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El diseño conceptual que unifica la memoria para datos y programas. Impacto: Permitió la construcción de computadoras de propósito general (máquinas programables), sentando las bases de la evaluación de la eficiencia de la unidad central de procesamiento (CPU) y el acceso a la memoria. -
Reemplazó los voluminosos y poco fiables tubos de vacío. Impacto: Hizo el hardware más pequeño, más rápido y mucho más confiable, redefiniendo la evaluación hacia la eficiencia energética y la longevidad de los componentes. -
Lenguajes que permitían a los humanos escribir código con sintaxis similar al inglés, en lugar de código de máquina. Impacto: Incrementó la productividad y la portabilidad del software, y la evaluación comenzó a medir la eficiencia del código generado por el compilador. -
(Finales de los 50): La capacidad de empaquetar múltiples transistores en un único chip de silicio. Impacto: Condujo a la miniaturización masiva y a la Ley de Moore, haciendo que la evaluación se centre en la densidad de integración y el costo por componente. -
Reconocimiento de que los grandes proyectos de software fallaban, excediendo el tiempo y el presupuesto. Impacto: Impulsó la disciplina de la Ingeniería del Software, enfocando la evaluación en la confiabilidad, el costo y la mantenibilidad del producto final, y no solo en su funcionalidad. -
Un CPU completo en un solo chip. Impacto: Dio origen a la computación personal (PC). La evaluación del hardware se enfocó en el rendimiento por chip y la capacidad de construir sistemas completos y asequibles para el consumidor. -
Un sistema operativo portátil escrito en un lenguaje de alto nivel. Impacto: Estableció un modelo de diseño modular y herramientas reutilizables. La evaluación se centró en la arquitectura del sistema y su capacidad para ser adaptado a diferentes tipos de hardware. -
Años 80): Un paradigma que organiza el software en torno a "objetos" (entidades que combinan datos y comportamiento). Impacto: Fomentó la reutilización de código y mejoró la escalabilidad y el mantenimiento de software complejo, convirtiéndose en métricas clave de evaluación. -
Diseñadas inicialmente para gráficos, pero luego utilizadas para el procesamiento paralelo masivo. Impacto: Desplazó la evaluación del rendimiento de la CPU al rendimiento paralelo. Actualmente son cruciales en la evaluación de sistemas de Inteligencia Artificial y Big Data. -
Manifiesto Ágil (2001): Formalización de metodologías iterativas (como Scrum y Kanban) que valoran la respuesta al cambio sobre seguir un plan rígido. Impacto: Cambió la evaluación del software de un único "gran lanzamiento" a la entrega continua de valor, midiendo la velocidad del equipo, la satisfacción del cliente y la calidad en cada iteración. -
Socio-Cultural y Ética: El avance en hardware y software impulsó la conectividad global, pero también profundizó la brecha digital; automatizó tareas, pero desplazó empleos; permitió análisis masivos de datos, pero habilitó vigilancia; y los algoritmos inteligentes, si no se auditan, perpetúan sesgos sociales.