Revista Conectividad
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Volumen 5, Número 1
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Evaluando la calidad de las aplicaciones Low-Code: Un mapeo sistemático de la
literatura
Assessing the Quality of Low-Code Applications: A Systematic Mapping Study
Miguel Botto-Tobar
1,2
, Carlos Neil
1
1
Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática. Centro de Altos Estudios en
Tecnología Informática. Buenos Aires, Argentina, miguelangel.bottotobar@alumnos.uai.edu.ar;
carlos.neil@uai.edu.ar
2
Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador, miguel.bottot@ug.edu.ec
Autor para correspondencia: miguelangel.bottotobar@alumnos.uai.edu.ar
Fecha de recepción: 2023.07.28 Fecha de aceptación: 2023.12.18
Fecha de publicación: 2024.01.15
RESUMEN
Las plataformas de desarrollo Low-Code buscan democratizar la creación de software al permitir
que personas sin conocimientos técnicos profundos puedan construir aplicaciones. Esto ha
reducido las solicitudes a los equipos de TI, permitiéndoles enfocarse en proyectos más complejos.
Estas plataformas son altamente personalizables para satisfacer necesidades específicas, lo cual
explica su creciente popularidad entre empresas que buscan optimizar sus procesos de desarrollo y
mantenerse competitivas digitalmente. Sin embargo, la falta de calidad en las aplicaciones
desarrolladas a través de estas plataformas es un desafío importante. En este contexto, para abordar
la falta de calidad en las aplicaciones desarrolladas mediante plataformas Low-Code se realizó un
mapeo sistemático de la literatura para conocer el estado actual sobre modelos, metodologías, guías
y estándares de calidad, que permitan garantizar que estas aplicaciones cumplan con los requisitos
y necesidades de los usuarios finales. Se identificaron 13 artículos y los resultados presentan que
existen problemas basados en la falta de experiencia en desarrollo de software, limitaciones de las
plataformas Low-Code, falta de pruebas exhaustivas, y dependencia de componentes, y se han
realizado pruebas exhaustivas, utilizando contenedores; aprovechamiento de tecnologías como
Blockchain y plataformas para el desarrollo de aplicaciones virtuales, y además técnicas de Deep
Learning y Machine Learning como estrategias para garantizar la calidad. Sin embargo, es
necesario la implementacion de algunas normas, estándares y directrices de desarrollo para
garantizar la consistencia y la calidad en todas las aplicaciones desarrolladas a través de
plataformas Low-Code.
Palabras clave: Low-Code; Aseguramiento de calidad; Desarrollo más rápido; Costos redu-cidos;
Personalización.
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ABSTRACT
Low-code development platforms seek to democratize software creation by allowing people
without deep technical knowledge to build applications. This has reduced requests to IT teams,
allowing them to focus on more complex projects. These platforms are highly customizable to meet
specific needs, which explains their growing popularity among companies looking to optimize their
development processes and stay digitally competitive. However, the lack of quality in the
applications developed through these platforms is a major challenge. In this context, to address the
lack of quality in the applications developed through Low-Code platforms, a systematic mapping
of the literature was carried out to know the current status of models, methodologies, guides and
quality standards, which guarantee that these applications meet the requirements and needs of end
users. 13 articles were identified and the results present that there are problems based on lack of
experience in software development, limitations of Low-Code platforms, lack of exhaustive
testing, and dependence on components, and extensive tests have been carried out, using
containers; taking advantage of technologies such as Blockchain and platforms for the development
of virtual applications, as well as Deep Learning and Machine Learning techniques as strategies to
ensure quality. However, the implementation of some norms, standards, and development
guidelines is necessary to ensure consistency and quality across all applications developed through
Low-Code platforms.
Key words: Low-Code; Quality assurance; Faster development; Reduced costs; Customization.
