A lo largo de este trabajo se va a realizar un análisis comparativo de tres inteligencias artificiales distintas para evaluar y comparar sus capacidades para dar una respuesta para la generación del alcance de un proyecto software dado un enunciado base.
El estudio comienza presentando información básica sobre la ingeniería de Prompts así como de las IA’s, presentado diferentes características y haciendo una comparación inicial sobre las cuales se seleccionadas para realizar el trabajo: Chat GPT, Gemini y Le Chat. A continuación, se trata el alcance de los proyectos de forma teórica y se presenta un caso de estudio de creación propia y específica para realizar este trabajo y que sirve como base para crear y aplicar diferentes prompts para luego evaluar las respuestas de cada una de las IAs. En el centro del trabajo se analiza como cada una de las IA’s responde al caso de uso presentado cuando se le pide realizar el alcance de este, utilizando un modelo en cascada iterativo en el que cada prompt es más completo que el anterior e incluye directrices concretas para responder a limitaciones identificadas. En cada prompt se realiza una comparación de respuestas evaluándolas mediante diferentes métricas establecidas que permitan valorar las respuestas de la forma más objetiva posible. Finalmente, se seleccionan el conjunto de los elementos comunes presentes en las respuestas de todas las IA’s y a partir de ellos se les pide una última respuesta en la que generen un diagrama de EDT/WBS (Estructura de Desglose de Trabajos), evaluando así una gran parte del alcance.
En las conclusiones del trabajo se realiza una comparación de todas las respuestas obtenidas a lo largo de esta memoria y se analizan las conclusiones del proyecto con los objetivos planteado, además se presentan una serie de posibles mejoras para continuar avanzando con el proyecto.
Abstract:
Throughout this project, a comparative analysis of three different artificial intelligence tools is carried out in order to evaluate and compare their capabilities to generate the scope of a software project based on a given initial statement.
The study begins by presenting basic information on Prompt Engineering as well as artificial intelligence tools, outlining their features and providing an initial comparison that supports the selection of the three AIs used in the project: ChatGPT, Gemini, and Le Chat. The concept of project scope is then explored from a theoretical perspective, followed by the presentation of a custom case study developed specifically for this project. This case study serves as the basis for designing and applying various prompts, which are subsequently used to evaluate the responses generated by each AI. At the core of the project, the analysis focuses on how each AI responds to the presented use case when asked to generate the scope of the software project. An iterative waterfall model is applied, in which each prompt is more detailed than the previous one and includes specific guidelines to address previously identified limitations. Each prompt includes a comparison of the responses, which are evaluated using predefined metrics designed to assess them as objectively as possible.
Finally, the set of common elements found across all AI responses is identified, and based on these, a final prompt is issued requesting the generation of a WBS (Work Breakdown Structure) diagram, thereby evaluating a broader and more structured portion of the project scope.
In the final conclusions, all responses obtained throughout the study are compared, and the overall results are analysed in relation to the initial objectives. Additionally, a series of potential improvements is proposed to support the continued development of the project.
A lo largo de este trabajo se va a realizar un análisis comparativo de tres inteligencias artificiales distintas para evaluar y comparar sus capacidades para dar una respuesta para la generación del alcance de un proyecto software dado un enunciado base.
El estudio comienza presentando información básica sobre la ingeniería de Prompts así como de las IA’s, presentado diferentes características y haciendo una comparación inicial sobre las cuales se seleccionadas para realizar el trabajo: Chat GPT, Gemini y Le Chat. A continuación, se trata el alcance de los proyectos de forma teórica y se presenta un caso de estudio de creación propia y específica para realizar este trabajo y que sirve como base para crear y aplicar diferentes prompts para luego evaluar las respuestas de cada una de las IAs. En el centro del trabajo se analiza como cada una de las IA’s responde al caso de uso presentado cuando se le pide realizar el alcance de este, utilizando un modelo en cascada iterativo en el que cada prompt es más completo que el anterior e incluye directrices concretas para responder a limitaciones identificadas. En cada prompt se realiza una comparación de respuestas evaluándolas mediante diferentes métricas establecidas que permitan valorar las respuestas de la forma más objetiva posible. Finalmente, se seleccionan el conjunto de los elementos comunes presentes en las respuestas de todas las IA’s y a partir de ellos se les pide una última respuesta en la que generen un diagrama de EDT/WBS (Estructura de Desglose de Trabajos), evaluando así una gran parte del alcance.
En las conclusiones del trabajo se realiza una comparación de todas las respuestas obtenidas a lo largo de esta memoria y se analizan las conclusiones del proyecto con los objetivos planteado, además se presentan una serie de posibles mejoras para continuar avanzando con el proyecto.
Abstract:
Throughout this project, a comparative analysis of three different artificial intelligence tools is carried out in order to evaluate and compare their capabilities to generate the scope of a software project based on a given initial statement.
The study begins by presenting basic information on Prompt Engineering as well as artificial intelligence tools, outlining their features and providing an initial comparison that supports the selection of the three AIs used in the project: ChatGPT, Gemini, and Le Chat. The concept of project scope is then explored from a theoretical perspective, followed by the presentation of a custom case study developed specifically for this project. This case study serves as the basis for designing and applying various prompts, which are subsequently used to evaluate the responses generated by each AI. At the core of the project, the analysis focuses on how each AI responds to the presented use case when asked to generate the scope of the software project. An iterative waterfall model is applied, in which each prompt is more detailed than the previous one and includes specific guidelines to address previously identified limitations. Each prompt includes a comparison of the responses, which are evaluated using predefined metrics designed to assess them as objectively as possible.
Finally, the set of common elements found across all AI responses is identified, and based on these, a final prompt is issued requesting the generation of a WBS (Work Breakdown Structure) diagram, thereby evaluating a broader and more structured portion of the project scope.
In the final conclusions, all responses obtained throughout the study are compared, and the overall results are analysed in relation to the initial objectives. Additionally, a series of potential improvements is proposed to support the continued development of the project. Read More
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