La inteligencia artificial y su papel en la calidad del software
Introducción a la Ingeniería de Calidad y Pruebas de Software
La ingeniería de calidad y las pruebas son fundamentales para las organizaciones que se basan en el software en la actualidad. La inteligencia artificial generativa (Gen AI) está emergiendo como un componente de vanguardia en la fase de calidad y pruebas del ciclo de vida de desarrollo de software. Sin embargo, el éxito a largo plazo en la automatización de pruebas de software depende de establecer la voluntad y los recursos organizacionales necesarios. En resumen, para parafrasear la frase citada a menudo del gurú de la gestión Peter Drucker: La cultura se come las estrategias de calidad de software para desayunar.
El Papel de la Inteligencia Artificial en la Calidad del Software
La inteligencia artificial ofrece una respuesta, o al menos una respuesta parcial, a muchos problemas persistentes de calidad de software. La calidad del software ha sido un desafío desde que se construyeron los primeros computadoras hace ocho décadas, y en un mundo inundado de tecnologías y soluciones, el problema solo ha crecido más agudo. La Gen AI está emergiendo como un paso importante en la gestión de la calidad. Un estudio involucró a 1,755 ejecutivos de tecnología y encontró que la mayoría de las organizaciones (68%) emplean Gen AI para ayudar en sus esfuerzos de calidad de software.
Tendencias en la Adopción de la Inteligencia Artificial
El estudio también sugirió que las tecnologías nativas de la nube y la automatización de procesos robóticos, con Gen AI y la inteligencia artificial predictiva desempeñando papeles significativos, son prevalentes en este nuevo área de automatización de pruebas. Se encontró que al menos el 29% de las organizaciones han integrado completamente Gen AI en sus procesos de automatización de pruebas, mientras que el 42% está explorando su potencial. Las tecnologías nativas de la nube son atractivas porque abren la puerta a soluciones rentables que eliminan la necesidad de licencias de herramientas, lo que reduce los gastos operativos generales.
Desafíos y Oportunidades en la Implementación de la Inteligencia Artificial
Sin embargo, emplear la inteligencia artificial como una herramienta de aseguramiento de la calidad del software es desafiante. Al menos el 61% de los encuestados dijo que se preocupa por las violaciones de datos asociadas con el uso de soluciones de inteligencia artificial generativa. La falta de estrategias de automatización de pruebas comprehensivas y la dependencia de sistemas heredados fueron identificados por el 57% y el 64% de los encuestados, respectivamente, como barreras clave para avanzar en los esfuerzos de automatización.
Recomendaciones para el Avance en la Automatización y la Inteligencia Artificial
El equipo de autores del estudio ofreció varias recomendaciones para avanzar en la automatización y la inteligencia artificial en los esfuerzos de calidad del software, incluyendo:
— Tomar una visión empresarial amplia: definir claramente los objetivos y resultados deseados de la automatización de la ingeniería de calidad y preseleccionar las áreas donde aplicar, aumentar o mejorar la automatización de pruebas.
— Comenzar ahora y seguir experimentando: si no se está explorando o utilizando activamente soluciones de Gen AI, es crucial comenzar ahora para mantener la competitividad.
— Aprovechar al máximo las capacidades de Gen AI: Gen AI va más allá de la generación de scripts de prueba automatizados y ayuda en la realización de sistemas de automatización de pruebas autoadaptativos.
— Vincular indicadores clave de rendimiento empresarial: identificar y aprovechar indicadores clave de rendimiento empresarial influenciados por la automatización de la ingeniería de calidad, con un enfoque claro en los resultados empresariales.
— Racionalizar las herramientas de automatización de la ingeniería de calidad: asegurarse de que las herramientas de automatización de la ingeniería de calidad estén optimizadas y sean capaces de integrarse con tecnologías emergentes, como Gen AI, para mantener la compatibilidad y la preparación para el futuro.
— Mejorar el talento y los roles de la ingeniería de calidad: incorporar más ingenieros de calidad y desarrollo de software completos para fortalecer las capacidades del equipo.
Conclusión
La ingeniería de calidad del software está evolucionando rápidamente, y la inteligencia artificial ofrece un gran potencial como herramienta de calidad y pruebas. Aunque existen desafíos significativos en la validación de protocolos, modelos de inteligencia artificial y la complejidad de la validación de todas las integraciones, se espera que la inteligencia artificial desempeñe un papel fundamental en la mejora de la efectividad de las actividades de pruebas en este dominio. La clave es encontrar un equilibrio entre la implementación de la inteligencia artificial y el mantenimiento de la calidad y la seguridad en el desarrollo de software.