Modelos de Lenguaje extenso (LLMS) para el desarrollo ágil de proyectos: Caso e-commerce
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Resumen
La inserción de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la gestión proyectos, sirve para fomentar la innovación, impulsar la versatilidad y contribuir con el desarrollo sostenible, ya que mejora la selección y priorización de proyectos, apoya a la oficina de gestión de proyectos (PMO) (sean estas de apoyo, control o de directivas). Además de la definición, planificación e informes de proyectos mejorados y más rápidos, también el uso de asistentes virtuales de proyectos, los sistemas y software de prueba avanzados lo que está generando un nuevo rol para el director de proyectos. La gestión de proyectos ya no se trata solamente de gestionar proyectos ahora se trata de dirigir a su organización hacia un futuro definido por la tecnología inteligente y la excelencia estratégica. En esta investigación, se lleva a cabo una evaluación y comparación exhaustiva de diferentes LLMs (Sage, Claude, ChatGPT y Bard) para el desarrollo ágil de un e-commerce. Se analizaron y compararon los planes propuestos por estos modelos en términos de eficacia, precisión y capacidad para adaptarse a los requisitos cambiantes del proyecto
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Citas
Dharma, F.P; Singgih, M.L & Bintang, H.S. (2023). IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo: una perspectiva de seguridad. Technometrics, 65 (4), 606–607. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1080/00401706.2023.2262890
Fajardo, C. (2021). Marvin Lee Minsky: Pionero en la investigación de la inteligencia artificial (1927-2016) (Vol. 15, p. 50). Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11209.06241
Ge, Y., Hua, W., Mei, K., Ji, J., Tan, J., Xu, S., Li, Z., & Zhang, Y. (2023). OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts (arXiv:2304.04370). arXiv. Documento en línea. Disponible https://arxiv.org/abs/2304.04370
Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Networks (arXiv:1406.2661). arXiv. Documento en línea. Disponible http://arxiv.org/abs/1406.2661
Haleem, M. S. (2023). Advances in Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning Applications. Electronics, 12(18), 3780. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.3390/electronics12183780
Huawei. (2021). What is AI? Huawei Enterprise Support Community. Documento en línea. Disponible https://forum.huawei.com/enterprise/en/what-is-ai/thread/667241407468945408-667213860488228864
Kadenic, M.D; Koumaditis, K &Junker-Jensen, L. (2023). Mastering scrum with a focus on team maturity and key components of scrum. Inf Softw Technol, vol. 153. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.107079
Marnada, P; Raharjo, T; Hardian, B & Prasetyo, A. (2021). Agile project management challenge in handling scope and change: A systematic literature review, in Procedia Computer Science. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.143.
Martínez, M. M., & Bravo, J. V. Á. (s. f.). Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones.
Mercadé, A. (2019). Los 8 tipos de inteligencia según Howard Gardner: La teoría de las inteligencias múltiples. Documento en línea. Disponible http://148.202.167.116:8080/xmlui/handle/123456789/2943
Mishra, A & Y. I. Alzoubi (2023). Structured software development versus agile software development: a comparative analysis. International Journal of System Assurance Engineering and Management, vol. 14, no. 4, 2023, doi: 10.1007/s13198-023-01958-5
Sanabria Navarro, J., Silveira Pérez, Y., Cortina, M., & Bravo, D. D. (2023). Incidencias de la inteligencia artificial en la educación contemporánea. Comunicar, 77, 8-20. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.3916/C77-2023-08
Shanahan, M. (2023). Talking About Large Language Models (arXiv:2212.03551). arXiv. Documento en línea. Disponible https://arxiv.org/abs/2212.03551
Tikayat Ray, A., Cole, B. F., Pinon Fischer, O. J., Bhat, A. P., White, R. T., & Mavris, D. N. (2023). Agile Methodology for the Standardization of Engineering Requirements Using Large Language Models. Systems, 11(7), 352. Documento en línea. Disponible https://doi.org/10.3390/systems11070352
Wang, B., Li, G., & Li, Y. (2023). Enabling Conversational Interaction with Mobile UI using Large Language Models (arXiv:2209.08655). arXiv. Documento en línea. Disponible https://arxiv.org/abs/2209.08655