INTRODUCCIÓN
Las plataformas de bajo código o también conocidas como Low-Code han surgido como soluciones
prometedoras para simplificar el desarrollo de software y mejorar la productividad. Esto ha dado
como resultado ciclos de desarrollo más rápidos, costos reducidos y mayor flexibilidad; y, permiten
que los usuarios no técnicos participen en el proceso de desarrollo, lo que permite una mayor
colaboración e innovación (Sahay et al., 2020). Además, estas plataformas no se limitan a industrias
o casos de uso específicos, y se pueden utilizar para desarrollar una amplia gama de aplicaciones,
desde aplicaciones móviles simples hasta soluciones empresariales complejas (Heuer et al., 2022).
Esto ha llevado a un aumento significativo en la demanda de desarrolladores I, y ha abierto nuevas
oportunidades para aquellos que buscan ingresar al campo.
Las plataformas Low-Code han ganado una atención significativa en los últimos años, debido a su
potencial para simplificar el desarrollo de software y mejorar la productividad. Sin embargo, la
falta de calidad ha sido un gran desafío para los desarrolladores y las organizaciones (Al Alamin
et al., 2021). Por ejemplo: la falta de recursos para realizar pruebas exhaustivas y garantizar la
calidad del software desarrollado (Khorram et al., 2020); la ausencia de estándares abiertos ha
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dificultado evaluar, investigar y contribuir a su escalabilidad (Galhardo & Silva, 2022). Además,
la ausencia de “polinización cruzada” entre desarrolladores Low-Code e investigadores de
ingeniería basada en modelos (Sanchis et al., 2020).
En consecuencia, es crucial investigar este problema, debido a que se han vuelto cada vez más
populares debido a su capacidad para permitir el desarrollo de aplicaciones software con un mínimo
de código o nulo (Sahay et al., 2020). Y, esto ha derivado a la falta de estándares abiertos para la
evaluación, la investigación y la contribución a su escalabilidad (Galhardo & Silva, 2022). Este
problema está presente en el software desarrollado por desarrolladores no profesionales, debido
que estas plataformas se han convertido en una herramienta importante para la transformación
digital en varias industrias (Sanchis et al., 2020; Talesra & Nagaraja, 2021), y se han desarrollado
rápidamente, por lo que plataformas maduras de desarrollo Low-Code actualmente juegan un papel
importante en el cumplimiento de las necesidades comerciales de las empresas. La falta de calidad
en las plataformas Low-Code ha sido abordado por varios estudios, tales como: Ihirwe et al.,
enfatizan la importancia de evaluar la calidad de las plataformas de ingeniería Low-Code y basadas
en modelos para facilitar el proceso de ingeniería de los sistemas de Internet de las cosas (IoT)
(Ihirwe et al., 2022). Además, Galhardo y Silva identificaron el problema de las plataformas Low-
Code que siguen diferentes enfoques con lenguajes propietarios, lo cual es un desafío cuando los
clientes necesitan migrar a otras tecnologías o tienen la intención de definir la especificación de
sus aplicaciones de forma legible y compatible con la plataforma. manera independiente (Galhardo
& Silva, 2022). Por lo tanto, se espera que el aseguramiento de calidad a través de pruebas sólidas
ayude a identificar defectos y garantizar que el código de producción sea sólido en diversas
condiciones de uso.
TRABAJOS RELACIONADOS
Low-Code es una tendencia en la industria del desarrollo de software que busca proporcionar a
aquellos sin capacitación específica en computación herramientas fáciles de usar para crear
aplicaciones o programas para satisfacer una necesidad comercial particular. En el mercado,
múltiples plataformas permiten a los usuarios desarrollar soluciones de software con algún código
o, en algunos casos, sin necesidad de codificación. Este artículo explora los orígenes de esta
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tendencia y cómo ha evolucionado, y su adopción en el desarrollo de software (Vera et al., 2022).
