programación WhizzML para una personalización avanzada.
- La fácil integración con Google Sheets permite integrar y analizar los datos sin problemas
- Proporciona bibliotecas útiles y herramientas de línea de comandos de código abierto
- Ofrece modelos de aprendizaje automático interpretables y exportables
5. IBM Watson
IBM Watson es una herramienta extraordinaria que aporta capacidades de respuesta a preguntas al desarrollo de software. Watson está diseñado para ser compatible con el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11 mediante el marco Apache Hadoop, lo que lo convierte en un complemento potente y versátil de nuestro conjunto de herramientas de desarrollo.
Una de las características más destacadas de IBM Watson es su profunda comprensión de los conceptos básicos una vez entrenado el modelo. Este robusto sistema se ha creado para hacer que los procesos empresariales sean más inteligentes y eficientes, aprovechando las avanzadas capacidades de IA de IBM, un gigante tecnológico reconocido por su experiencia en este campo.
La disponibilidad de soluciones de IA específicas para cada sector hace que IBM Watson sea aún más impresionante. IBM ha adaptado Watson a diversos sectores, como sanidad, petróleo y gas, publicidad, servicios financieros, medios de comunicación e Internet de las Cosas (IoT).
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Incorpora funciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) conocidas como Watson Natural Language Understanding (NLU) para la comprensión y el análisis avanzados del lenguaje.
- Las funciones de conversión de voz a texto permiten a los desarrolladores integrar funciones de reconocimiento de voz en sus aplicaciones.
- Watson Assistant permite crear interfaces conversacionales basadas en IA
- Watson Discovery, una tecnología de búsqueda basada en IA, permite recuperar información de varios silos de datos.
6. Café
Desarrollado por Berkeley AI Research, Café ofrece un marco de aprendizaje automático potente y de código abierto. Permite a desarrolladores y programadores definir, diseñar e implantar sus productos de software con facilidad.
Lo que diferencia a Caffe es su enfoque en la expresión, la velocidad y la modularidad. Desarrollado por el Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) con aportaciones de la comunidad, Caffe se ha convertido en la base de varios proyectos, entre ellos DeepDream de Google. Con una licencia BSD y una biblioteca C++, ofrece una interfaz Python, lo que la hace accesible y adaptable tanto para proyectos de investigación académica como para aplicaciones industriales.
La impresionante capacidad de procesamiento de Caffe, capaz de manejar más de 60 millones de imágenes al día, consolida su posición como una de las herramientas líderes en el campo de la Inteligencia Artificial.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Aplicación de redes neuronales profundas rápidas y sin código para tareas de clasificación y regresión de imágenes
- Código base extensible con aportaciones de más de 1.000 desarrolladores.
- Compatibilidad inmediata con funciones de capa habituales, como convoluciones, capas totalmente conectadas y activación ReLU.
7. PyTorch
PyTorchun sistema de IA desarrollado por Facebook, ha ganado una tracción significativa desde 2017 y sigue creciendo en popularidad. Con más de 22.000 estrellas en GitHub, es un marco de código abierto accesible para desarrolladores de todo el mundo.
En el ámbito de las herramientas de IA, PyTorch es un fuerte competidor. Basada en Python, comparte similitudes con TensorFlow, sobre todo en cuanto al alcance del proyecto. Sin embargo, PyTorch brilla cuando se trata de un desarrollo más rápido. Si su prioridad es un desarrollo eficiente y ágil, PyTorch es la opción ideal.
Por otro lado, TensorFlow puede ser más adecuado para proyectos más grandes y complejos.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Admite herramientas de depuración como pdb e ipdb, y su gráfico computacional en tiempo de ejecución permite depurar utilizando IDEs de Python como PyCharm.
- Interfaz Python y potentes API aumentar la productividad de los desarrolladores, automatizando tareas y siendo compatible con Windows y Linux
- Comunidad dinámica con bibliotecas de visión por ordenador, aprendizaje por refuerzo y PNL.
8. Keras
Keras es una herramienta de modelos de IA potente y fácil de usar para construir y entrenar redes neuronales. Su sencillez y eficacia la convierten en una opción excelente para tareas de reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.
Si prefieres la forma Python de hacer las cosas, Keras es la solución perfecta. Proporciona una interfaz de alto nivel para trabajar con redes neuronales mientras utiliza las capacidades de TensorFlow o Theano como backend.
Tanto si necesita seleccionar la arquitectura adecuada, aprovechar los pesos preentrenados o ajustar su red para obtener resultados óptimos, Keras simplifica el proceso. También ofrece una estructura abstracta que se puede convertir fácilmente a otros marcos, lo que garantiza la compatibilidad y el rendimiento.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- API fácil de aprender y de utilizar para iniciarse de forma sencilla en el aprendizaje profundo
- Admite múltiples backends, incluidos TensorFlow, Theano y Microsoft CNTK.
- Ofrece una amplia gama de modelos preentrenados, incluidos los pesos preentrenados
9. Infosys Nia
Infosys Nia es una plataforma que nos permite crear fácilmente aplicaciones basadas en IA.
Una de las características más destacadas de Infosys Nia es su capacidad para acumular y organizar datos organizativos de sistemas heredados en una base de conocimientos de aprendizaje automático. Los analistas de negocio y los desarrolladores de software pueden aprovechar esta base de conocimientos para crear modelos de aprendizaje automático escalables y de alto rendimiento.
También puede crear chatbots basados en IA con Nia, lo que dará a su aplicación acceso al repositorio de conocimientos de la empresa y permitirá la automatización a través de una interfaz conversacional.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Nia Advanced ML ofrece una amplia gama de algoritmos de ML que funcionan a velocidad y escala
- Cree chatbots basados en IA con acceso al repositorio de conocimientos de la empresa
- Integre los datos de Nia, una sólida solución analítica, en su aplicación de IA
10. Plataforma en la nube de Google
Plataforma Google Cloud AI revoluciona las capacidades de IA para el desarrollo de software con una integración perfecta con marcos populares como TensorFlow. Desarrolle e implemente proyectos de ML sin esfuerzo con su práctica cadena de herramientas y canalizaciones de ML portátiles a través de Kubeflow para entornos locales y en la nube.
Esta plataforma va más allá del ML y ofrece impresionantes capacidades en PNL. Su API de PLN permite realizar análisis avanzados de textos, descubriendo su significado y estructura. Ofrece funciones de conversión de voz a texto y de texto a voz, con soporte para más de 120 idiomas para la conversión de audio a texto y la generación de voz natural a partir de texto.
La plataforma también destaca por sus funciones de visión, que permiten obtener información a partir de imágenes. Con sus API REST y RPC, puede detectar objetos y rostros e incluso leer texto impreso o manuscrito.
Lo que hace grande a esta herramienta:
- Proporciona el AI Hub, un catálogo de modelos de ML reutilizables basados en marcos populares.
- Ofrece imágenes preconfiguradas de Deep Learning VM que pueden desplegarse rápidamente en la nube.
- El despliegue de flujos de trabajo de ML se vuelve escalable y sencillo con Kubeflow Pipelines
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