IA en QA y Testing: hacia una nueva era de la automatización

La reciente evolución de la tecnología de la inteligencia artificial (IA), sumado a su creciente acceso a la empresa y público más general, ha dado lugar a acelerar, todavía más si cabe, la transformación digital en diversas áreas de nuestras industrias de software. Y el campo del testing no es una excepción.

La aplicación de la IA en el QA y testing ha llevado a mejoras significativas en la eficiencia, precisión y calidad de los procesos de prueba. En este artículo, exploraremos las líneas que sigue el departamento de QA de Hiberus actualmente en su aplicación. Partiendo inicialmente de exponer lo que entendemos son las ventajas de utilizar IA en QA y testing, los principales usos y las herramientas y KPIs más relevantes y explorando porque consideramos que las tendencias en QA software cada vez van a ir más ligadas a las IA.

Ventajas de utilizar IA en los procesos de QA

• Automatización inteligente. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, la IA puede analizar grandes cantidades de datos y ejecutar pruebas de manera más rápida y precisa que los métodos tradicionales.
• Detección temprana de defectos. Los algoritmos de IA pueden identificar patrones y anomalías en conjuntos de datos complejos. Esto facilita la detección temprana de defectos en el software durante las fases de desarrollo y prueba.
• Mejora de la precisión y cobertura de las pruebas garantizando una mayor calidad del software.
• Optimización continua del proceso de pruebas. En todo momento del proceso podemos usar la IA para la mejora continua. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar áreas de riesgo, priorizar pruebas y optimizar la asignación de recursos.

Algunos usos de la IA en QA y Testing

• Pruebas de rendimiento. La IA puede simular la carga de usuarios en un sistema y evaluar su rendimiento en condiciones de estrés. Esto permite identificar cuellos de botella y problemas de rendimiento antes de que el software se implemente en producción.
• Pruebas de usabilidad. La IA puede analizar datos de interacción de usuarios y proporcionar información valiosa sobre la usabilidad de una aplicación. Esto ayuda a los equipos de QA a identificar áreas de mejora y optimizar la experiencia de usuario.
• Pruebas de seguridad. La IA puede detectar vulnerabilidades de seguridad en el software mediante el análisis de código y el modelado de amenazas. Esto ayuda a garantizar que el software se encuentre protegido contra posibles ataques y brechas de seguridad, brindando una mayor confianza en la integridad y robustez del sistema.

Herramientas de IA de lenguaje natural actuales

Cada día surgen nuevas herramientas que tienen en la IA su principal motor, por ello, vamos a exponer cuales son algunos de los aplicativos más conocidos actualmente en lo que a lenguaje natural se refiere:

1. GPT-3 (ChatGPT). El modelo de lenguaje generativo GPT-3, desarrollado por OpenAI, es una de las herramientas más destacadas en el procesamiento del lenguaje natural. Con 175 mil millones de parámetros, GPT-3 es conocido por su capacidad para generar texto coherente y contextualmente relevante en respuesta a diferentes entradas. ChatGPT es un sistema basado en GPT-3 diseñado específicamente para conversaciones interactivas con usuarios.
2. Azure AI. Azure AI es una plataforma de inteligencia artificial desarrollada por Microsoft. Incluye una variedad de servicios y herramientas, como Azure Cognitive Services, que proporcionan capacidades de procesamiento del lenguaje natural. Estos servicios permiten a los desarrolladores integrar características de lenguaje natural en aplicaciones, como análisis de sentimientos, detección de entidades y generación de lenguaje.
3. Google BARD. Es un sistema de Inteligencia Artificial (IA) desarrollado por Google. Es un sistema conversacional que permite interactuar mediante mensajes normales. Basado en LaMDA, un modelo de lenguaje experimental de Google, BARD ha estado en pruebas cerradas con acceso limitado. Google, que ha dominado el mercado de búsquedas en Internet durante años, se enfrenta ahora a la competencia de modelos de IA capaces de proporcionar respuestas conversacionales directas, como ChatGPT.

Partiendo de diferentes enfoques y capacidades, se utilizan en una variedad de aplicaciones, como asistentes virtuales, chatbots, análisis de sentimientos, generación de contenido y traducción automática. Cada una de estas herramientas ha sido desarrollada por diferentes organizaciones y empresas líderes en tecnología para impulsar la capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje de manera más sofisticada. Y la elección de la herramienta de inteligencia artificial acertada dependerá no solo tus necesidades técnicas, como computo o capacidad de respuesta, sino también de otras menos consideradas, como la privacidad de los datos que usas para alimentar su formación.