Khorram et al. exploran las pruebas de software Low-Code, un enfoque de desarrollo que permite
crear aplicaciones por medio de interfaces gráficas y componentes predefinidos en lugar de código
tradicional. El estudio identifica varios desafíos en las pruebas Low-Code, como la falta de
herramientas y marcos de trabajo específicos, dado que las pruebas deben adaptarse al uso de
componentes predefinidos. Además, garantizar la calidad del software requiere pruebas
exhaustivas debido a la complejidad de las aplicaciones. No obstante, este enfoque también ofrece
oportunidades para automatizar pruebas con herramientas de generación e inteligencia artificial,
acelerando los procesos y mejorando la eficiencia. Asimismo, facilita la colaboración entre equipos
de desarrollo y pruebas, mejorando la calidad del software (Khorram et al., 2020).
Pin García et al. realizaron una revisión sistemática sobre el uso de la inteligencia artificial para
asegurar la calidad del software. Analizaron su aplicación e impacto en diferentes etapas del ciclo
de vida, incluyendo la detección de errores, la mejora de la eficiencia y la automatización de
pruebas. Los resultados muestran que la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta
valiosa para garantizar la calidad del software (Pin García et al., 2020). Yan destaca que las
plataformas de desarrollo de bajo o nulo código facilitan y automatizan la creación de aplicaciones
sin necesidad de conocimientos profundos de programación. Además, permiten a las
organizaciones desarrollar rápidamente aplicaciones personalizadas, acelerando el proceso y
adaptándose a requisitos cambiantes del mercado. Así mismo, señala que este tipo de programación
es una parte emergente de la ingeniería de software asistida por computadora; y presenta un análisis
del estado actual de investigación de estas plataformas y una comparación entre las existentes (Yan,
2021). Soundberg et al., analizan cómo la inteligencia artificial sin código (no-code AI) puede
democratizar el acceso y uso de IA, especialmente en empresas. El artículo destaca cómo el
aprendizaje automático está transformando relaciones con clientes, diseño de productos y gestión
de recursos humanos en grandes compañías. Sin embargo, se ha demostrado que las PYMES
adoptan lentamente estas innovaciones, exponiéndose a perder competitividad (Sundberg &
Holmström, 2023).
Chaudhary et al. proponen desarrollar aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) con plataformas
de bajo código para realizar análisis en el borde de la red. Su enfoque distribuye la carga de análisis
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de datos entre la nube central y el borde, buscando mejorar la escalabilidad y eficiencia del sistema
(Chaudhary et al., 2022). Martínez et al. diseñaron y desarrollaron una arquitectura IoT utilizando
la plataforma FIWARE. Esto les permitió evaluar la calidad de aplicaciones IoT creadas con dicha
plataforma y proporcionar recomendaciones para mejorarla (Martínez et al., 2018).
Por otro lado, Sahay et al. analizan y comparan plataformas de desarrollo de bajo código,
modelando sus variabilidades y similitudes, para brindar soporte a su comprensión. Para lograr
esto, los autores utilizan diagramas de características, una notación habitual en análisis de dominio,
con el objetivo principal de estudiar las plataformas existentes (Sahay et al., 2020). Martins et al.
proporcionan una visión general de cómo desarrollar una aplicación de bajo código con
OutSystems. El artículo describe en detalle el proceso, explicando pasos clave como diseño de
interfaz de usuario, lógica de negocio e integración con bases de datos y servicios externos.
Incluyen ejemplos e ilustraciones de cada paso. También abordan desafíos comunes como gestión
de complejidad, optimización de rendimiento y seguridad, ofreciendo consejos y buenas prácticas
para superarlos (Martins et al., 2020). Waszkowski presenta Aurea BPM, una plataforma de bajo
código que automatiza procesos empresariales en manufactura. La plataforma desarrollar y
desplegar rápidamente aplicaciones sin necesidad de código personalizado, facilitando la
automatización y mejorando la eficiencia. Sin embargo, reconoce desafíos asociados como
garantizar seguridad de datos e integridad de procesos, y la necesidad de capacitar a los usuarios
en el uso de la plataforma (Waszkowski, 2019). ALSAADI et al. investigaron los factores que
influyen en la adopción de plataformas de desarrollo de bajo código, a través de una encuesta a
distintos usuarios. El objetivo fue identificar aquellos elementos que afectan su utilización. Los
resultados revelaron que la experiencia previa en desarrollo, la facilidad de uso, la disponibilidad
de recursos de apoyo, la satisfacción con las plataformas y la percepción de beneficios, son factores
clave que impactan en la decisión de adoptar y utilizar estas herramientas. Estos hallazgos pueden
guiar a desarrolladores y organizaciones interesadas, para comprender mejor qué considerar al
elegirlas (ALSAADI et al., 2021).
