La inteligencia artificial en el proceso de pruebas de aplicaciones

Un mundo sin fronteras

Hoy en día vivimos en un mundo en el que casi nada nos sorprende; la línea que separa la realidad de la ciencia ficción es muy difusa. Sin embargo, a veces nos encontramos con situaciones en las que no sabemos distinguir si estamos interactuando con personas o con robots. Los avances en inteligencia artificial (IA) han adquirido un lugar importante en nuestra vida cotidiana y se han convertido en la clave de la cuarta revolución industrial.

Muchos de nosotros recordaremos el ordenador HAL 9000 de la película de 2001 «2001: Una odisea del espacio», que demostró lo que la inteligencia artificial puede hacer por los seres humanos. Para mucha gente, el inicio de esta etapa se produjo con la llegada de los smartphones en 2007, que permitieron a todo el mundo utilizar asistentes inteligentes, reconocimiento facial y GPS.

No obstante, las grandes cadenas minoristas están empezando a utilizar la inteligencia artificial para ofrecer al cliente una mejor experiencia de compra. Por ejemplo, con espejos que permiten ver virtualmente cómo te queda la ropa que te interesa, sin tener que probártela.

El sector financiero

El sector financiero ha incorporado cajeros automáticos inteligentes, que permiten realizar prácticamente todas las operaciones que antes se llevaban a cabo en una cabina o en el servicio de atención al cliente. Las grandes cadenas hoteleras utilizan hoy en día bots basados en un sistema IVR inteligente para gestionar las reservas de sus huéspedes. Gracias a los grandes avances que ha logrado la inteligencia artificial en este ámbito, resulta muy difícil darse cuenta de que quien les atiende es un bot.

Muchas organizaciones se ven obligadas a encontrar un equilibrio entre costes y beneficios, a conseguir una rápida rentabilidad de su proceso de comercialización y, a su vez, a ofrecer una buena experiencia al usuario final. El objetivo actual de las organizaciones es realizar más pruebas, detectar incidencias con rapidez y lanzar productos al mercado más rápidamente. La inteligencia artificial puede ayudar a alcanzar este objetivo.

La inteligencia artificial en las pruebas de aplicaciones

Los avances en automatización e inteligencia artificial han allanado el camino para soluciones prácticas 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 dichos datos. En definitiva, esto contribuye a mejorar las operaciones y los flujos de trabajo.

El mayor reto a la hora de realizar pruebas de aplicaciones es disponer de tiempo suficiente para probarlas y desarrollar los métodos y procedimientos de prueba adecuados.

Ante situaciones como las que ha traído consigo la pandemia, las organizaciones se ven obligadas a afrontar retos digitales. ¿Es posible crear activos digitales de alta calidad —como plataformas de comercio electrónico, sistemas de cadena de suministro o soluciones de ingeniería y gestión— sin dedicar mucho tiempo y dinero a garantizar su calidad?

En otras palabras, ¿se puede probar un sistema sin probarlo? Puede parecer un sueño imposible, pero el sector ya ha empezado a hablar del desarrollo de estos sistemas. Aunque solo el tiempo dirá hasta qué punto los sistemas de IA para pruebas se convertirán en una realidad, está claro que se puede lograr una eficiencia y una rapidez significativas mediante la aplicación de estas tecnologías inteligentes.

Por lo tanto, aunque existen grandes expectativas respecto al aprendizaje supervisado como parte fundamental del aprendizaje automático (ML) para hacer que la ingeniería de calidad (QE) sea más inteligente, la adopción de estas metodologías aún no ha alcanzado las cifras necesarias para mostrar resultados.

Casos de uso

La ventaja de todo esto es que algunas empresas están trabajando ahora para cambiar los modelos tradicionales y están a la vanguardia en la aplicación de la inteligencia artificial. Esto se aplica al aprendizaje automático (QE) para modelos no supervisados, al procesamiento del lenguaje natural (NLP) y a la tecnología de visión artificial.

Hemos sido testigos de 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 solo permite realizar un análisis inteligente y exhaustivo de hipótesis, sino que también ayuda a predecir la calidad futura. Por lo tanto, permite definir los planes necesarios en las actividades de desarrollo y validación.

Esto contribuye a mejorar la prueba al incorporar de forma inteligente los patrones de uso reales, y es compatible con métodos como la prueba de desplazamiento hacia 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 en la cobertura, en comparación con los patrones reales de experiencia de los usuarios.

Esto también se puede aplicar con éxito a la creación de datos sintéticos, por ejemplo, para cumplir con la normativa sobre el tratamiento de datos personales (RGPD).

Para que las organizaciones puedan sacar el máximo partido a la IA en el ámbito de la ingeniería de calidad, será necesario que sus equipos refuercen sus conocimientos y experiencia en el uso de las herramientas, en la estrategia global de control de calidad y de TI, y en los objetivos empresariales de la empresa en cuestión. Se trata de una gran oportunidad, no solo para las empresas, sino también para los profesionales del control de calidad.

Los equipos de control de calidad deberían contar con ingenieros de control de calidad con conocimientos en ciencia de datos, análisis de datos e inteligencia artificial. En caso necesario, deberían colaborar con otras áreas de la organización para adquirir dichos conocimientos.

Evaluadores

El papel de los probadores no se ve amenazado por el desarrollo de esta tecnología; al contrario, se verá favorecido. Y es que la IA requiere una interacción constante entre los probadores humanos y ella. Otro aspecto importante es que, para entrenar a la inteligencia artificial, necesitamos buenas combinaciones de entrada y salida (lo que denominamos «conjunto de datos de entrenamiento»).

Por lo tanto, para trabajar con software moderno, debemos elegir con cuidado este conjunto de datos de entrenamiento, ya que la inteligencia artificial empieza a aprender a partir de él y a establecer relaciones basadas en lo que le proporcionamos. Además, es importante supervisar cómo está aprendiendo la IA, lo cual también será fundamental para saber cómo se probará el software.

La participación humana en el ámbito de la inteligencia artificial, en lo que respecta a 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 vean comprometidos los aspectos éticos, de seguridad y de privacidad del software.

Grandes expectativas sobre los beneficios de la inteligencia artificial

El último Informe Mundial sobre la Calidad 2020-2021 destaca que una gran parte de los encuestados se muestra entusiasmada con las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. Casi el 90 % afirma que las pruebas de IA y los ensayos de IA son las áreas de mayor crecimiento dentro de sus empresas. Además, el 80 % ha manifestado su intención de aumentar el número de ensayos y pruebas de concepto basados en la IA.

Conclusión

Aunque la inteligencia artificial sigue avanzando, lo cierto es que no es fácil imitar el cerebro humano. Son las personas las que 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 entre sí. Se trata de funciones totalmente diferentes y deben utilizarse en función de sus respectivas ventajas, en lugar de compararlas entre sí.

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