Ingeniería de requisitos ágil para sistemas autónomos con aprendizaje continuo
Palabras clave:
ingeniería de requisitos ágil, sistemas autónomos, aprendizaje continuo, gobernanza de datos, análisis multivariadoResumen
La complejidad de los sistemas autónomos con aprendizaje continuo evidencia limitaciones en la ingeniería de requisitos tradicional, especialmente frente a la variabilidad y adaptación permanente. El objetivo fue analizar la incidencia de la ingeniería de requisitos ágil en el desempeño del sistema, considerando flexibilidad, iteración y gobernanza de datos. Se empleó un enfoque cuantitativo, diseño no experimental longitudinal y alcance explicativo, utilizando información de organismos nacionales e internacionales, con aplicación de modelos de ecuaciones estructurales y regresión LASSO. Los resultados muestran que la flexibilidad de requisitos presenta una fuerte relación con la adaptabilidad del sistema, que la gobernanza de datos constituye el principal predictor del desempeño, y que la iteración continua mejora la precisión y estabilidad operativa. Se establece que la integración de enfoques ágiles con análisis estadístico avanzado fortalece la confiabilidad, adaptabilidad y sostenibilidad de los sistemas autónomos.
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