En el panorama actual de desarrollo de software, enfrentamos el desafío de agilizar y optimizar el proceso de codificación en el ámbito del modelo imperativo. La incorporación de la Ingeniería Rápida (Prompt Engineering) de la Inteligencia Artificial (AI) emerge como una solución revolucionaria para la autogeneración de código de programación (Generative AI) con la intervención de los Modelos LLM (Large Language Models), permitiendo una mayor eficiencia en el desarrollo, mejora en la formación efectiva de profesionales en Ingeniería de software y, en última instancia, una reducción de tiempo, recursos y costos de producción. Al integrar algoritmos imperativos como fuente e input sintácticamente escritos, estamos allanando el camino hacia un futuro escenario de productividad, donde la ingeniería rápida (Prompt Engineering) respaldada por la inteligencia artificial (AI) ...

El objetivo de esta investigación, es explorar la implementación y despliegue de modelos de Asistencia AI-Generativa para autogeneración de código imperativo mediante técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), con el objetivo de aumentar la productividad en el desarrollo de software en escuelas de ingeniería de universidades públicas. Se utilizan modelos LLM Open Source como Llama de Meta y DeepSeek-R1 de High-Flyer, que ofrecen capacidades avanzadas para generación de código adaptables a entornos locales y móviles. La metodología analiza cómo la IA, a través de modelos RAG basados en Embeddings, optimiza las técnicas de construcción de software desde análisis y diseño hasta codificación y pruebas. El sistema está dirigido a estudiantes de pregrado en ingeniería de software de universidades públicas peruanas. La investigación, de enfoque cualitativo ...