METODOLOGÍA
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Se ha realizado un mapeo sistemático de la literatura considerando las pautas que se proporcionan
en trabajos como los (Budgen, D.; Turner, M.; Brereton, P.; Kitchenham, 2008; Keele University,
2007; Petersen, K., Feldt, R., Mujtaba, S., Mattsson, 2008). Un mapeo sistemático es un medio
para categorizar y resumir la información existente sobre una pregunta de investigación de manera
imparcial. El estudio se realizó en tres etapas: Planificación, Realización y Reporte. Las actividades
relacionadas con las etapas de planificación y realización de nuestro estudio de mapeo sistemático
se describen en las siguientes subsecciones y la etapa de informe se presenta en la Sección
Resultados.
Etapa de Planificación
En esta etapa, se han realizado las siguientes actividades con el fin de establecer un protocolo de
revisión: (1) Establecimiento de la pregunta de investigación; (2) Definición de la estrategia de
búsqueda, (3) Selección de estudios primarios, (4) Evaluación de la calidad, (5) Definición de la
estrategia de extracción de datos y (6) Selección de métodos de síntesis. Cada uno de ellos se
explica en detalle a continuación.
Pregunta de investigación
El objetivo de este estudio es examinar el uso actual de las estrategias para abordar la falta de
calidad en las aplicaciones desarrolladas mediante plataformas Low-Code desde el punto de vista
de la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuáles son las características y desafíos específicos de
las plataformas de desarrollo Low-Code desde la perspectiva de los profesionales y
desarrolladores de software? Dado que nuestra pregunta de investigación es demasiado amplia, se
ha descompuesto en sub-preguntas más detalladas: RQ1. ¿Cuáles son los principales factores que
contribuyen a la falta de calidad en las aplicaciones Low-Code? RQ2. ¿Qué métodos y
herramientas existen para evaluar la calidad de las aplicaciones Low-Code? RQ3. ¿Qué estrategias
se han implementado para mejorar la calidad de las aplicaciones Low-Code?.
Estrategia de búsqueda
Primero se buscó estudios primarios en: IEEExplore, ACM DL, Springer Link y Science Direct.
Sin embargo, los resultados contenían múltiples inconsistencias, por ejemplo, en IEEEXplore, al
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agregar un OR a la consulta redujo el número de resultados. Aunque los términos de búsqueda se
presentaron en sus resúmenes, ACM DL y Science Direct omitieron algunos documentos. Por lo
tanto, se optó por Google Académico ya que proporciona amplia cobertura de diferentes fuentes
electrónicas (Martín-Martín et al., 2021), y como recomendado por la Universidad de Keele (Keele
University, 2007) y se llevó a cabo por Landman et al. (Landman et al., 2017) y Botto-Tobar et al.,
(Botto-Tobar et al., 2022).
Para realizar la búsqueda automática de las bibliotecas digitales seleccionadas, se utilizó la cadena
de búsqueda (ver Tabla 1). Se llevó a cabo en julio de 2023, y el período revisado incluyó estudios
publicados desde 2018 a 2023 (inclusive).
Selección de estudios primarios
Cada estudio fue evaluado para decidir su inclusión o no (considerando el título, resumen y palabras
clave). Se incluyeron los estudios que cumplieron con al menos uno de los siguientes criterios de
inclusión: (1) Trabajos que presentaran estrategias para abordar la falta de calidad en las
aplicaciones desarrolladas mediante plataformas Low-Code. (2) Artículos que presenten ejemplos
o estudios empíricos (por ejemplo, casos de estudio, experimentos) sobre estrategias para abordar
la falta de calidad en las aplicaciones desarrolladas mediante plataformas Low-Code.