La meta de Hiberus QA con IA: “Dar más por menos”

En Hiberus entendemos la importancia de esta revolución. Y, desde su aparición, trabajamos día a día en la implantación de la IA en los diferentes espacios de trabajo de nuestra empresa. En el departamento de QA de Hiberus, la IA ha llegado para quedarse. Y nuestra meta con ella es, no solo optimizar nuestro trabajo, si no “Dar más por menos”.

Para ello en el área de testing, nuestra línea de trabajo principal es identificar cada uno de los procesos de QA en los que la IA puede acompañar a nuestros expertos. Automatizando gran parte de sus tareas rutinarias y repetitivas, liberándolos para centrarse en aspectos más estratégicos y de mayor valor agregado. Utilizando cada una de las ventajas que nos ofrecen las nuevas tecnologías para nuestro trabajo, y tratando siempre de realizarlo cada día un poco mejor.

Cómo usamos la IA en el área de QA de Hiberus

El principio en el que se basa cualquier QA es que no existe la fiabilidad absoluta, ni el testing 100% perfecto, estos sólo pueden asumirse como cotas objetivo-inalcanzables. Por ello en cada uno de los proyectos requerimos siempre de una mejora continua.

Sabemos que, al menos de momento, ninguna herramienta va a reemplazar a un experto, pero si puede ayudarle a atacar los grandes cuellos de botella que suelen aplicar al día a día del proyecto de desarrollo de software y que de algún modo afectan a las pruebas en cada una de sus fases.

• Mejora en la comunicación PO-QA y reducción trabajo tedioso en la escritura de tareas y documentación. A veces la comunicación entre el Product Owner y el equipo de QA no es todo lo fluida que debería. Entornos permanentemente cambiantes y nuevas funcionalidades hacen que no siempre la información en la que nos basamos sea lo suficientemente completa, clara o estar disponible a tiempo. Usando la IA podemos reducir estos tiempos, creando y/o actualizando la documentación de nuestras aplicaciones, la descripción de los requisitos o los criterios de aceptación en nuestro día a día de forma continua y mantenida. O, en caso de necesidad, mejorarlos para hacerlos más claros y/o completos a los ya establecidos. Y dejando finalmente en manos de las personas su validación o variaciones.
• Generación de casos de prueba a partir de HU, CA y documentación. A partir de una tarea bien descrita, con cada una de sus partes completadas: Historia de usuario, Criterios de aceptación, descripción, dependencias, documentación de la app… La IA puede generar casos de prueba de manera automática utilizando técnicas de generación de pruebas basadas en algoritmos genéticos, redes neuronales o búsqueda heurística. Abarcando una amplia gama de situaciones y escenarios y proporcionando la respuesta en el formato visual que se necesite (texto plano, texto enriquecido, tabla, transparencias…).
• Formación a partir de unas reglas o guías de estilo a seguir para generar código fuente. Colaborando en la unificación, validación y optimización en las fases tempranas de la generación del código automatizado por parte de nuestro equipo de QA. O suavizando la incorporación de nuevos miembros en estos tiempos de cambios frecuentes. En caso de equipos ya formados y trabajando, el código generado mejoraría en fiabilidad en cada iteración con la formación del motor de IA a través de ficheros de código generados previamente por las propias personas más senior o referentes del equipo.

Conclusión

En conclusión, la transformación digital del QA mediante la IA está abriendo un nuevo mundo de posibilidades en el campo del testing de software que no podemos desaprovechar. No debemos temer a las nuevas herramientas y tecnología que aparecen y si adaptarnos y adquirir las competencias necesarias para aprovecharnos al máximo de ellas.

Se abre un gran abanico de nuevos desafíos para el QA del hoy y el mañana. El conocimiento y la comprensión de las técnicas de IA se han vuelto indispensables para los profesionales del testing. La capacitación y la adquisición de habilidades en áreas como el análisis de datos, la programación y el entendimiento de los algoritmos son fundamentales para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece esta revolución tecnológica.

La combinación de la experiencia humana y la potencia de la IA promete llevar el testing de software a un nivel superior, mejorando la calidad y la eficiencia en el desarrollo de aplicaciones y sistemas digitales. En Hiberus somos conscientes y lo queremos ver reflejado en nuestros clientes.

Si tienes interés en los QA Services y testing, escríbenos y el equipo de Hiberus Tecnología se pondrá en contacto contigo para analizar tu proyecto e indicar siguientes pasos.