Tendencias en la aplicación de la inteligencia artificial para la ingeniería de requisitos de software: una revisión sistemática Trends in the application of artificial intelligence for software requirements engineering: a systematic review
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Resumen
La integración de la Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Requisitos de software tiene el potencial de transformar al mejorar la eficiencia, reducir errores y permitir una gestión más efectiva de los cambios en los requisitos. Reconociendo los nuevos desafíos y desarrollos tecnológicos en relación a la IA, este estudio se titula tendencias en la aplicación de la inteligencia artificial para la ingeniería de requisitos de software: una revisión sistemática; tiene como objetivo analizar las tendencias en la aplicación de la inteligencia artificial en la ingeniería de requisitos de software, mediante una revisión sistemática de la literatura; Este estudio se convierte en una fuente de teórica para otras investigaciones; para lograr esta meta se aplicó un enfoque cuantitativo, una investigación documental, descriptiva y no experimental; la recolección de información se llevó mediante la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), obteniendo la información de 16 artículos comprendidos entre los años 2019 y 2024 relacionados con las variables de estudio, estableciendo los siguientes resultados. Las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático son las más empleadas en las fases iniciales de la ingeniería de requisitos; las áreas temáticas más investigadas giran en torno a la extracción automatizada de requisitos desde documentos, la clasificación semántica, y la trazabilidad automatizada; los beneficios identificados incluyen la reducción de tiempos, la mejora en la precisión del análisis, y el apoyo en tareas complejas.
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Citas
Almeida, J., & Silva, R. (2020). Clasificación semántica de requisitos utilizando NLP y clustering. Expert Systems with Applications.
Arenas Seleey, D., Prieto Triana, C. E., & Chacón López, D. C. (2022). Ingeniería de requerimientos e inteligencia artificial: una revisión de la literatura. Tecnologías de Avanzada.
Becker, M. L., Blanc, R. L., Casanova, C., Escalante, J., Pralong, L., Ríos, L. E., & Sosa Zitto, S. (2019). Técnicas para la mejora de la calidad en la ingeniería de requisitos en las empresas de software de Argentina. Universidad Nacional de La Plata (UNLP).
Delgado, M., & Rosero, D. (2021). Aplicación de árboles de decisión y lógica difusa en el análisis de requisitos de software: una perspectiva latinoamericana. Latin American Journal of Computing.
Fernández, C., Pérez, D., & Ortega, A. (2022). Redes neuronales aplicadas a la validación de requisitos funcionales. Revista de Ingeniería del Software.
García, L., & Zambrano, M. (2020). La inteligencia artificial en la calidad del software: una revisión sistemática de la literatura.
García-Guzmán, J., Fernández-Sanz, L., & García-Holgado, A. (2021). Challenges and strategies for software requirements engineering in agile development: A systematic literature review. Journal of Systems and Software, 181, 111031. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111031
Gómez, K., & Rivera, M. (2019). Validación automatizada de requisitos utilizando procesamiento de lenguaje natural. Journal of Software: Evolution and Process.
Hernández, G., Delgado, N., & Suárez, M. (2022). Extracción de términos clave en requisitos usando NLP y TF-IDF. Journal of Engineering and Technology.
Ibarra, L., & Torres, C. (2021). Clasificación semántica de requisitos de software usando SVM y LDA. Journal of Software Engineering Research and Development.
López, L., Ruiz, M., & Cordero, J. (2020). Automatización del análisis de requisitos mediante aprendizaje automático. Journal of Systems and Software.
Maquera, G., Mariaca, J., Mendoza Apaza, Ó. D., & Condori Fernandez, N. (2019). Experiencias e impacto social en la aplicación de ingeniería de requisitos en el desarrollo de una plataforma inteligente. Revista de Investigación Apuntes Universitarios.
Medina, D., & Quintero, L. (2023). Adquisición de requisitos apoyada en árboles de decisión y KNN. Revista Iberoamericana de Tecnologías.
Morales, J., & Estrada, P. (2021). Automatización del análisis inicial de requerimientos mediante aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems.
Müller, S., & Schmid, T. (2019). Ontologías para la mejora del análisis de requisitos de software. Requirements Engineering Journal.
Pérez, V., García, M., & Torres, P. (2021). Priorización de requisitos con algoritmos genéticos en entornos ágiles. Information and Software Technology.
Pin García, L. J., & Toala Zambrano, M. M. (2020). La inteligencia artificial en la calidad del software: una revisión sistémica de la literatura. UNESUM.
Reyes, S., Rossio, M., & Cuesta Quintero, B. (2022). La inteligencia artificial en la ingeniería de requerimientos: un estudio de mapeo sistemático. Mundo FESC.
Santos, R., Molina, D., & Vélez, L. (2020). Verificación de conflictos en requisitos mediante reglas de asociación. Journal of Systems and Software.
Serna, E., Acevedo, E., & Serna, A. (2021). Capítulo XIX. Integración de propiedades de la realidad virtual, las redes neuronales artificiales y la inteligencia artificial en la automatización de las pruebas del software.
Silva, F., & Andrade, H. (2019). Priorización basada en algoritmos evolutivos: un enfoque para requisitos críticos. Ingeniería e Investigación.
Wang, X., Chen, J., & Huang, T. (2020). Redes Bayesianas en trazabilidad de requisitos: desafíos y oportunidades. Information Sciences.
Zhang, Y., Li, F., & Zhao, Q. (2021). Extracción automática de requisitos con técnicas de Deep Learning. IEEE Transactions on Software Engineering.