IA y Quality Assurance: ¿El intercambio perfecto?

Es un hecho bien conocido que el desarrollo de software es una actividad que consume mucho tiempo, requiere la combinación perfecta de habilidades, pensamiento lógico y resolución de problemas, por lo que a menudo se pueden pasar por alto otros roles involucrados en el desarrollo de un proyecto de software, como tener un proceso de prueba exhaustivo y estandarizado que permite la creación de productos casi perfectos. Agregue a eso el hecho de que las empresas generalmente buscan desarrollar soluciones de software para enfocarse en otros puntos como agilidad, atención al cliente y mayores ganancias.

El control de calidad a menudo puede quedar de último en el proceso de pensamiento como una simple etapa de "prueba" sin tener realmente una discusión en profundidad sobre cómo el equipo de Garantía de Calidad (QA) puede proporcionar mucho valor a un producto final. Al final del día, lanzar algo que no funciona al mercado eventualmente causará pérdidas de ganancias e incluso de credibilidad que afectarán a toda la empresa.

A medida que avanzó el tiempo, la tecnología ha sido capaz de proporcionar innovación y soluciones a casi todos los problemas existentes, lo mismo ha sucedido con las pruebas de control de calidad y la ingeniería en general, principalmente con la popularización de las soluciones de inteligencia artificial que ahora se pueden aplicar en los procesos de prueba.

Formas en que la IA puede optimizar el proceso de control de calidad para el desarrollo de software

La AI proporciona más terreno de prueba

Los estudios han demostrado que los sistemas de IA pueden realizar ciertas tareas en solo una fracción del tiempo que un humano puede hacerlo (como se muestra en [este artículo](https://www.sciencedaily.com/releases/2019/04/190412150628.htm) de la Universidad de Duke sobre un proceso automatizado para rastrear neuronas activas), lo que significa que pueden utilizar el tiempo en de una manera más productiva, dejando así más espacio abierto para oportunidades de prueba.

La inteligencia artificial sobresale en la realización de partes críticas del proceso de prueba, como la prueba de regresión, que se sabe que consume tiempo y, debido a su naturaleza repetitiva, puede provocar que se pasen por alto ciertos errores o procesos, al permitir que un sistema de IA realice regresiones que es posible utilizar sus algoritmos para pronosticar mejor las pruebas y proporcionar estimaciones sobre los posibles resultados, este proceso permitirá el desarrollo de aún más casos de prueba y dará como resultado un proceso de prueba muy satisfactorio que garantiza la posibilidad de liberar software libre de errores.

Los recursos se pueden utilizar mejor

Un gran problema en todas las agencias principales es que los recursos a menudo están asignados de manera insuficiente o excesiva, esto puede causar un área gris importante que afecta tanto la productividad como las ganancias al dejar las tareas desatendidas y no hay oportunidad de buscar más formas de actualizar los flujos de trabajo y crear nuevas ideas.

Dejar que los sistemas de inteligencia artificial realicen los fragmentos de tareas más grandes y más amigables con la automatización durante el día permite que los recursos humanos se concentren en tareas que requieren más pensamiento analítico, investigación y son una mezcla general de análisis de datos y pensamiento objetivo.

El control de daños será más efectivo

Incluso después de confiar en un sistema automatizado para probar a fondo un producto de software, todavía existe la posibilidad de que algo salga mal después del lanzamiento, aquí es donde podemos confiar en una IA para identificar los comentarios entrantes en función del producto que se lanzó, ya sea mediante el seguimiento búsquedas en Google, comentarios en internet o evaluaciones de grabaciones del sitio para estudiar el comportamiento del usuario.

A diferencia de los recursos humanos, los sistemas de inteligencia artificial pueden estar activos las 24 horas del día, recolectando información y entregando informes en tiempo real que proporcionarán a las partes interesadas información relevante para un mejor proceso de toma de decisiones sobre cómo controlar y resolver problemas pendientes que pueden comprometer la experiencia del usuario y los intereses unánimes.

Lo más importante cuando se busca la automatización a través de los sistemas de Inteligencia Artificial es que las posibilidades son realmente infinitas, siempre hay maneras diferentes de introducir nuevos flujos de trabajo y aumentar la productividad dentro de una organización y la automatización es la herramienta adecuada que (al contrario de lo que se cree) no eliminará puestos de trabajo pero producirá nuevas oportunidades para el crecimiento profesional.

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