ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering se centra en la relación entre los modelos fundacionales de inteligencia artificial y la ingeniería de software. El congreso estudia tanto el uso de grandes modelos de lenguaje, modelos multimodales, modelos orientados a código y agentes autónomos para desarrollar y mantener software como las técnicas de ingeniería necesarias para construir sistemas de inteligencia artificial fiables, eficientes, seguros y verificables. Su convocatoria admite trabajos originales de naturaleza teórica, empírica, conceptual y experimental, con una atención específica a los problemas que aparecen cuando estas tecnologías se incorporan a requisitos, diseño, programación, pruebas, mantenimiento, operaciones y evolución de sistemas.
El objetivo científico de ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering consiste en establecer principios sólidos para una integración que avanza con rapidez pero todavía presenta importantes interrogantes. Los modelos fundacionales pueden generar programas, resumir repositorios, proponer pruebas y apoyar decisiones técnicas, pero también pueden producir resultados incorrectos, introducir vulnerabilidades o responder de manera diferente ante pequeñas modificaciones de las instrucciones. La investigación necesita determinar cuándo estas herramientas proporcionan beneficios reales, cómo deben evaluarse y qué mecanismos permiten detectar sus limitaciones antes de incorporarlas a procesos críticos.
Los modelos fundacionales aplicados a ingeniería de requisitos y diseño constituyen una de las líneas explícitas. Los trabajos pueden investigar cómo estas tecnologías ayudan a interpretar necesidades, organizar especificaciones, identificar inconsistencias o producir alternativas de diseño. La ingeniería de requisitos exige comprender información incompleta y, en muchos casos, expresada mediante lenguaje natural. Los modelos pueden facilitar análisis y clasificación, aunque la investigación debe determinar qué información omiten, qué inferencias realizan sin suficiente evidencia y cómo puede una persona comprobar las propuestas generadas.
La generación y reutilización de código forman otro eje oficial. Los artículos pueden estudiar sistemas que producen fragmentos, funciones o componentes a partir de instrucciones y contexto. También pueden analizar la reutilización de código existente mediante modelos capaces de localizar y adaptar implementaciones. ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering presta interés a evaluaciones científicas que van más allá de comprobar si el código compila. La corrección funcional, mantenibilidad, eficiencia, seguridad y adecuación al contexto constituyen dimensiones necesarias para valorar una herramienta de generación.
El aseguramiento de la calidad del software representa otra línea central. La convocatoria contempla revisión de código, análisis, pruebas y depuración mediante modelos fundacionales. Las contribuciones pueden estudiar cómo identificar defectos, generar casos de prueba, explicar errores o proponer reparaciones. También pueden comparar estas técnicas con herramientas tradicionales y determinar en qué clases de problemas aportan ventajas. La reproducibilidad resulta especialmente relevante porque el comportamiento de un modelo puede depender de versiones, instrucciones y configuraciones que cambian con rapidez.
La evolución del software constituye otro ámbito explícito. Los trabajos pueden investigar refactorización y gestión de deuda técnica mediante modelos de inteligencia artificial. La refactorización busca modificar la estructura interna sin alterar el comportamiento esperado, mientras que la deuda técnica describe decisiones que facilitan resultados inmediatos pero generan costes posteriores. Los modelos pueden ayudar a detectar oportunidades y sugerir transformaciones, aunque cada cambio necesita evaluarse para evitar introducir defectos o degradar propiedades que no aparecen directamente en el código modificado.
La seguridad y la privacidad representan otra línea prioritaria. Las contribuciones pueden estudiar modelos utilizados para descubrir vulnerabilidades, analizar código y apoyar tareas defensivas. También pueden examinar riesgos introducidos por herramientas generativas, como producción de código inseguro, exposición de información sensible o dependencia de componentes desconocidos. La investigación puede desarrollar mecanismos de validación y políticas destinadas a controlar cómo los modelos acceden a repositorios, credenciales y otros recursos del proceso de desarrollo.
Las operaciones de sistemas apoyadas por inteligencia artificial constituyen otro tema oficial. Los artículos pueden investigar modelos capaces de interpretar registros, métricas y alertas, diagnosticar incidentes o proponer acciones. Estas aplicaciones necesitan diferenciar entre recomendaciones y decisiones que pueden alterar sistemas en producción. La ingeniería debe proporcionar controles, mecanismos de reversión y trazabilidad suficientes para comprender qué acción se propone y qué evidencia la sustenta.
La cadena de suministro de software forma parte expresa de la convocatoria. Las contribuciones pueden analizar identificación de vulnerabilidades y composición de software mediante modelos fundacionales. Los sistemas contemporáneos dependen de numerosos paquetes, bibliotecas y servicios, por lo que resulta difícil conocer completamente su procedencia y sus riesgos. Las técnicas de inteligencia artificial pueden ayudar a analizar dependencias y documentación, pero necesitan evitar conclusiones incorrectas que podrían ocultar un componente vulnerable o generar alertas sin utilidad práctica.
Los agentes basados en grandes modelos representan una línea específica. Estos sistemas combinan modelos con herramientas y pueden ejecutar secuencias de acciones destinadas a completar tareas de ingeniería de software. Los trabajos pueden estudiar planificación, utilización de repositorios, ejecución de pruebas, modificación de archivos y coordinación entre varios agentes. El interés científico reside en evaluar autonomía, precisión, coste y capacidad de recuperación cuando una acción produce un resultado inesperado.
La ingeniería de instrucciones constituye otro tema reconocido. Las investigaciones pueden comparar estrategias para proporcionar contexto, restricciones, ejemplos y objetivos a los modelos. También pueden estudiar mecanismos que adapten automáticamente las instrucciones. Una mejora obtenida mediante una formulación concreta necesita analizarse sobre diferentes tareas y modelos para determinar si representa un principio general o un ajuste específico difícil de reproducir.\n\nLos aspectos humanos y legales forman parte del programa científico. Las contribuciones pueden examinar cómo estas herramientas cambian las funciones profesionales, la revisión de código, la responsabilidad y la distribución de tareas. También pueden analizar propiedad intelectual, licencias y otros problemas derivados del uso de modelos entrenados o utilizados sobre software. Esta perspectiva resulta esencial para comprender la adopción más allá de las métricas técnicas.
Finalmente, la ingeniería de software para los propios modelos fundacionales constituye una línea prioritaria. Los trabajos pueden estudiar pruebas y verificación de modelos y sistemas que dependen de ellos. ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering exige además criterios de novedad, rigor, relevancia, verificabilidad y transparencia, y fomenta la disponibilidad de código, datos, benchmarks y scripts cuando sea posible.
ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering se dirige a especialistas en ingeniería de software, inteligencia artificial, aprendizaje automático, seguridad y sistemas. ACM International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering contribuye al avance de la disciplina al establecer métodos para evaluar y controlar tecnologías generativas que ya participan en el desarrollo de software, favoreciendo herramientas más fiables, reproducibles y compatibles con las exigencias de la ingeniería profesional.
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