Quanter, la plataforma de estimación de proyectos de software con IAG desarrollada por LedaMC, presenta su nueva funcionalidad de Mejora de Requisitos con Inteligencia Artificial Generativa.
El objetivo de la compañía es permitir optimizar la calidad y precisión de las estimaciones desde la fase inicial del proyecto.
Esta nueva funcionalidad complementa la Estimación Inteligente de Quanter, que integra un modelo LLM (Large Language Model) para obtener estimaciones más rápidas y precisas a través de la medición automática de la IAG.
La Mejora de Requisitos pretende aprovechar las capacidades de la Inteligencia Artificial para realizar un completo análisis de los requisitos o historias de usuario antes de proceder a su estimación.
Una vez introducidos los requisitos en lenguaje natural, Quanter propone una nueva versión con mejoras basadas en mejores prácticas y estándares de la industria o siguiendo las reglas propias definidas por el cliente.
“La calidad de una estimación depende en gran medida de la claridad de los requisitos.
Con esta nueva funcionalidad, logramos que los equipos trabajen con requisitos mejor definidos sin esfuerzo adicional, lo que impacta directamente en la precisión de sus estimaciones y en la eficiencia de sus proyectos”, explica Dácil Castelo, CEO de Quanter y LedaMC.
Índice de temas
El cambio necesario en la planificación de proyectos
Según la propia LedaMc, durante años la industria ha lidiado con descripciones de requisitos ambiguas, incompletas o mal estructuradas.
Quanter quiere ahora pone fin a un problema que, entiende, ha afectado al desarrollo de software durante demasiado tiempo.
Añade que una mala calidad en la redacción de los requisitos que afectaban a las estimaciones: cálculos erróneos, interminables rondas de revisión y costes innecesarios.
Quanter quiere ahora pone fin a un problema que, entiende, ha afectado al desarrollo de software durante demasiado tiempo.
LedaMC afirma que ahora los equipos trabajarán con información más precisa desde el primer momento.
Menos errores y más confianza en cada estimación
“Veíamos que existía una gran brecha entre cómo los equipos expresaban sus requisitos y cómo se traducían en estimaciones. Y con la inteligencia artificial integrada en Quanter hemos conseguido cerrarla, obteniendo mejores requisitos”, comenta Dácil Castelo.
