Las "-ilidades" de la ingeniería de software en 2025 y la era de la IA

Partiendo de la lista de "-habilidades" esenciales de 2023, el panorama de la ingeniería de software en 2025 exige una perspectiva renovada con la inteligencia artificial (IA) en el centro. A medida que la IA ha pasado de ser un complemento de nicho a un pilar fundamental de los sistemas de software, se han multiplicado tanto los riesgos como las oportunidades.

 

¿Por qué refrescar las "-ilidades" de la IA?

Aunque las "-ilidades" de un buen diseño de sistemas, como la estabilidad, la escalabilidad y demás, siguen siendo importantes (¡quizá más que nunca!), la adopción generalizada de la IA intensifica la necesidad de transparencia, diseño ético y confianza. La IA no solo está potenciando la productividad y la automatización, sino que también puede introducir "cajas negras", nuevos modos de fallo e impactos potencialmente amplios en los usuarios, la sociedad y las organizaciones.

 

Tres nuevas "-habilidades" críticas para la era de la IA

1. Rendición de cuentas

Las decisiones de la IA deben ser siempre atribuibles y revisables. ¿A quién pertenece un resultado automatizado? ¿Quién lo corrige si algo va mal? El software moderno debe mantener un registro de todas las acciones impulsadas por la IA y el razonamiento en que se basan, no sólo por motivos de cumplimiento, sino para mantener la confianza.

 

2. Auditabilidad

La naturaleza de "caja negra" de la IA intensifica la necesidad de una trazabilidad completa. Desde el linaje de los datos y las versiones de los modelos hasta las predicciones explicables y los registros de errores, la auditabilidad robusta es ahora un requisito básico, especialmente para los dominios regulados. Un buen software registra lo que han hecho la máquina y el ser humano que lo utiliza, y ahora tenemos algo nuevo que registrar: el razonamiento en un sistema a veces no determinista.

 

3. Ética

La imparcialidad, la mitigación de sesgos y los resultados responsables son ahora requisitos de software habituales, no ideas de última hora. Diseñe de forma proactiva sistemas que detecten y corrijan los sesgos, respeten las normas éticas y cumplan la normativa mundial sobre IA en constante evolución.

 

El resto sigue siendo importante... pero será diferente en 2025

Explicabilidad (XAI): Se generaliza, ya no es solo un "detalle" para la ciencia de datos. Los usuarios finales y los reguladores esperan resultados comprensibles basados en IA.

 

Testabilidad: Abarca las pruebas de adversidad, robustez y sesgo, no sólo el control de calidad clásico.

 

Mantenibilidad y extensibilidad: Ahora se extienden a la gestión de modelos vivos, el reentrenamiento frecuente y los componentes modulares de IA.

 

Las "-habilidades" originales siguen siendo la espina dorsal del diseño de sistemas resistentes, pero la era de la IA exige que incorporemos nuevas expectativas de transparencia, responsabilidad y alineación ética.

 

¿Cuál es su opinión? ¿Hay "-habilidades" para la IA que crees que deberían estar en primer plano? Sigamos desarrollando juntos esta piedra angular de la calidad del software.

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