Tabla 1. Cadena de búsqueda aplicada.
Concepto o vértice
Términos alternativos o sinónimos
Plataformas Low-Code
("Low-Code" OR "low code")
AND
Proceso de desarrollo
("mejores prácticas" OR enfoques)
AND
Competencias y capacitación
(competencias OR capacidades) AND capacitación
Se excluyeron los estudios que cumplieron al menos uno de los siguientes criterios de exclusión:
• Artículos introductorios para números especiales, libros o talleres.
• Informes duplicados del mismo estudio en diferentes fuentes.
• Trabajos con menos de cinco páginas.
• Trabajos no escritos en español.
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Síntesis. Se aplicaron métodos de síntesis tanto cuantitativos como cualitativos. La síntesis
cuantitativa se basó en:
• Contar los estudios primarios que se clasifican en cada respuesta de nuestras sub-preguntas
de investigación.
• Contar el número de artículos encontrados en cada fuente bibliográfica por año.
La síntesis cualitativa se basa en la inclusión de varios estudios representativos para cada criterio
considerando los resultados de la evaluación de la calidad.
Etapa de Realización
La aplicación del protocolo de revisión resultó en los siguientes resultados preliminares (ver Tabla
2): Por lo tanto, se seleccionaron un total de 13 trabajos de investigación de acuerdo con los
criterios de inclusión.
Tabla 1. Resultados de la etapa de realización.
Fuente
Estudios Potenciales
Estudios Seleccionados
Google Académico
73
13
RESULTADOS
Los resultados generales, que se basan en el recuento de los estudios primarios que se clasifican en
cada una de las respuestas a nuestras sub-preguntas de investigación, se presentan en la Tabla 3.
Los documentos incluidos que se citan en esta sección como [SXX] se refieren al Apéndice A.
Tabla 2. Resultados del mapeo sistemático.
Sub-preguntas de investigación
Resultados
#
Estudios
Porcentaje
(%)
¿Cuáles son los principales factores que contribuyen a la falta de calidad en las aplicaciones
Low-Code?
3
23%
¿Qué métodos y herramientas existen para evaluar la calidad de las aplicaciones Low-Code?
3
23%
¿Qué estrategias pueden ser implementadas para mejorar la calidad de las aplicaciones Low-
Code?
7
54%
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RQ1. ¿Cuáles son los principales factores que contribuyen a la falta de calidad en las
aplicaciones Low-Code?
Santos et al., destacó la falta de experiencia en desarrollo de software, las limitaciones de las
plataformas Low-Code, falta de pruebas exhaustivas, y además la dependencia de componentes
predefinidos (Santos, 2023). Vaello Peláez menciona que el análisis estático del código generado
por la plataforma Low-Code implica revisar el código fuente para identificar posibles problemas
de calidad, como código redundante, falta de modularidad o violaciones de buenas prácticas de
programación (Vaello Peláez, 2023).
Por otro lado, las limitaciones del análisis dinámico puro en la generación de modelos para
aplicaciones de código bajo pueden resultar en modelos incompletos, lo que puede afectar la
calidad del código generado. Y la falta de conocimiento de las mejores prácticas de desarrollo de
aplicaciones, la respuesta insuficiente de la gerencia y la falta de acceso a datos de salud de calidad
también se identifican como factores que contribuyen a la falta de calidad en varios dominios; así
mismo, enfatiza la importancia de la capacitación y la adaptación continua para los
desarrolladores tradicionales en este nuevo entorno de desarrollo de aplicaciones (Vera et al.,
2022). Además, la falta de experiencia en desarrollo de software, las limitaciones de las plataformas
Low-Code, la falta de pruebas adecuadas, la dependencia de componentes predefinidos y la falta
de control sobre el código subyacente son algunos de los factores que pueden contribuir a la falta
de calidad en las aplicaciones Low-Code (Arévalo, 2022).
