Un marco conceptual para la generación de requerimientos de software de calidad

Resumen

Los requerimientos expresados en lenguaje natural son un artefacto indispensable en el proceso de desarrollo de software, ya que pueden ser comprendidos por todas las partes interesadas. Sin embargo, su ambigüedad representa un desafío persistente. Para abordar esta problemática, organizaciones como el Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) y el International Council on Systems Engineering (INCOSE) publican guías para escribir requerimientos con reglas que aportan a la tarea. Por otro lado, las metodologías ágiles proponen patrones y estructuras para redactar en lenguaje natural las necesidades de las partes interesadas, tratando de evitar la ambigüedad. Sin embargo, la diferencia de conocimiento entre estas partes respecto a los requerimientos y su correcta formulación dificulta la tarea de especificación. Recientemente, los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) han emergido para mejorar las tareas de procesamiento de lenguaje natural, estos son arquitecturas basadas en modelos profundos que emulan mecanismos de atención similares a los humanos. Este trabajo tiene como objetivo evaluar el potencial de los LLM en este dominio. El propósito es utilizar estos modelos para mejorar la calidad de los requerimientos de software, ayudando a los analistas en las tareas de análisis y especificación de requerimientos. Se detallan el marco propuesto, la arquitectura, los componentes clave y las interacciones entre ellos. Además, se desarrolla una prueba conceptual de la propuesta para evaluar su utilidad. Por último, se discuten el potencial y las limitaciones del marco de trabajo, así como las direcciones futuras para continuar su validación y refinamiento.