10.29327/1884517.29-4
La calidad de los requerimientos impacta directamente en el desarrollo del software. Una especificación ambigua o incompleta puede generar un costo de retrabajo para corregir código incorrecto de entre 100 y 200 veces el esfuerzo invertido en especificar requerimientos. El lenguaje natural es el más utilizado para especificar requerimientos dado que los requerimientos es el medio de comunicación entre los usuarios y el equipo de desarrollo. Ahora bien, es común encontrar diferentes defectos en especificaciones de lenguaje natural tales como: ambigüedad, falta de precisión, redundancia, etc. La detección de estos defectos es muy útil, dado que permite reducir el retrabajo por errores. Este artículo tiene por objetivo presentar una serie de guías para revisar ciertos aspectos de oraciones escritas en lenguaje natural con el fin de mejorar la calidad de las mismas. Si bien las guías pueden ser consideradas como una lista de chequeo para el ingeniero de requerimientos, este artículo también muestra una herramienta que utiliza Inteligencia Artificial y que implementa servicios para que las revisiones puedan ser reutilizables por otra aplicaciones.
Keywords: Calidad en Especificaciones; Procesamiento de Lenguaje Natural; Especificaciones Semiestructuradas
@inproceedings{wer202603,
author = {Ruffolo, N. S. and Maltempo, G. and Ville, J. A. D. and Carden, C. and Roa, E. and Giandon, E. and Ponce, G. and Escudero, J. and Glassman, J. I. and Hübler, M. and Ricon, M. R. and Diaz, S. and Celano, S. and Nusch, C. and Perez, G. and Antonelli, L.},
title = {Guías para mejorar la calidad de especificaciones de requerimientos en lenguaje natural},
booktitle = {Anais do Workshop em Engenharia de Requisitos - Proceedings of the 29th Workshop on Requirements Engineering (WER2026)},
year = {2026},
issn = {2675-0066},
isbn = {978-65-02-19591-8},
doi = {10.29327/1884517.29-4}
}