RQ2. ¿Qué métodos y herramientas existen para evaluar la calidad de las aplicaciones Low-
Code?
Santos et al. destacan las ventajas de las plataformas de bajo y sin código para la ingeniería de
software, ya que aceleran el desarrollo de aplicaciones y lo vuelven más accesible a diversos
perfiles de desarrolladores. Además, mencionan que para la evaluación de la calidad de estas
aplicaciones existen estrategias como pruebas de funcionalidad, rendimiento y seguridad, así como
revisiones de código son estrategias usadas para la evaluación de la calidad en aplicaciones (Santos,
2023).
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Arévalo et al. abordan la falta de calidad de aplicaciones Low-Code con Automasoft, una solución
de inteligencia artificial y aprendizaje automático que permite a usuarios sin programación crear
software de calidad. La plataforma Automasoft busca mejorar la calidad al generar
automáticamente código de calidad a partir de especificaciones de alto nivel proporcionadas por
los usuarios (Arévalo, 2022).
Además, Vera et al., analizó el impacto de las plataformas de desarrollo de bajo código y sin código
en el futuro de los desarrolladores de software, y destacó los beneficios y desafíos asociados con
estas plataformas y explora cómo están cambiando la forma en que se desarrollan las aplicaciones
de software mediante la combinación de métodos y herramientas que permiten evaluar y mejorar
la calidad de las aplicaciones desarrolladas con plataformas Low-Code (Vera et al., 2022).
RQ3. ¿Qué estrategias pueden ser implementadas para mejorar la calidad de las aplicaciones
Low-Code?
Vaello Peláez et al., destaco realizar pruebas exhaustivas, implementar buenas prácticas de
desarrollo, fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos (Vaello Peláez, 2023).
Otras estrategias que se pueden implementar: Cardona Puig et al. analizan cómo la combinación
de robótica e inteligencia artificial puede transformar procesos empresariales, mejorando eficiencia
y productividad. En ese contexto, destacan beneficios y desafíos de esta tecnología,
proporcionando ejemplos de aplicación en distintos sectores (Cardona Puig, 2023). Pedroti et al.,
aborda el problema de la falta de calidad de las aplicaciones Low-Code al proponer el desarrollo
de una aplicación utilizando la tecnología Manutenção 4.0 con el objetivo de reducir el tiempo de
mantenimiento (Pedroti, 2023). Marceaux et al., aborda el uso del video 360 interactiva en la
formación por simulación clínica en enfermería, destacando sus beneficios potenciales,
limitaciones y desafíos (Marceaux et al., 2023). Beltrán Marco et al., indicaron que realizar el
diseño a mano alzada sobre una pizarra o hoja de papel y que, mediante el sistema desarrollado en
este TFG/TFM, automáticamente te genere el código correspondiente. Se utilizarán técnicas de
Deep Learning y de visión tradicional para lograr este objetivo (Beltrán Marco, 2023).
Así mismo, Casas et al., aborda el problema de la selección de una plataforma de integración de
IPaaS y propone una metodología basada en el proceso analítico jerárquico para comparar y evaluar
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diferentes opciones (Casas et al., 2022). Cavallé Guzman et al., proporciona recomendaciones y
pautas para implementar con éxito un plan de marketing digital basado en la inteligencia artificial
en la empresa Shimoku. (Cavallé Guzman, 2022); y Díaz et al., destaca el potencial de las
plataformas de videojuegos como una herramienta para la educación inicial en programación. (Díaz
et al., 2022)
Además, establecer estándares de calidad, esto es, definir estándares de calidad claros y medibles
para las aplicaciones desarrolladas con plataformas Low-Code puede ayudar a garantizar que se
cumplan los requisitos de calidad y que se sigan las mejores prácticas de desarrollo (Arévalo,
2022).
