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<\/figure>\n\nLa IA ayuda al dise\u00f1o adecuado de la interfaz de usuario y a la aprobaci\u00f3n visual de las p\u00e1ginas web. La IA puede probar diferentes contenidos en la interfaz de usuario. Estas pruebas son dif\u00edciles de automatizar, ya que suelen requerir la intervenci\u00f3n humana para tomar una decisi\u00f3n de dise\u00f1o. Sin embargo, con las herramientas de visualizaci\u00f3n basadas en el ML, los contrastes en las im\u00e1genes se ven de una forma que no ser\u00eda 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.<\/p>\n\n
Generaci\u00f3n de documentaci\u00f3n de prueba<\/strong><\/p>\n\n Escribir pruebas a partir de criterios de aceptaci\u00f3n es una parte determinante del proceso de garant\u00eda 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 aceptaci\u00f3n proporcionados por el equipo de producto u otras partes interesadas. A continuaci\u00f3n, se desglosan en pasos de prueba y suelen escribirse en un servicio basado en la nube, aunque algunos pueden seguir utilizando Excel.<\/p>\n\n Generaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de casos de prueba automatizados<\/strong><\/p>\n\n Las herramientas de pruebas de IA aprenden de los comportamientos humanos a trav\u00e9s de los datos de entrenamiento y evolucionan con el tiempo para cambiar la forma en que funciona la garant\u00eda de calidad en un proyecto. As\u00ed, estos modelos de IA pueden entrenarse para pensar y actuar como un probador humano aprovechando el poder del an\u00e1lisis predictivo para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos que un probador humano quiz\u00e1 no sea capaz de discernir. Esto permitir\u00eda a la herramienta de IA generar nuevos casos de prueba, ejecutarlos e informar de los resultados sin intervenci\u00f3n 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.<\/p>\n\n Garantizar la coherencia de las pruebas<\/strong><\/p>\n\n Los probadores humanos son propensos al error. Incluso los probadores m\u00e1s experimentados necesitan mejorar en la realizaci\u00f3n de tareas de pruebas manuales. Por lo tanto, una de las formas m\u00e1s adecuadas de garantizar la coherencia de las pruebas es delegar las tareas repetitivas y mundanas, como las pruebas de regresi\u00f3n, en las herramientas de automatizaci\u00f3n de pruebas de IA. Estas soluciones de automatizaci\u00f3n inteligentes pueden ejecutar conjuntos de pruebas varias veces con diferentes valores de entrada e informar de cualquier incoherencia en el sistema sometido a prueba. Adem\u00e1s, 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 duplicaci\u00f3n de esfuerzos y garantizar que todas las pruebas se est\u00e1n ejecutando seg\u00fan lo previsto.<\/p>\n\n Detecci\u00f3n y predicci\u00f3n de defectos<\/strong><\/p>\n\n Gracias a los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, las herramientas de automatizaci\u00f3n de pruebas basadas en IA pueden ir m\u00e1s all\u00e1 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 c\u00f3digo y sistemas de seguimiento de incidencias en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, la IA puede detectar anomal\u00edas y defectos potenciales antes de que el c\u00f3digo se despliegue en producci\u00f3n. Adem\u00e1s, al analizar los datos de defectos anteriores, estas herramientas de automatizaci\u00f3n de pruebas impulsadas por IA pueden predecir qu\u00e9 \u00e1reas del c\u00f3digo tienen m\u00e1s probabilidades de tener fallos y necesitan m\u00e1s pruebas. Esto ayudar\u00eda a los equipos de control de calidad a centrarse primero en la creaci\u00f3n de pruebas para las \u00e1reas de alto riesgo y evitar que los posibles defectos se cuelen por las grietas y lleguen a producci\u00f3n.<\/p>\n\n Mejora de las pruebas de regresi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n Con un despliegue r\u00e1pido, siempre hay una mayor necesidad de pruebas de regresi\u00f3n, y a veces las pruebas llegan a tal punto que la gente necesita ayuda para seguir pr\u00e1cticamente el ritmo. Las organizaciones pueden utilizar la IA para las tareas m\u00e1s tediosas de las pruebas de regresi\u00f3n, 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 tama\u00f1o. Donde de otro modo habr\u00eda pruebas manuales, la IA puede utilizarse para aprobar las progresiones que un probador de control de calidad podr\u00eda pasar por alto.<\/p>\n\n Lanzamiento de una compilaci\u00f3n bien documentada<\/strong><\/p>\n\n 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 qu\u00e9 contribuy\u00f3 a su \u00e9xito en el mercado. Una vez comprendidos los requisitos del mercado, pueden elaborarse nuevos casos de prueba para garantizar que la aplicaci\u00f3n o el software se mantienen intactos a la hora de alcanzar objetivos espec\u00edficos.<\/p>\n\n Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n Las posibilidades de la inteligencia artificial en el control de calidad podr\u00edan ser infinitas. La IA sirve bien para la ciberseguridad, as\u00ed que \u00bfpor qu\u00e9 no puede hacer lo mismo para la garant\u00eda de calidad y las pruebas? Como hemos se\u00f1alado anteriormente, las tecnolog\u00edas de IA pueden abrir los cuellos de botella de las pruebas de software y agilizar todo el proceso en m\u00faltiples aspectos. Recuerde que las pruebas aut\u00f3nomas a\u00fan est\u00e1n en sus inicios y que no hemos hecho m\u00e1s que empezar con la inteligencia artificial y su potencial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En el desarrollo de software, la garant\u00eda de calidad es un procedimiento que asegura la calidad de un producto antes de su lanzamiento a los usuarios. La garant\u00eda de calidad incluye actividades como las pruebas, las revisiones del c\u00f3digo y la inspecci\u00f3n del mismo. La garant\u00eda de calidad es vital para asegurar que el producto […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":17761,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"_jet_sm_ready_style":"","_jet_sm_style":"","_jet_sm_controls_values":"","_jet_sm_fonts_collection":"","_jet_sm_fonts_links":"","footnotes":""},"categories":[86],"tags":[],"writer":[],"class_list":["post-19138","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categorizar"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19138","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=19138"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19138\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":19144,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19138\/revisions\/19144"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17761"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=19138"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=19138"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=19138"},{"taxonomy":"writer","embeddable":true,"href":"https:\/\/devologyx.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/writer?post=19138"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"\"](\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/rUar8vuzFjn-ZQH5B0xd_UzZZr4G6z4d29ycLQ2uZvhM_1emqmt9_BxQfmVXAVeYieH0wF06ZKcGEWd5RWbz1t8xWLMqM-8MWCJnmNzxqMHOQve8GUqCGLaEKHQJb8nH76DHN_UmJxGmSahQKvYSXVE\")
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