Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos

Autores
Bertín, María Inés; Riera, Gerardo; Kaplan, Gladys Noemí; Blanco, Gabriel Esteban
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La elicitación en Ingeniería de Requisitos constituye una actividad crítica, ya que la calidad de los artefactos depende directamente de la información capturada en las etapas tempranas. En el Proceso de Requisitos Basado en Escenarios, la construcción del Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) se basa en el análisis de desgrabaciones de entrevistas iniciales no estructuradas, lo que implica un esfuerzo cognitivo elevado y una fuerte dependencia de la experiencia del ingeniero de requisitos. Estas entrevistas suelen generar documentos incompletos o inconsistentes que impactan negativamente en la calidad de los modelos derivados. Este trabajo analiza el efecto de mejorar el documento de elicitación mediante asistencia basada en inteligencia artificial. Se propone un proceso iterativo compuesto por una entrevista abierta inicial, su análisis semántico mediante IA para detectar defectos y vacíos informacionales, la generación de una guía estructurada de profundización y una segunda entrevista validada e integrada por el ingeniero de requisitos. Resultados preliminares en dos casos de estudio muestran que la asistencia en elicitación reduce vacíos e inconsistencias del insumo, y que esto se refleja en un LEL con mayor completitud, coherencia y precisión semántica.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Ingeniería de Requisitos
Elicitación
Léxico extendido del lenguaje
Defectos de elicitación
Modelos de lenguaje
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/195992
Acceder
id SEDICI_3ca82dd18386be85e4c523cda4ed5c1a
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/195992
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Elicitación asistida por IA en Ingeniería de RequisitosBertín, María InésRiera, GerardoKaplan, Gladys NoemíBlanco, Gabriel EstebanCiencias InformáticasIngeniería de RequisitosElicitaciónLéxico extendido del lenguajeDefectos de elicitaciónModelos de lenguajeLa elicitación en Ingeniería de Requisitos constituye una actividad crítica, ya que la calidad de los artefactos depende directamente de la información capturada en las etapas tempranas. En el Proceso de Requisitos Basado en Escenarios, la construcción del Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) se basa en el análisis de desgrabaciones de entrevistas iniciales no estructuradas, lo que implica un esfuerzo cognitivo elevado y una fuerte dependencia de la experiencia del ingeniero de requisitos. Estas entrevistas suelen generar documentos incompletos o inconsistentes que impactan negativamente en la calidad de los modelos derivados. Este trabajo analiza el efecto de mejorar el documento de elicitación mediante asistencia basada en inteligencia artificial. Se propone un proceso iterativo compuesto por una entrevista abierta inicial, su análisis semántico mediante IA para detectar defectos y vacíos informacionales, la generación de una guía estructurada de profundización y una segunda entrevista validada e integrada por el ingeniero de requisitos. Resultados preliminares en dos casos de estudio muestran que la asistencia en elicitación reduce vacíos e inconsistencias del insumo, y que esto se refleja en un LEL con mayor completitud, coherencia y precisión semántica.Red de Universidades con Carreras en Informática2026-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf434-438http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/195992spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-631-6904-02-7info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/195432info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-06-23T11:17:07Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/195992Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-06-23 11:17:07.948SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
title Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
spellingShingle Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
Bertín, María Inés
Ciencias Informáticas
Ingeniería de Requisitos
Elicitación
Léxico extendido del lenguaje
Defectos de elicitación
Modelos de lenguaje
title_short Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
title_full Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
title_fullStr Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
title_full_unstemmed Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
title_sort Elicitación asistida por IA en Ingeniería de Requisitos
dc.creator.none.fl_str_mv Bertín, María Inés
Riera, Gerardo
Kaplan, Gladys Noemí
Blanco, Gabriel Esteban
author Bertín, María Inés
author_facet Bertín, María Inés
Riera, Gerardo
Kaplan, Gladys Noemí
Blanco, Gabriel Esteban
author_role author
author2 Riera, Gerardo
Kaplan, Gladys Noemí
Blanco, Gabriel Esteban
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Ingeniería de Requisitos
Elicitación
Léxico extendido del lenguaje
Defectos de elicitación
Modelos de lenguaje
topic Ciencias Informáticas
Ingeniería de Requisitos
Elicitación
Léxico extendido del lenguaje
Defectos de elicitación
Modelos de lenguaje
dc.description.none.fl_txt_mv La elicitación en Ingeniería de Requisitos constituye una actividad crítica, ya que la calidad de los artefactos depende directamente de la información capturada en las etapas tempranas. En el Proceso de Requisitos Basado en Escenarios, la construcción del Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) se basa en el análisis de desgrabaciones de entrevistas iniciales no estructuradas, lo que implica un esfuerzo cognitivo elevado y una fuerte dependencia de la experiencia del ingeniero de requisitos. Estas entrevistas suelen generar documentos incompletos o inconsistentes que impactan negativamente en la calidad de los modelos derivados. Este trabajo analiza el efecto de mejorar el documento de elicitación mediante asistencia basada en inteligencia artificial. Se propone un proceso iterativo compuesto por una entrevista abierta inicial, su análisis semántico mediante IA para detectar defectos y vacíos informacionales, la generación de una guía estructurada de profundización y una segunda entrevista validada e integrada por el ingeniero de requisitos. Resultados preliminares en dos casos de estudio muestran que la asistencia en elicitación reduce vacíos e inconsistencias del insumo, y que esto se refleja en un LEL con mayor completitud, coherencia y precisión semántica.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description La elicitación en Ingeniería de Requisitos constituye una actividad crítica, ya que la calidad de los artefactos depende directamente de la información capturada en las etapas tempranas. En el Proceso de Requisitos Basado en Escenarios, la construcción del Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) se basa en el análisis de desgrabaciones de entrevistas iniciales no estructuradas, lo que implica un esfuerzo cognitivo elevado y una fuerte dependencia de la experiencia del ingeniero de requisitos. Estas entrevistas suelen generar documentos incompletos o inconsistentes que impactan negativamente en la calidad de los modelos derivados. Este trabajo analiza el efecto de mejorar el documento de elicitación mediante asistencia basada en inteligencia artificial. Se propone un proceso iterativo compuesto por una entrevista abierta inicial, su análisis semántico mediante IA para detectar defectos y vacíos informacionales, la generación de una guía estructurada de profundización y una segunda entrevista validada e integrada por el ingeniero de requisitos. Resultados preliminares en dos casos de estudio muestran que la asistencia en elicitación reduce vacíos e inconsistencias del insumo, y que esto se refleja en un LEL con mayor completitud, coherencia y precisión semántica.
publishDate 2026
dc.date.none.fl_str_mv 2026-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/195992
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/195992
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-631-6904-02-7
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/195432
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
434-438
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1868982612254523392
score 13.265058

Publicaciones similares