CONCLUSIONES
Este estudio presenta un mapeo sistemático de la literatura sobre cómo los investigadores y
profesionales enfrentan la falta de calidad en aplicaciones Low-Code. A través de este método se
analizó el estado del arte, identificando temas abiertos mediante el análisis de evidencias en 13
estudios primarios.
A través de las respuestas encontradas en una pregunta de investigación y tres sub-preguntas de
investigación, fue posible identificar evidencias que apuntan al establecimiento de normas para
abordar la falta de calidad en las aplicaciones Low-Code. Los principales hallazgos de nuestro
estudio son:
• La falta de experiencia en desarrollo de software, limitaciones de las plataformas Low-
Code, falta de pruebas exhaustivas, y dependencia de componentes predefinidos son
algunos de los factores que inciden en la calidad de las aplicaciones Low-Code.
• Algunas normas, estándares y directrices de desarrollo son para garantizar la consistencia
y la calidad en todas las aplicaciones desarrolladas con plataformas Low-Code.
• Los resultados logrados por este estudio de mapeo ayudarán a desarrollar nuevos frentes de
investigación en el desarrollo de aplicaciones Low-Code.
APÉNDICE A
Listado de trabajos seleccionados.
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S01. Santos, P. B. dos. (2023). Engenharia sem código: as vantagens da linguagem low-code e no-
code.
S02. Cardona Puig, E. (2023). Automatización robótica de procesos con inteligencia artificial.
Universitat Politècnica de Catalunya.
S03. Vilca Apaza, D. Y., & Astudillo Maguiña, C. A. (2023). Sistema web para la difusión de
información en el área de Registros Civiles de la RENIEC, 2023.
S04. Pedroti, R. P. (2023). Manutenção 4.0: Desenvolvimento de aplicativo com a finalidade de
reduzir o tempo da manutenção.
S05. Marceaux, J., Servotte, J.-C., & Pilote, B. (2023). Utilisation de la vidéo 360 interactive pour
la formation par simulation clinique en santé: Potentiels, limites et enjeux dans le cadre de la
formation en soins infirmiers. Médiations et Médiatisations, 15, 175–184.
S06. Vaello Peláez, J. (2023). Análisis comparativo de costes de migraciones de sistemas de
información tradicionales a entornos cloud.
S07. Beltrán Marco, R. (2023). Diseño rápido de páginas web mediante dibujo a mano alzada.
S08. Vera, C. G. M., Vicente, M. V. O., Vera, I. L. A., Alexander, M. V. A., & Vera, H. F. B.
(2022). Low/No-code development platforms and the future of software developers. Minerva,
1(Special), 21–33.
S09. Arévalo, J. P. (2022). Automasoft: desarrollo de software para no desarrolladores. CAOBA
Express.
S10. Herráiz Montalvo, C. I. (2022). Análisis de pulsera inteligente para la detección de estados
afectivos mediante aprendizaje no supervisado sobre series temporales.
S11. Casas, S., Cruz, D., Vidal, G., & Constanzo, M. (2022). El portal de integración de IPaaS:
propuesta de comparación aplicando el proceso analítico jerárquico. Simposio Argentino de
Ingeniería de Software (ASSE 2022)-JAIIO 51 (Modalidad Virtual y Presencial (UIA), Octubre
2022).
S12. Cavallé Guzman, S. (2022). Plan de marketing digital de Shimoku: hacia la era de la
inteligencia artificial.
S13. Díaz, J., Bustamante, A., Ramírez V, G. M., & Hochstetter, J. (2022). Video Games Platforms:
A Gateway to New Trends for Initial Programming Education. Proceedings - International
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Conference of the Chilean Computer Science Society, SCCC, 2022-Novem, 1–6.
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Universitat Politècnica de Catalunya.
Casas, S., Cruz, D., Vidal, G., & Constanzo, M. (2022). El portal de integración de IPaaS: propuesta
de comparación aplicando el proceso analítico jerárquico. Simposio Argentino de Ingeniería
de Software (ASSE 2022)-JAIIO 51 (Modalidad Virtual y Presencial (UIA), Octubre 2022).
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