Exploraremos los estilos arquitectónicos de microservicios y monolitos dentro de una perspectiva amplia de arquitectura de software. Comenzaremos distinguiendo que la arquitectura no se limita a elegir entre estilos arquitectónicos, sino que se basa en cuatro pilares fundamentales: estilos, principios de diseño, características del software y decisiones arquitectónicas. Luego, analizaremos monolitos y microservicios, identificando las razones para usar cada estilo, los problemas que resuelven y cuándo aplicarlos. El estilo monolítico ofrece simplicidad en despliegues iniciales, ideal para sistemas menos complejos, mientras que los microservicios ofrecen independencia y escalabilidad, siendo más adecuados para sistemas distribuidos de gran escala. Concluiremos resaltando la importancia de una evaluación arquitectónica integral para seleccionar el enfoque que mejor responda a las necesidades del proyecto.

El campo de las pruebas de software ha ido evolucionando en gran manera en los últimos años. Inicialmente, éste era enfocado a las pruebas de software manuales, posteriormente se introdujo las pruebas automatizadas para reducir el trabajo manual y realizar tareas repetitivas de manera automática, reduciendo los tiempos y esfuerzos. Con la evolución de la inteligencia artificial, ese también ha sido introducida en el campo de las pruebas de software, una de ellas es la inteligencia artificial generativa. La inteligencia artificial generativa en pruebas de software es un enfoque avanzado que ayuda a los testers humanos a realizar el proceso de pruebas de software más rápido y eficiente, mejorando la calidad de los resultados de las pruebas de software, este puede ser aplicado a la planificación de pruebas, generación de datos de prueba, generación de casos de prueba, generación de scripts de prueba y muchos escenarios mas dentro del ciclo de vida del desarrollo de software.

El objetivo de esta presentación es examinar cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando el ciclo de vida completo del desarrollo de software, con un enfoque en la automatización y optimización de procesos fundamentales en la ingeniería de software. A través de un análisis de aplicaciones específicas, se explorarán las contribuciones de la IA en la generación automática de código, la predicción de defectos y el análisis de requisitos, destacando el papel de modelos predictivos y redes neuronales en cada etapa. La presentación busca contextualizar cómo estas herramientas impulsan la precisión y eficiencia del desarrollo, elevando la seguridad y robustez del software inteligente y favoreciendo la creación de sistemas confiables y escalables en entornos dinámicos.