Análisis del estado del arte, diseño e integración de plataformas de IA generativa para enriquecer la información del software inventariado en herramientas de Gestión de Activos

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se enfoca en la convergencia de dos disciplinas: la Gestión de Activos de Software (SAM) y la Inteligencia Artificial Generativa (IA). El objetivo principal es realizar un análisis exhaustivo de las plataformas de IA generativa disponibles en el mercado, centrándose especialmente en su capacidad para integrarse con Proactivanet, específicamente con el módulo de Discovery y Gestión de Activos (ITAM). Este estudio abarcará tanto plataformas de IA propias, como OpenAI, Google Bard y Meta, como plataformas de terceros que actúan como middleware, orquestando y utilizando las mencionadas plataformas de IA.

Se busca diseñar y proponer una arquitectura de sistema de integración que sea lo más genérica posible entre las plataformas de IA y Proactivanet. Se prestará especial atención a los mecanismos de comunicación, destacando la relevancia de las API REST, y se estructurará la información intercambiada, dando preferencia a formatos como JSON y/o XML.

Finalmente, el TFG incluirá la implementación práctica del diseño propuesto para un caso concreto. Se elegirá una de las plataformas de IA analizadas durante el estudio del estado del arte y se desarrollará un Producto Mínimo Viable (MVP) de un artefacto de software. Este artefacto estará destinado a enriquecer la información sobre los activos de software inventariados en Proactivanet, demostrando la viabilidad y utilidad de la integración propuesta en un entorno práctico. En conjunto, esta propuesta de TFG aspira a contribuir al avance de la integración efectiva de la Inteligencia Artificial Generativa con soluciones de Gestión de Activos de Software, proporcionando un enfoque adaptable a diversas plataformas de IA y culminando con una implementación concreta para mejorar la gestión de activos en Proactivanet.