02/10/2021
¿Qué es la Inteligencia Artificial? En teoría, el término se refiere a la inteligencia que muestran las máquinas. Sin embargo, el término se aplica cuando una máquina imita las funciones cognitivas asociadas a las capacidades humanas, por ejemplo: el aprendizaje y la resolución de problemas. La inteligencia artificial en las pruebas de aplicaciones puede ser una herramienta crucial.
Un mundo sin fronteras
Hoy vivimos en un mundo en el que casi nada puede sorprendernos, el espacio entre la realidad y la ciencia ficción es muy estrecho. Sin embargo, a veces nos encontramos con situaciones en las que no sabemos reconocer cuándo estamos interactuando con humanos o con robots. El avance de la inteligencia artificial (IA) ha ocupado un lugar importante en nuestra vida cotidiana y se ha convertido en la clave de la cuarta revolución industrial.
Muchos de nosotros debemos recordar el ordenador HAL 9000 de la película de 2001 "Una odisea del espacio", que demostró lo que la inteligencia artificial puede hacer por los humanos. Para muchos, el inicio de esta fase comenzó con la llegada de los smartphones en 2007, que permitieron a todo el mundo utilizar asistentes inteligentes, reconocimiento facial y GPS.
Aunque los grandes minoristas están empezando a utilizar la IA para ofrecer al cliente una mejor experiencia de compra. Como espejos que te permiten ver virtualmente cómo te queda la ropa que te interesa, sin tener que probártela.
El sector financiero
El sector financiero ha integrado cajeros automáticos inteligentes, que permiten prácticamente todas las operaciones que antes se realizaban en una caja o en atención al cliente. Las grandes cadenas hoteleras utilizan hoy en día BOTs basados en IVR inteligentes para agendar a sus huéspedes. Gracias al gran avance que la IA tiene hoy para este ámbito, es muy difícil darse cuenta de que están siendo atendidos por un BOT.
Muchas organizaciones se ven obligadas a encontrar un equilibrio entre costes y beneficios, para lograr un rápido retorno de su proceso de comercialización y, a su vez, ofrecer una buena experiencia al usuario final. El objetivo actual de las organizaciones es realizar más pruebas, encontrar rápidamente las incidencias y comercializar los productos con mayor rapidez. La Inteligencia Artificial puede ayudar a lograr este objetivo.
Inteligencia artificial en las pruebas de aplicaciones
Los avances en automatización e inteligencia artificial han allanado el camino a soluciones reales que pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar dinero y recursos. Por su parte, la automatización inteligente puede ayudar aún más a las organizaciones mediante el uso de los datos existentes y el análisis automático basado en esos datos. En última instancia, esto ayuda a mejorar las operaciones y los flujos de trabajo.
El mayor reto en las pruebas de aplicaciones es disponer de tiempo suficiente para probar y desarrollar los métodos y procedimientos de prueba correctos.
Ante situaciones como las vividas por la pandemia, las organizaciones se ven obligadas a afrontar retos digitales. ¿Es posible producir activos digitales de alta calidad, como comercio electrónico, sistemas de cadena de suministro o soluciones de ingeniería y gestión, sin gastar mucho tiempo y dinero en su calidad?
En otras palabras, ¿se puede probar un sistema sin probarlo? Puede parecer un sueño imposible, pero la industria ya ha empezado a hablar de desarrollar sistemas. Aunque solo el tiempo dirá hasta qué punto los sistemas de pruebas de IA se convierten en realidad, está claro que se puede conseguir una eficiencia y una rapidez considerables aplicando estas tecnologías inteligentes.
Por lo tanto, aunque hay grandes expectativas puestas en el aprendizaje supervisado como parte fundamental del aprendizaje automático (ML), para hacer más inteligente la ingeniería de calidad (QE), la adopción de estas metodologías aún no ha alcanzado las cifras necesarias para mostrar resultados.
Casos prácticos
La ventaja de todo esto es que algunas empresas trabajan ahora para cambiar los modelos tradicionales y están a la cabeza en la aplicación de la inteligencia artificial. Se trata de la EQ para modelos no supervisados, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la tecnología de visión por ordenador.
Hemos asistido a la aparición de nuevos casos de uso para este tipo de pruebas. Por ejemplo, el análisis en tiempo real de eventos de producción y registros de aplicaciones. Esto no sólo ayuda a realizar un profundo análisis inteligente de qué pasaría si, sino que también ayuda a predecir la calidad futura. Por tanto, revela los planes necesarios en las actividades de desarrollo y prueba.
Esto ayuda a mejorar la prueba al incorporar patrones de uso reales de forma inteligente, y admite métodos como la prueba de desplazamiento a la izquierda.
Otro caso de uso que parece haber ganado terreno es el uso de la IA para la generación y gestión de datos de prueba. Por ejemplo, podemos utilizar este tipo de pruebas para identificar lagunas de cobertura, en comparación con patrones reales de experiencia de usuario.
También puede aplicarse con éxito en la creación de datos sintéticos, por ejemplo, para cumplir las normas de tratamiento de datos personales (GDPR).
Para que las organizaciones obtengan los mayores beneficios de la IA en la ingeniería de calidad, necesitarán que sus equipos refuercen sus conocimientos y experiencia sobre las herramientas, la estrategia general de QA y TI, y los objetivos de negocio de la empresa en su conjunto. Se trata de una gran oportunidad, no solo para las empresas, sino también para el personal de control de calidad.
Los equipos de control de calidad deben contar con ingenieros de control de calidad con conocimientos en ciencia de datos, análisis e inteligencia artificial. Si es necesario, deben colaborar con otras partes de la organización para adquirir estas competencias.
Testers
El papel de los probadores no se ve amenazado por el desarrollo de esta tecnología, al contrario, se verá favorecido. Ya que la IA requiere una interacción constante de los probadores humanos con ellas. Otro punto importante, para entrenar la inteligencia artificial, necesitamos buenas combinaciones de entrada / salida (lo que llamamos un conjunto de datos de entrenamiento).
Así que para trabajar con un software moderno, debemos elegir este conjunto de datos de entrenamiento con cuidado, ya que la inteligencia artificial empieza a aprender de esto y empieza a crear relaciones basadas en lo que le entregamos. Además, es importante monitorizar cómo está aprendiendo la IA, esto también será vital para saber cómo se pondrá a prueba el software.
La participación humana en la inteligencia artificial en las pruebas de aplicaciones sigue siendo necesaria. Por último, pero no por ello menos importante, hay que asegurarse de que al trabajar con inteligencia artificial no se pongan en peligro los aspectos éticos, de seguridad y privacidad del software.
Grandes expectativas sobre los beneficios de la inteligencia artificial
El último Informe Mundial sobre la Calidad 2020-2021 destaca que gran parte de los encuestados están entusiasmados con las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. Casi el 90% afirma que los ensayos y pruebas de concepto basados en IA son las áreas de mayor crecimiento dentro de sus empresas. Y el 80% declara su intención de aumentar el número de ensayos y pruebas de concepto basados en IA.
Conclusión
Aunque la Inteligencia Artificial sigue avanzando, lo cierto es que no es fácil imitar el cerebro humano. Las personas utilizan las aplicaciones, y hay que tener en cuenta que la comprensión, la creatividad y el contexto humano son necesarios para garantizar productos de alta calidad.
En otras palabras, las pruebas manuales siguen siendo esenciales. La automatización y la inteligencia artificial deben complementarse. Son funciones completamente distintas y deben utilizarse en función de sus respectivas ventajas, en lugar de compararse.
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