El poder de la automatización y la IA en entornos de prueba

Las pruebas de software son un aspecto crítico del SDLC, pero las limitaciones de tiempo y recursos pueden hacer que las empresas de software traten las pruebas como una ocurrencia tardía, en lugar de un eje en la calidad del producto.

El principal desafío en el campo de las pruebas es la escasez de talento y experiencia, particularmente en pruebas de automatización, según Nilesh Patel, director senior de servicios de software de KMS Technology. Muchas organizaciones luchan por la falta de evaluadores capacitados capaces de implementar y administrar marcos de pruebas automatizados. Como resultado, las empresas suelen buscar asistencia externa para llenar este vacío y recurren cada vez más a la IA/ML.

Muchas organizaciones poseen cierto nivel de automatización pero no logran aprovecharla plenamente, recurriendo a pruebas manuales, lo que limita su eficiencia y eficacia a la hora de identificar y abordar problemas de software, añadió Patel.

Otro problema importante es la inestabilidad de los entornos de prueba y los datos de prueba inadecuados. Las organizaciones frecuentemente encuentran dificultades con configuraciones de nube inestables o carecen de los dispositivos necesarios para realizar pruebas integrales, lo que obstaculiza su capacidad para realizar pruebas eficientes y efectivas. El desafío de asegurar datos de prueba realistas y suficientes complica aún más el proceso de prueba.

La posible solución para esto, dijo Patel de KMS, radica en aprovechar tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para predecir y generar datos de prueba relevantes, mejorando la cobertura de las pruebas y la confiabilidad de los resultados de las pruebas.

Patel enfatizó que las aplicaciones son cada vez más complejas que nunca, por lo que Tecnologías de IA/ML no sólo son esenciales para gestionar esa complejidad, sino que también desempeñan un papel crucial en la mejora de la cobertura de las pruebas al identificar brechas que podrían haberse pasado por alto anteriormente.

«Si tiene modelos GenAI o LLM, tienen algoritmos que en realidad analizan las acciones de los usuarios y cómo los clientes o usuarios finales utilizan la aplicación en sí, y pueden predecir qué conjuntos de datos necesita», dijo Patel a SD Times. “Por lo tanto, también ayuda a aumentar la cobertura de las pruebas. La IA puede encontrar lagunas en tus pruebas que no conocías antes”.

En un entorno caracterizado por una mayor complejidad, expectativas de lanzamiento rápido y una intensa competencia, con miles de aplicaciones que ofrecen funcionalidades similares, Patel enfatiza la importancia crítica de lanzar software de alta calidad para garantizar la retención de usuarios a pesar de estos desafíos.

Este desafío es particularmente pronunciado en el contexto de industrias altamente reguladas como la banca y la atención médica, donde las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden ofrecer ventajas significativas, no solo al agilizar el proceso de desarrollo sino también al facilitar los amplios requisitos de documentación inherentes a estos sectores.

“El nivel de detalle está por las nubes y hay que planificar mucho más. No es tan fácil como simplemente decir: «Lo estoy probando, funciona, confío en tu palabra». No, tienes que mostrar evidencia y tener las participaciones y son esas [applications] eso probablemente tendrá ciclos de lanzamiento más largos”, dijo Patel. «Pero ahí es donde se puede volver a utilizar la IA y la GenAI porque esas tecnologías ayudarán a descubrir patrones que su empresa puede utilizar».

El sistema o herramienta puede monitorear y analizar las acciones e interacciones del usuario y predecir posibles defectos. Enfatiza la gran cantidad de datos disponibles en las industrias impulsadas por el cumplimiento, que pueden aprovecharse para mejorar las pruebas y la cobertura de los productos. Al aprender de todos los puntos de datos posibles, incluidos los resultados de los casos de prueba, el algoritmo mejora su capacidad para garantizar una cobertura más completa para versiones posteriores.

Las pruebas se están volviendo todas manos a la obra

Más personas en la organización participan activamente en las pruebas para asegurarse de que la aplicación funcione para su parte de la organización, explicó Patel.

“Yo diría que ahora todos están involucrados. En los viejos tiempos, solía ser solo el equipo de calidad o el equipo de pruebas o tal vez algunos de los desarrolladores de software involucrados en las pruebas, pero ahora lo veo en todos. Todo el mundo tiene que tener productos de alta calidad. Incluso el equipo de ventas está haciendo demostraciones directamente para sus clientes y tiene que funcionar, para que tengan opiniones sobre la calidad y, en ese caso, incluso sirvan como usuarios finales”, dijo Patel.

“Luego, cuando venden, reciben comentarios reales sobre cómo funciona la aplicación. Cuando ves cómo funciona o cómo lo usan, los evaluadores pueden tomar esa información y generar casos de prueba basados ​​en ella. Entonces va de la mano. Es responsabilidad de todos”, añadió.

En el ámbito del control de calidad, se hace hincapié en garantizar que los flujos de trabajo empresariales se prueben minuciosamente y se alineen con las experiencias reales de los usuarios finales. Este enfoque subraya la importancia de ir más allá de las pruebas aisladas o en silos para adoptar una estrategia de prueba integral que refleje el uso en el mundo real. Esta estrategia resalta posibles lagunas en la funcionalidad que podrían no ser evidentes al probar componentes de forma aislada.

Para lograr esto, según Patel, es crucial incorporar comentarios y observaciones de todas las partes interesadas, incluidos los equipos de ventas, los usuarios finales y los clientes, en el proceso de prueba. Esta retroalimentación debe informar la creación de escenarios y casos de prueba que reflejen con precisión las experiencias y los desafíos de los usuarios.

Al hacerlo, el control de calidad puede validar la eficacia y eficiencia de los flujos de trabajo empresariales, garantizando que el producto no sólo cumpla sino que supere los altos estándares esperados por sus usuarios. Este enfoque holístico de las pruebas es esencial para identificar y abordar problemas antes de que afecten la experiencia del cliente, lo que en última instancia conduce a un producto más sólido y confiable.


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