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# Informática # Ingeniería del software

Presentamos RECOVER: Simplificando la Recolección de Requisitos

Una herramienta diseñada para simplificar la recopilación de requisitos a partir de conversaciones con las partes interesadas.

Gianmario Voria, Francesco Casillo, Carmine Gravino, Gemma Catolino, Fabio Palomba

― 6 minilectura


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Los Requisitos son una palabra elegantes para lo que necesitas hacer para que un sistema de software funcione. Imagina que hablas con un amigo sobre lo que quiere en un nuevo videojuego; eso es lo que se llama recopilación de requisitos. Ahora, imagina una sala llena de gente charlando sobre lo que necesitan de un sistema de software. Hay mucho ruido, diferentes ideas volando por ahí y es fácil perderse. Aquí es donde presentamos a RECOVER, una nueva herramienta que busca ayudar a entender todo ese chisme.

¿Qué es RECOVER?

RECOVER significa "Requirements EliCitation frOm conVERsations". Suena complicado, ¿verdad? Pero mantengámoslo simple. Es una herramienta diseñada para escuchar conversaciones entre interesados, averiguar lo que necesitan y convertir esas necesidades en requisitos claros.

Cuando la gente habla sobre lo que quiere de un sistema, a menudo comparten ideas útiles, pero revisar todo eso manualmente puede ser un dolor de cabeza. Ahí es donde RECOVER entra para hacer el trabajo pesado.

¿Por qué lo necesitamos?

En el mundo tech actual, la recopilación de requisitos es crítica. Si te pierdes detalles clave, el producto final de software puede no dar en el blanco. Nadie quiere un sistema de software que ni siquiera cumpla necesidades básicas, ¿verdad? Además, los humanos pueden pasar por alto cosas fácilmente o distorsionar los hechos, lo que lleva a errores. Así que, automatizar este proceso es una gran ventaja.

El desafío de recopilar requisitos

Piénsalo así: cuando recopilas requisitos, hay dos problemas principales. Primero, lleva mucho tiempo. Tienes que estar en reuniones y discusiones, tratando de anotar todo, y créeme, eso no es nada fácil.

Segundo, los humanos son propensos a errores. ¿Alguna vez has malinterpretado a alguien en una fiesta? Imagina eso sucediendo en una reunión sobre lo que debería hacer tu software. ¡No es exactamente inspirador! Así que necesitamos una forma inteligente de minimizar estos tropiezos.

La solución RECOVER

Entonces, ¿qué hace realmente RECOVER? Utiliza Procesamiento de Lenguaje Natural, que es básicamente una forma de que las computadoras entiendan el lenguaje humano. Piénsalo como enseñar a un bebé a escuchar a todos en la sala y entender lo que realmente quieren decir. Se encarga de dos tareas importantes: identificar requisitos en conversaciones y generar esos requisitos en un formato claro.

¿Cómo funciona RECOVER?

  1. Clasificación de turnos de Conversación: RECOVER escucha fragmentos de conversaciones (como oraciones individuales) y decide si contienen Información útil sobre requisitos. Actúa como un filtro, dejando pasar solo lo bueno.

  2. Procesamiento de información: Después de identificar lo que podría ser un requisito, RECOVER limpia la información. Descarta detalles que no aportan valor y organiza lo que queda, a menudo usando formatos de preguntas y respuestas. Esto hace que los pasos posteriores sean más fáciles y enfocados.

  3. Generación de requisitos: Finalmente, utiliza un gran modelo de lenguaje para crear requisitos claros y concisos basados en la información procesada. Así que, después de todo ese filtrado y organización, puede generar una lista ordenada de requisitos para el proyecto de software.

¿Qué hay para los ingenieros de requisitos?

La idea principal es que RECOVER busca ahorrar un gran trozo de tiempo y esfuerzo en el proceso de recopilación de requisitos. Esto le da a los ingenieros más espacio para enfocarse en los detalles importantes de lo que hay que construir. Piénsalo como un asistente confiable asegurándose de que tengas todo lo que necesitas sin el lío molesto.

Probando RECOVER

Para ver qué tan bien funciona RECOVER, se realizó un estudio. Ingenieros de requisitos con experiencia fueron invitados a evaluar su rendimiento. Miraron si RECOVER podía encontrar requisitos en conversaciones y qué tan bien los generaba.

Verificaciones de precisión

Cuando probaron a RECOVER, los ingenieros primero categorizaron fragmentos de conversación como que contenían requisitos relevantes o no. La idea era ver cuántas veces RECOVER acertó. ¡Resulta que le fue bastante bien! Podía identificar información relevante con una tasa de éxito notable.

