Este paso es el más difícil, ya que es necesario que el constructor del modelo tenga nociones sobre análisis de algoritmos o que un profesional de la computación conozca el lenguaje utilizado en la definición del modelo. Aquí es donde cobra importancia el pensamiento computacional, porque puede servir como puente para ayudar a un científico que construye un modelo conceptual a comprender cómo se realiza esta representación.
Es importante señalar que puede resultar muy atractivo para los profesionales de la computación omitir este paso debido a que, una vez logrado el entendimiento del modelo, parece más práctico proceder directamente a la programación, no obstante, definir el modelo de forma algorítmica, no sólo permite organizar mejor el código, sino también verificar que el modelo esté completamente definido y refleje el comportamiento deseado.
3. En este paso se elige el lenguaje de programación, el almacenamiento de datos y las tecnologías necesarias para convertir los algoritmos en código. Esta actividad queda completamente en el dominio del profesional de la computación, y el lenguaje utilizado depende, por un lado, de la tecnología que se empleará para ejecutar el código (un archivo ejecutable, una página web, una App son los ejemplo más populares) y, por otro, de los lenguajes y tecnologías que maneje el desarrollador.
4. El paso final de este proceso ha cambiado con el tiempo. Antes era común simplemente contar con un archivo que se ejecutaba y era procesado por la computadora; sin embargo, ahora, se requiere configurar servidores, habilitar puertos y hacer que diferentes tecnologías se comuniquen (por ejemplo, cuando se realiza una App que a su vez se comunica con un servidor). Al proceso de colocar el código final en las tecnologías elegidas se le llama desplegar (deploy en inglés).
Como parte de mi experiencia en este proceso, un paso que añadiría entre el paso 1 y el 2 es la representación del modelo como un listado de requerimientos. No sólo es una buena práctica en el proceso de construcción de software, sino que también facilita la definición algorítmica, ya que enunciados cortos que indiquen las acciones a realizar en el sistema, pueden ser entendidos tanto por el creador del modelo conceptual como por el profesional de la computación e incluso por un desarrollador que no esté tan familiarizado con el lenguaje del modelo conceptual.