In English:
This article presents a model for selecting and prioritizing in environments of uncertainty, a set of critical threats in a software development project and so, to minimize risks and to increase the level of performance from the user’s requirements. The proposed model is based on the principles of artificial intelligence technique "Rough Set" and allows to obtain, to spread and to use the acquired knowledge by the team of work throughout the project characterizing, classifying and reducing in a recurrent and incremental way the possible threats to which the project may be exposed. The model was validated with state agencies projects in the city showing a progressive improvement of 16.48% in the performance from the user’s requirements.
In Spanish:
Este articulo expone un modelo para seleccionar y priorizar en ambientes de incertidumbre un conjunto de
amenazas criticas en un proyecto de desarrollo de software y así minimizar los riesgos y aumentar el nivel de
cumplimiento de los requerimientos del usuario. El modelo propuesto está basado en los postulados de la técnica
de inteligencia artificial “Rough Set” y permite obtener, desplegar y utilizar el conocimiento adquirido por el
equipo de trabajo a lo largo del proyecto caracterizando, clasificando y reduciendo de manera iterativa e
incremental las posibles amenazas al cual puede estar expuesto. El modelo fue validado con proyectos de
entidades estatales del distrito evidenciando una mejora progresiva del 16,48% en el cumplimiento de los
requerimientos del usuario.
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