La calidad de los resultados

Después de identificar fragmentos, RECOVER generó requisitos del sistema. Los ingenieros evaluaron la calidad de estos requisitos basándose en tres factores clave:

  1. Corrección: ¿Los requisitos generados reflejaban con precisión lo que se discutió?
  2. Completitud: ¿Capturaba todo lo que necesitaba mencionarse?
  3. Accionabilidad: ¿Eran los requisitos lo suficientemente claros para guiar los siguientes pasos en el desarrollo?

En general, los ingenieros estuvieron de acuerdo en que RECOVER hizo un buen trabajo. Aproximadamente el 72% de ellos pensaba que los requisitos generados eran correctos, mientras que el 64% sentía que capturaban todo lo discutido.

Un día en la vida con RECOVER

Imagina ser un ingeniero de requisitos. Comienzas tu día con una larga lista de reuniones donde los interesados discuten sus necesidades. En lugar de tomar notas como un loco, activas RECOVER.

A medida que las conversaciones fluyen, RECOVER trabaja en segundo plano. Al final del día, recibes una lista ordenada de requisitos. Puedes gastar tu tiempo revisando esta lista en lugar de ahogarte en el caos de la conversación en bruto.

El valor de la automatización

La belleza de la automatización es que quita el trabajo duro del proceso, permitiendo que los ingenieros canalicen su experiencia donde más se necesita. Claro, la tecnología no es perfecta, y pueden ocurrir algunos tropiezos. Pero en el gran esquema de las cosas, reducir la carga sobre los ingenieros puede llevar a resultados de proyectos más rápidos y efectivos.

Limitaciones de RECOVER

No todo es perfecto, sin embargo. Aunque RECOVER es impresionante, todavía tiene áreas para mejorar. A veces puede captar detalles irrelevantes, confundido por el ruido en las conversaciones. Y aunque su tasa de recuperación es alta, puede sufrir problemas de precisión, pasando por alto detalles específicos que podrían mejorar los requisitos.

Mirando hacia adelante

RECOVER no es solo una herramienta de una sola vez. El plan es seguir perfeccionando sus capacidades. Los esfuerzos futuros podrían involucrar explorar algoritmos aún más complejos, adaptándose a diversos estilos de conversación y mejorando cómo contextualiza la información.

Conclusión: Un nuevo compañero para los ingenieros de requisitos

En resumen, RECOVER muestra un gran potencial para transformar el tedioso trabajo de recopilar requisitos en una tarea más manejable. Con su capacidad para filtrar el ruido, procesar información importante y generar requisitos claros, es como tener un nuevo compañero listo para ayudar a los ingenieros en sus misiones diarias.

Así que, la próxima vez que pienses en el complicado mundo de la ingeniería de requisitos, recuerda a RECOVER. Está aquí para ayudar, asegurándose de que no tengas que hacer todo el trabajo pesado solo. ¡Ahora, adelante y deja que RECOVER haga el trabajo duro mientras tú te relajas con una taza de café!

Fuente original

Título: RECOVER: Toward the Automatic Requirements Generation from Stakeholders' Conversations

Resumen: Stakeholders' conversations in requirements elicitation meetings contain valuable information, but manually extracting system requirements from these discussions is a time-consuming and labor-intensive task, and there is a risk of errors and the introduction of biases. While current methods assist in summarizing conversations and classifying requirements based on their nature, there is a noticeable lack of approaches capable of both identifying requirements within these conversations and generating corresponding system requirements. These approaches would significantly reduce the burden on requirements engineers, reducing the time and effort required. They would also support the production of accurate and consistent requirements documentation. To address this gap, this paper introduces RECOVER (Requirements EliCitation frOm conVERsations), a novel requirements engineering approach that leverages NLP and foundation models to automatically extract system requirements from stakeholder interactions. The approach is evaluated using a mixed-method research design that combines statistical performance analysis with a user study involving requirements engineers. First, at the conversation turn level, the evaluation measures RECOVER's accuracy in identifying requirements-relevant dialogue and the quality of generated requirements in terms of correctness, completeness, and actionability. Second, at the entire conversation level, the evaluation assesses the overall usefulness and effectiveness of RECOVER in synthesizing comprehensive system requirements from full stakeholder discussions. The evaluation shows promising results regarding the performance of RECOVER, as the generated requirements exhibit satisfactory quality in their correctness, completeness, and actionability. Moreover, the results show the potential usefulness of automating the process of eliciting requirements from conversation.

Autores: Gianmario Voria, Francesco Casillo, Carmine Gravino, Gemma Catolino, Fabio Palomba

Última actualización: Nov 29, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.19552

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.19552

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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