Revolucionando la Documentación Técnica con AI

Hola, soy Vitaliy Shchur, hablemos sobre cómo la IA está revolucionando la documentación técnica, la creación, la gestión y el mantenimiento. Soy un ingeniero de aseguramiento de calidad con más de diez años de experiencia en pruebas de aplicaciones web, aplicaciones móviles, plataformas de escritorio. Contribuí al crecimiento de una startup de 25 a 250 empleados, lo que llevó a su venta por medio billón de dólares.

He trabajado en empresas como Checkpoint Software y Perimeter81 y otras, enfocándome en pruebas, creación de casos de prueba, análisis de especificaciones y pruebas multiplataforma mediante antecedentes extensos, PANs, datos de productos y empresas de subcontratación en ciberseguridad, fintech y educación.

Cada ingeniero de TI con experiencia en desarrollo de software o pruebas sabe que es crucial optimizar constantemente los procesos. Una documentación técnica precisa y bien estructurada es un motor clave de un proyecto exitoso. ¿Por qué es tan importante la documentación técnica? Juega un papel crucial en el desarrollo de software. Sirve como una única fuente de verdad, asegurando que los equipos se alineen en los requisitos del proyecto, estrategias de prueba y detalles de implementación. Una documentación deficiente conduce a malas comunicaciones, los equipos pueden malinterpretar los requisitos, lo que lleva a errores costosos. Para reducir la eficiencia, los desarrolladores y testers pasan más tiempo buscando información. A las inconsistencias, diferentes equipos pueden seguir diferentes estándares, lo que lleva a una documentación fragmentada.

Con el auge de las herramientas impulsadas por IA, ahora tenemos una forma de automatizar los procesos de documentación, asegurando consistencia, claridad y eficiencia, y hacer que su creación y mantenimiento sea más fácil. La IA está revolucionando la documentación técnica de la siguiente manera. Está automatizando la generación de documentación. La IA puede crear épicas, historias de usuario y casos de prueba basados en las descripciones del proyecto. Asegura la consistencia de la documentación. La IA aplica un glosario y terminología estandarizados en todos los documentos. Está mejorando la precisión de la documentación. La IA puede detectar contenido obsoleto y sugerir actualizaciones. Está mejorando la legibilidad y accesibilidad. La IA puede resumir información compleja para diferentes audiencias y hacerla más corta. Herramientas como ChargePT, Atlassian Intelligence y GitHub Copilot están haciendo que la documentación sea más rápida, precisa y más fácil de mantener.

¿Cómo puede ayudarnos a recopilar requisitos técnicos? Los asistentes digitales analizan documentos de requisitos, identifican discrepancias en el texto, inconsistencias en números, unidades de medida y sumas, y sugieren posibles soluciones. Los ayudantes de IA para Zoom y otras llamadas de conferencia pueden reconocer el habla y generar seguimientos resumiendo discusiones. Otra herramienta útil para la creación de requisitos es Miro Assist. Ayuda a los equipos en las primeras etapas del desarrollo del producto cuando los interesados están generando ideas. Esta herramienta impulsada por IA mejora las reuniones al llenar vacíos y proporcionar estructura. Las características clave de Miro Assist incluyen crear notas que resumen discusiones, cubriendo texto a imágenes, convirtiendo texto a imágenes, mapeando las historias de usuario con las personas usuarias. Puede crear y secuenciar diagramas para revisar las ideas principales. También, como otros copilotos, puede generar bloques de código utilizando lenguaje natural.

Está bien. Automatización de la creación de épicas e historias de usuario desde el SDD. Una de las tareas que consume tiempo en el desarrollo ágil es escribir épicas e historias de usuario a partir de la documentación de desarrollo de software. La IA puede analizar los SDD y extraer funcionalidades clave. Puede generar automáticamente épicas y historias bien estructuradas. Puede ayudarnos a asegurar que el texto esté alineado con los requisitos del proyecto. Y ha reducido enormemente el esfuerzo manual, permitiendo que los equipos se concentren en la implementación.

