Modelos de Lenguaje Largo (LLMs) e Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE): Una Revisión Sistemática de la Literatura

Abstract

En el campo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje grande (LLMs) han abierto nuevas posibilidades para automatizar tareas de modelado en la ingeniería de software, particularmente al integrarse con la Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE). Sin embargo, la información sobre esta convergencia se encuentra dispersa, y el único estudio secundario disponible no considera bibliotecas digitales relevantes ni aborda preguntas clave sobre contextos de aplicación, tecnologías empleadas y enfoques de investigación. Este trabajo presenta una revisión sistemática de la literatura, siguiendo el enfoque propuesto por Kitchenham y Charters, con el objetivo de analizar el estado del arte de dicha integración. En este sentido, se formularon tres preguntas de investigación, abordadas mediante 19 criterios de extracción de datos. La búsqueda se realizó en cinco bibliotecas digitales y dos indexadores, obteniendo inicialmente 2374 estudios, de los cuales se seleccionaron 90 tras aplicar criterios de inclusión, exclusión y evaluación de calidad. Los resultados evidencian que la integración se orienta principalmente hacia el uso de LLMs para asistir y automatizar tareas propias de MDE, las técnicas de ingeniería de prompts son las más empleadas y la mayoría de estudios corresponden a propuestas nuevas validadas en entornos académicos. Se identifican brechas como la escasa exploración del uso de técnicas de MDE para optimizar y estructurar los LLMs, la dependencia de modelos propietarios y la limitada validación industrial.