En el desarrollo de software, la garantía de calidad es un procedimiento que asegura la calidad de un producto antes de su lanzamiento a los usuarios. La garantía de calidad incluye actividades como las pruebas, las revisiones del código y la inspección del mismo. La garantía de calidad es vital para asegurar que el producto cumple los requisitos y las expectativas del cliente. La garantía de calidad ayuda a reducir el riesgo de errores, fallos y defectos en el producto antes de que salga al mercado. La garantía de calidad es una parte integral del proceso de desarrollo de software y ayuda a garantizar la calidad del producto y la satisfacción del cliente.
La Inteligencia Artificial (IA) es cada vez más esencial en el Control de Calidad (CC). La IA puede automatizar procesos específicos, como las pruebas automatizadas y el análisis estático del código. La IA también desempeña un papel en el análisis de datos, ayudando a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden utilizarse para tomar decisiones y desarrollar estrategias. La IA también puede automatizar el proceso de triaje de fallos, ayudando a priorizar qué fallos deben solucionarse primero. La IA también puede ayudar a identificar las causas profundas de los fallos y sugerir los remedios adecuados. Por último, la IA puede automatizar el proceso de creación de casos de prueba, ayudando a acelerar el proceso de control de calidad. Herramientas de IA como ChatGpt, TnesorFlow y H2O, entre otras, han desempeñado un papel importante en el aseguramiento de la calidad. A continuación se enumeran algunas de las funciones que desempeña la inteligencia artificial en el control de calidad
Pruebas visuales de la interfaz de usuario
La IA ayuda al diseño adecuado de la interfaz de usuario y a la aprobación visual de las páginas web. La IA puede probar diferentes contenidos en la interfaz de usuario. Estas pruebas son difíciles de automatizar, ya que suelen requerir la intervención humana para tomar una decisión de diseño. Sin embargo, con las herramientas de visualización basadas en el ML, los contrastes en las imágenes se ven de una forma que no sería factible que las personas pudieran precisar. Las pruebas de IA eliminan el esfuerzo manual de modernizar el modelo de objetos del documento, construir una estructura y perfilar los riesgos.
Generación de documentación de prueba
Escribir pruebas a partir de criterios de aceptación es una parte determinante del proceso de garantía de calidad. Como ingeniero de control de calidad, debe asegurarse de que el producto en proceso de desarrollo cumple los requisitos y las expectativas de los usuarios. Una de las formas de conseguirlo es generando y ejecutando pruebas basadas en los criterios de aceptación proporcionados por el equipo de producto u otras partes interesadas. A continuación, se desglosan en pasos de prueba y suelen escribirse en un servicio basado en la nube, aunque algunos pueden seguir utilizando Excel.
Generación y ejecución de casos de prueba automatizados
Las herramientas de pruebas de IA aprenden de los comportamientos humanos a través de los datos de entrenamiento y evolucionan con el tiempo para cambiar la forma en que funciona la garantía de calidad en un proyecto. Así, estos modelos de IA pueden entrenarse para pensar y actuar como un probador humano aprovechando el poder del análisis predictivo para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos que un probador humano quizá no sea capaz de discernir. Esto permitiría a la herramienta de IA generar nuevos casos de prueba, ejecutarlos e informar de los resultados sin intervención humana. Esto ayuda al equipo de control de calidad a liberarse de las tareas de pruebas manuales, mejorar los esfuerzos de pruebas habituales y lograr una mejor cobertura de las pruebas.
Garantizar la coherencia de las pruebas
Los probadores humanos son propensos al error. Incluso los probadores más experimentados necesitan mejorar en la realización de tareas de pruebas manuales. Por lo tanto, una de las formas más adecuadas de garantizar la coherencia de las pruebas es delegar las tareas repetitivas y mundanas, como las pruebas de regresión, en las herramientas de automatización de pruebas de IA. Estas soluciones de automatización inteligentes pueden ejecutar conjuntos de pruebas varias veces con diferentes valores de entrada e informar de cualquier incoherencia en el sistema sometido a prueba. Además, los casos de prueba y los resultados se mantienen en un repositorio centralizado, lo que ayuda a los equipos de control de calidad a realizar un seguimiento de todas las actividades de prueba, evitar la duplicación de esfuerzos y garantizar que todas las pruebas se están ejecutando según lo previsto.
Detección y predicción de defectos
Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, las herramientas de automatización de pruebas basadas en IA pueden ir más allá de las pruebas funcionales tradicionales para identificar problemas y predecir riesgos potenciales en una fase temprana del proceso de desarrollo del software. Al introducir datos como registros de aplicaciones, confirmaciones de código y sistemas de seguimiento de incidencias en modelos de aprendizaje automático, la IA puede detectar anomalías y defectos potenciales antes de que el código se despliegue en producción. Además, al analizar los datos de defectos anteriores, estas herramientas de automatización de pruebas impulsadas por IA pueden predecir qué áreas del código tienen más probabilidades de tener fallos y necesitan más pruebas. Esto ayudaría a los equipos de control de calidad a centrarse primero en la creación de pruebas para las áreas de alto riesgo y evitar que los posibles defectos se cuelen por las grietas y lleguen a producción.
Mejora de las pruebas de regresión
Con un despliegue rápido, siempre hay una mayor necesidad de pruebas de regresión, y a veces las pruebas llegan a tal punto que la gente necesita ayuda para seguir prácticamente el ritmo. Las organizaciones pueden utilizar la IA para las tareas más tediosas de las pruebas de regresión, mientras que el ML puede utilizarse para crear contenido de prueba. En el caso de un cambio en la interfaz de usuario, AI/ML puede explorar el color, la forma o el tamaño. Donde de otro modo habría pruebas manuales, la IA puede utilizarse para aprobar las progresiones que un probador de control de calidad podría pasar por alto.
Lanzamiento de una compilación bien documentada
El uso de la IA en el control de calidad hace posible que las empresas de desarrollo de IA examinen aplicaciones y software similares para determinar qué contribuyó a su éxito en el mercado. Una vez comprendidos los requisitos del mercado, pueden elaborarse nuevos casos de prueba para garantizar que la aplicación o el software se mantienen intactos a la hora de alcanzar objetivos específicos.
Conclusión
Las posibilidades de la inteligencia artificial en el control de calidad podrían ser infinitas. La IA sirve bien para la ciberseguridad, así que ¿por qué no puede hacer lo mismo para la garantía de calidad y las pruebas? Como hemos señalado anteriormente, las tecnologías de IA pueden abrir los cuellos de botella de las pruebas de software y agilizar todo el proceso en múltiples aspectos. Recuerde que las pruebas autónomas aún están en sus inicios y que no hemos hecho más que empezar con la inteligencia artificial y su potencial.