Por ejemplo, antes de la IA, el proceso manual requería una revisión detallada de la especificación y pasaba mucho tiempo en ello. Y con la IA, el sistema puede escanear documentos y auto-generar épicas y historias de usuario estructuradas, que solo necesitan un poco de esfuerzo para hacerlas perfectas para su uso. La IA puede ayudarnos a mantener la documentación actualizada y al día en los sistemas de gestión de contenido. La documentación obsoleta puede llevar a confusiones e ineficiencias. La IA nos ayuda detectando información obsoleta. La IA compara la documentación con los cambios recientes en el código. Sugiere actualizaciones automáticamente. La IA proporciona borradores de actualizaciones basadas en la evolución del proyecto. Puede ayudarnos a aplicar un glosario común. La IA asegura que la terminología esté estandarizada en todos los documentos y unificada, de modo que las mismas entidades no se llamen por diferentes nombres, lo que es muy confuso, especialmente para los nuevos empleados. Este enfoque elimina inconsistencias y asegura que los equipos siempre tengan la última información.

IA para generar casos de prueba. Crear casos de prueba manualmente es una tarea tediosa. La IA simplifica este proceso al entender descripciones de características, la IA lee la documentación de características y genera casos de prueba. Extraer escenarios de prueba del SDD asegura una cobertura de prueba completa basada en los requisitos del sistema al generar casos de prueba estructurados. La IA formatea los casos de prueba en un formato reutilizable estructurado. Esta automatización asegura una cobertura de prueba integral y reduce el riesgo de omitir escenarios de prueba críticos. La IA puede ayudarnos con la creación de pruebas de todos los pares. La IA para pruebas de todos los pares es una forma eficiente de probar combinaciones de parámetros mientras minimiza casos de prueba redundantes. La IA puede identificar combinaciones de k-parámetros, generar casos de prueba optimizados que cubran todos los pares, reducir el número total de casos de prueba mientras mantiene la máxima cobertura de prueba. Este método mejora significativamente la eficiencia de las pruebas, particularmente en sistemas complejos con numerosas configuraciones y un gran número de parámetros. IA para edición y refinamiento de documentación. Las herramientas impulsadas por IA pueden mejorar la documentación al mejorar la legibilidad, la IA simplifica el lenguaje técnico complejo, auto-formateando documentos estructurados por IA para consistencia, detectando ambigüedades, la IA resalta secciones poco claras o incompletas.

Estas características aseguran que la documentación esté bien estructurada, clara y sea fácil de navegar. GitHub Copilot y Microsoft Copilot para Documentaciones. Estas herramientas de IA pueden ayudar a los desarrolladores a generar documentación de API a partir de comentarios de código, documentar automáticamente características basadas en descripciones de funciones y proporcionar sugerencias para documentación faltante. Al aprovechar la IA, los equipos pueden asegurar que la documentación esté sincronizada con los cambios en el código.

IA para comentarios de código. Los desarrolladores a menudo descuidan los comentarios de código. Los copilotos impulsados por IA pueden generar automáticamente comentarios significativos. Pueden explicar lógica compleja de manera estructurada. Pueden sugerir mejoras para comentarios existentes. Esto asegura una mejor mantenibilidad del código y comprensión para los futuros desarrolladores. Ejemplos de tales herramientas son GitHub Copilot, Microsoft Copilot y Mintlify.

La IA puede ayudar con la redacción de código. Los copilotos de IA pueden asistir en la codificación generando código base basado en indicaciones del desarrollador, proporcionando plantillas de funciones con comentarios relevantes, sugiriendo mejoras al código existente. Esto acelera el desarrollo mientras mantiene claridad y estructura. Alrededor del 80% del código generado por los ayudantes de IA es relevante y de alta calidad, por lo que puede acelerar el proceso de desarrollo y la escritura del código como en tres o incluso cinco veces para algunos proyectos y algunos desarrolladores.

