El desarrollo de software adaptativo ( ASD , por sus siglas en inglés) es un proceso de desarrollo de software que surgió del trabajo de Jim Highsmith y Sam Bayer sobre el desarrollo rápido de aplicaciones (RAD, por sus siglas en inglés). Incorpora el principio de que la adaptación continua del proceso al trabajo en cuestión es el estado normal de las cosas.
El desarrollo de software adaptativo reemplaza el ciclo tradicional en cascada con una serie repetitiva de ciclos de especulación , colaboración y aprendizaje . Este ciclo dinámico permite un aprendizaje continuo y una adaptación al estado emergente del proyecto. Las características de un ciclo de vida ASD son que está centrado en la misión, basado en características, iterativo , limitado en el tiempo , impulsado por el riesgo y tolerante al cambio. Al igual que con RAD, ASD también es un antecedente del desarrollo de software ágil .
La palabra especular se refiere a la paradoja de la planificación: es más probable suponer que todas las partes interesadas están equivocadas en relación con ciertos aspectos de la misión del proyecto, mientras se intenta definirla. Durante la especulación, se inicia el proyecto y se lleva a cabo la planificación del ciclo adaptativo. La planificación del ciclo adaptativo utiliza la información de inicio del proyecto (la declaración de misión del cliente, las limitaciones del proyecto (por ejemplo, fechas de entrega o descripciones de los usuarios) y los requisitos básicos) para definir el conjunto de ciclos de lanzamiento (incrementos de software) que serán necesarios para el proyecto.
La colaboración se refiere a los esfuerzos por equilibrar el trabajo basado en partes predecibles del entorno (planificándolos y guiándolos) y adaptándolos a la combinación incierta de cambios circundantes causados por varios factores, como la tecnología, los requisitos, las partes interesadas y los proveedores de software. Los ciclos de aprendizaje , que desafían a todas las partes interesadas, se basan en iteraciones cortas con diseño, construcción y prueba. Durante estas iteraciones, el conocimiento se obtiene cometiendo pequeños errores basados en suposiciones falsas y corrigiéndolos, lo que conduce a una mayor experiencia y, finalmente, al dominio del dominio del problema. [1]