Dos es mejor que uno Cómo combinar IA y automatización para crear un poderoso proceso de ingeniería de calidad
Combina IA y automatización para un proceso de ingeniería de calidad
En la última década, el ritmo acelerado de la innovación ha creado un paisaje digital aparentemente en constante evolución. Debido a este cambiante espacio tecnológico, las organizaciones están ansiosas por implementar herramientas y adoptar plataformas y aplicaciones que les permitan operar de manera más eficiente y servir a los clientes de manera más efectiva. Por ejemplo, la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto cada vez más popular como una forma de optimizar y mejorar los procesos, diferenciarse y competir mejor en el mercado, interactuar con los clientes, construir nuevos modelos de negocio y más. Si bien la IA es una excelente herramienta para impulsar casi cualquier operación, combinarla con la automatización puede crear procesos aún más eficientes. Esta superherramienta se llama automatización asistida por IA.
Para la Ingeniería de Calidad, en particular, tres formas de IA ya han demostrado ser muy útiles cuando se combinan con la automatización: IA visual, IA de autocorrección y IA de riesgo. Cuando se combinan estos tipos de IA con la automatización, la Ingeniería de Calidad puede mejorar y las empresas pueden volverse más eficientes.
Un desglose de la IA visual, de autocorrección y de riesgo
La IA visual es una forma de IA que detecta cambios críticos en lo que se presenta al usuario y verifica que la aplicación se haya renderizado correctamente. Esencialmente, la IA visual es una versión digital del ojo humano, que monitorea la legibilidad, usabilidad, accesibilidad y más.
Cuando se combina con la automatización, la IA visual puede identificar elementos de la interfaz de usuario en la pantalla y luego automatizar elementos individuales. Por ejemplo, la IA visual puede localizar cualquier botón en la pantalla de un usuario, como un botón de inicio de sesión, y luego combinarse con la automatización para hacer clic en dicho botón. Además, al combinar la IA visual y la automatización, se eliminan barreras tecnológicas y los sistemas operativos y los lenguajes complicados se vuelven más fáciles de navegar. Además, los desarrolladores pueden automatizar aplicaciones a las que pueden no tener acceso completo.
Por otro lado, la IA de autocorrección ayuda a adaptar casos de prueba y ajustar planes de prueba a medida que las aplicaciones evolucionan, asegurando que las pruebas y los códigos no se rompan durante las nuevas iteraciones. La IA de autocorrección puede comprender el contexto de la prueba y trabajar en torno a nuevas configuraciones, pantallas y campos de entrada sin intervención del usuario. Además, puede lidiar con contenido e interfaces localizadas de manera mucho más eficiente.
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Combinar la IA de autocorrección y la automatización puede ayudar a garantizar que las suites de aplicaciones completas no se rompan cuando se realizan cambios pequeños. Por ejemplo, cuando se realiza un cambio en una interfaz de usuario, puede afectar varios aspectos de la aplicación. Con la IA de autocorrección y la automatización trabajando juntas, la IA puede ubicar cualquier problema y la automatización puede programarse para solucionarlo. En última instancia, juntos, la IA de autocorrección y la automatización garantizan que se requiera la menor cantidad de esfuerzo manual para solucionar problemas.
Por último, la IA de riesgo analiza los registros de cambio y uso para ayudar a los desarrolladores a detectar objetos en riesgo en una aplicación y realizar un análisis de impacto, seleccionando el conjunto correcto de pruebas centradas en el riesgo comercial y técnico de los cambios. Esto permite que los ingenieros de calidad sean más eficientes en sus procesos, especialmente cuando las suites de regresión más grandes comienzan a tardar mucho tiempo en ejecutarse. Cuando se combina con la automatización, la IA de riesgo prioriza dónde comenzar a buscar problemas, y la automatización con la IA de autocorrección puede ayudar a solucionar las suites de prueba con la menor cantidad de esfuerzo manual posible.
Impacto de la Automatización Asistida por IA en la Ingeniería de Calidad
La automatización asistida por IA es de gran ayuda para la ingeniería de calidad en su conjunto. Juntas, la IA y la automatización permiten a las empresas tener visibilidad en las pruebas en todos los equipos y a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, asegurando que los problemas se resuelvan rápidamente y fomentando la calidad de extremo a extremo.
Aunque se puede utilizar en conjunto en casi todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo de software, es más útil en áreas que requieren o manejan una gran cantidad de datos, patrones, tendencias y detecciones de anomalías.
Por ejemplo, dentro de la ingeniería de calidad, las pruebas de IA visual pueden validar la legibilidad de los elementos de texto en segundo plano a medida que avanza la automatización. Cuando los elementos se superponen, se dibujan fuera de la pantalla, están ocultos por imágenes o contienen combinaciones de colores difíciles de distinguir para las personas con daltonismo, normalmente no generan errores y funcionan para la mayoría de las automatizaciones. Sin embargo, la IA visual detectará el problema y alertará a los desarrolladores para que lo solucionen.
Además, cuando los clientes realizan cambios en el código, parches de seguridad o bibliotecas de terceros, la IA de riesgo puede realizar un análisis de impacto para identificar qué pruebas deben ejecutarse para abordar estos cambios y encontrar rápidamente cualquier posible escenario de falla.
Por último, cuando las pantallas de entrada de datos se dividen en dos pasos y se requiere agregar automáticamente un paso de navegación adicional, la IA de autocorrección puede intervenir y corregir cualquier script de prueba que pueda fallar y requerir intervención humana.
Humanos y Automatización Asistida por IA
Además, aprovechar la automatización asistida por IA alivia al equipo completo, desde usuarios no técnicos hasta ingenieros de pruebas experimentados, de los esfuerzos manuales, permitiendo que los equipos se enfoquen en tareas más complejas y críticas para el negocio y desempeñen un papel más importante en la garantía de calidad. Si bien combinar la IA y la automatización puede parecer que eliminará por completo a los humanos de la cadena, en realidad los vuelve más críticos que nunca.
Con la automatización asistida por IA encargándose de tareas tediosas, como la actualización de scripts, los ingenieros de calidad ahora tienen tiempo suficiente para concentrarse en tareas más estratégicas y críticas, como la experiencia del producto, la cobertura de pruebas y más. Piénsalo como tener mil pasantes gratuitos: ya no tienes que hacer las tareas mecánicas, pero aún existe una gran necesidad de arquitectar bien y enfocarse en los procesos, implicaciones y escala.
En última instancia, la combinación de IA y automatización eleva el tipo de trabajo que realizan los humanos y les permite pasar más tiempo pensando críticamente mientras se mueven más rápido y de manera más eficiente.
Asegurando un Futuro de Calidad con la Automatización Asistida por IA
Con el ritmo de la innovación y la transformación digital poco probable que disminuya en el futuro cercano, las organizaciones necesitan herramientas que les permitan mantenerse al día, operar de manera eficiente y seguir sirviendo a los clientes de la mejor manera posible.
La automatización asistida por IA es un recurso poderoso que optimiza y mejora diversos procesos, incluido el proceso crítico de ingeniería de calidad. Al combinar la IA visual, la IA de riesgo y la IA de auto-reparación con la automatización, los ingenieros de calidad pueden identificar y solucionar mejor los problemas dentro de la aplicación que de otra manera podrían haber pasado desapercibidos.
Especialmente considerando que la ingeniería de calidad es una parte tan integral y crítica del ciclo de vida del desarrollo de software, utilizar la automatización asistida por IA puede ayudar a elevar los aspectos más fundamentales de la ingeniería de software y crear soluciones más potentes y rápidas.
