Inteligencia artificial generativa aplicada al diseño de software

Abstract

[ES] Este Trabajo Fin de Grado aborda la integración de la Inteligencia Artificial Generativa en la fase de diseño de software. Se explora cómo los LLMs (Large Language Models), como ChatGPT y Gemini, pueden ser utilizados eficientemente en esta fase, identificando buenas prácticas en el uso de LLMs. A partir de los hallazagos, se desarrolla un GPT (Generative Pre-training Transformer) especializado, que puede proporcionar asistencia en la recomendación de patrones de diseño y su posterior implementación. El objetivo de este TFG es mejorar tanto la productividad como la calidad de los resultados en la fase de diseño de software. Para ello, se creará un proceso o metodología que permita aplicar la IA generativa, en concreto los LLMs, al ámbito del diseño de software. Esta metodología proporcionará un marco estructurado para integrar LLMs en el proceso de diseño, asegurando que se aprovechen al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje. Además, este trabajo busca reforzar la figura del ingeniero de software, cuya relevancia se ha visto cuestionada por los recientes avances en IA. Este respaldo se pretende lograr mediante la continua necesidad de validar los distintos resultados proporcionados por los LLMs, asegurando así la supervisión y calidad del trabajo realizado.

[EN] This Bachelor’s Thesis addresses the integration of Generative Artificial Intelligence in the software design phase. It explores how Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT and Gemini, can be efficiently utilized in this phase, identifying best practices in the use of LLMs. Based on the results, a specialized Generative Pre-training Transformer (GPT) is developed, which can provide assistance in recommending design patterns and their subsequent implementation. The objective of this thesis is to enhance both productivity and the quality of outcomes in the software design phase. For this purpose, a methodology will be created to apply generative AI, specifically LLMs, to the field of software design. This methodology will provide a structured framework for integrating LLMs into the design process, ensuring that the capabilities of language models are fully leveraged. Additionally, this work aims to reinforce the role of software engineers, whose relevance has been questioned by recent advances in AI. This support is intended to be achieved through the continuous need to validate the various results provided by LLMs, thus ensuring the supervision and quality of the work performed.