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Revolucionando la Estimación de Costes de Software con IA Híbrida

La estimación precisa del esfuerzo en el desarrollo de software es un pilar fundamental para el éxito de cualquier proyecto tecnológico, impactando directamente en el presupuesto y los plazos de entrega. Sin embargo, predecir con exactitud los costes sigue siendo un gran desafío en la ingeniería de software debido a la cantidad de variables inciertas y complejas que intervienen. Fallar en estas estimaciones puede llevar a sobrecostes, retrasos y una gestión de recursos ineficiente, afectando la viabilidad del proyecto. Para abordar este problema, este estudio presenta un innovador modelo híbrido inteligente que mejora significativamente la precisión de las estimaciones de costes. Este sistema combina las redes neuronales con la lógica difusa, creando un modelo "neuro-difuso" capaz de gestionar la incertidumbre y las relaciones no lineales entre los factores de un proyecto. Al integrar esta tecnología con modelos algorítmicos ya existentes, como el SEER-SEM, se potencia la capacidad de predicción para obtener resultados más fiables. Los resultados de la investigación son contundentes: el modelo propuesto demostró una mejora del 18% en la precisión de la estimación, según el criterio del Error Relativo Medio (MMRE). Este avance representa una herramienta muy valiosa para los gestores de proyectos, ya que permite una planificación más ajustada a la realidad y reduce los riesgos asociados a la estimación de costes. La aplicación de esta inteligencia artificial híbrida abre nuevas puertas para una gestión de proyectos de software más eficiente y exitosa. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/1512.00306 Autores del estudio: Wei Lin Du, Luiz Fernando Capretz, Ali Bou Nassif, Danny Ho Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Ciencias de la computación #InteligenciaArtificial #IngenieriaDeSoftware #MachineLearning #GestionDeProyectos #NeuroFuzzy