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, que permite 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 aprovecha 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, asegurando que sean claros, completos y alineados con su metodología de trabajo.
"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.
El cambio necesario en la planificación de proyectos
Durante años la industria ha lidiado con descripciones de requisitos ambiguas, incompletas o mal estructuradas. Una mala calidad en la redacción de los requisitos que afectaban a las estimaciones: cálculos erróneos, interminables rondas de revisión y costes innecesarios. Con esta mejora, Quanter pone fin a un problema que ha afectado al desarrollo de software durante demasiado tiempo.
Además, la Mejora de Requisitos de Quanter no se limita a reformular el texto. Su IA explica cómo ha interpretado cada requisito, plantea preguntas relevantes y justifica cada mejora sugerida, ofreciendo un contexto valioso para que los equipos comprendan por qué los cambios benefician al proyecto y cómo impactan en la estimación final.
Esta innovación elimina así la incertidumbre en la planificación de proyectos, facilitando que los equipos trabajen con información más precisa desde el primer momento. Pero su valor añadido va más allá de la estimación. Los requisitos mejorados pueden ser exportados a otras herramientas como Jira, que se sincronizan con Quanter, o descargarlos en un archivo para su uso en diferentes entornos, asegurando que la documentación del proyecto sea precisa y reutilizable.
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 que la Estimación Inteligente de Quanter procesa también con mayor precisión", comenta Dácil Castelo.
Gracias a estos avances de Quanter, los gestores de proyectos y equipos de desarrollo pueden optimizar tiempos, minimizar errores y garantizar que sus estimaciones reflejen con mayor fidelidad el esfuerzo real necesario.
La funcionalidad ya está disponible para los usuarios de Quanter y se integra de manera nativa en su plataforma, sin necesidad de configuración adicional.