IA para la creación de pruebas unitarias. Los copilotos de IA, por ejemplo, GitHub Copilot, Microsoft Copilot, asisten en la creación de pruebas unitarias generando código de prueba basado en indicaciones del desarrollador. Esto acelera la creación de pruebas unitarias cuatro o cinco veces más que los métodos tradicionales y aumenta significativamente la cobertura y mejora la calidad del código y nos salva de muchos errores. Cómo la IA puede ayudar a mejorar la calidad del código. Una de las herramientas más conocidas para mejorar la calidad del código es SonarQube. Realiza análisis de código en profundidad y genera informes de fiabilidad. Entre sus capacidades, podemos encontrar la identificación y corrección de duplicación de código y errores potenciales, integrándose con entornos corporativos, soportando 19 lenguajes de programación populares, desde Python y PHP hasta Kotlin y Swift. SonarQube asegura la calidad y seguridad del código. Sus características a nivel empresarial incluyen una interfaz gráfica amigable y una integración fluida con herramientas corporativas como ServiceNow. Y usando documentación para el usuario final. Sorprendentemente, la IA puede eliminar la necesidad de que los usuarios lean documentación, chat bots y asistentes virtuales. Los asistentes pueden proporcionar soporte personalizado instantáneo imitando la interacción humana, entendiendo el lenguaje natural y aprendiendo de cada conversación.

Esto nos ayuda y los chat bots resultan en un soporte al usuario altamente eficiente y profundamente personalizado. Como el 80% de los problemas de los usuarios podrían resolverse con chat bots de IA.

La IA es excelente para crear contenido de sitios web. La IA puede automatizar de manera rentable la creación de contenido, haciéndola esencial para llenar sitios web con texto. Modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT, CopyAI y NeuronWriter pueden generar contenido detallado y de alta calidad sobre productos, servicios, procesos y todo lo que necesites.

Ahora, pasemos a la parte más interesante. Los desafíos de la documentación impulsada por IA. A pesar de sus ventajas, la documentación impulsada por IA presenta algunos desafíos. La revisión manual es absolutamente necesaria. El contenido generado por IA debe ser verificado por un especialista, por un profesional con conocimiento en el área. Limitaciones de contexto. La IA puede perder detalles sutiles y específicos del proyecto. Así que a veces necesitas agregar estos inter-prompts para obtener resultados correctos. También hay preocupaciones de seguridad. Las herramientas de IA deben integrarse de manera segura para proteger la información. Por ejemplo, si eres un competidor de Microsoft, no puedes usar los ayudantes de IA de Microsoft porque no sabes si usarán la información que escribes en estos ayudantes o no. Y la caída inicial en la productividad. Los equipos que utilizan herramientas de IA pueden experimentar una curva de aprendizaje a corto plazo antes de que la IA pueda proporcionar recomendaciones precisas para el desarrollo de software. Pero después de eso, generalmente la productividad solo aumenta.

Mejores prácticas para el contenido de documentación impulsada por IA. Para maximizar los beneficios de la IA, necesitamos combinar la IA con la experiencia humana. Necesitamos asegurarnos de que el contenido generado por IA sea revisado. Y necesitamos entrenar modelos de IA con estilos de documentación relevantes. El futuro de la IA en la documentación. A medida que la IA evoluciona, podemos esperar que tenga una mayor precisión en la documentación generada por IA, una integración más intuitiva con los flujos de trabajo de desarrollo y una mayor automatización para mantener la documentación actualizada. En conclusión, podemos decir lo siguiente. La IA está transformando la documentación, haciéndola más automatizada, más consistente y más eficiente. Al aprovechar las herramientas impulsadas por IA, los equipos pueden concentrarse en el desarrollo mientras aseguran una documentación de alta calidad. Estaríamos encantados de responder todas sus preguntas. Gracias por su tiempo.