Descubra cómo la IA está cambiando las reglas del juego en el control de calidad y la depuración del software. Obtenga más información sobre los beneficios: mayor precisión, pruebas más rápidas y menos errores.
Ah, la tradición bien establecida de tomar al niño que has criado y visto crecer durante meses o años y entregárselo a alguien para torturarlo, estresarlo, romperlo y encontrarle todos los defectos evidentes. Por supuesto, estamos hablando del control de calidad y del pavor que sienten algunos desarrolladores cuando entregan sus proyectos para su revisión.
Vale, puede que sea una reacción exagerada, pero puedes estar seguro de que más de un desarrollador siente un miedo similar cuando se enfrenta al control de calidad. No probando realmente el software (todos sabemos lo importante que es probarlo). No, normalmente podemos atribuir esta incomodidad al flujo de trabajo o a las herramientas de comunicación entre el equipo de prueba y los desarrolladores.
Si bien la popularidad de DevOps está creciendo enormemente, la verdad es que durante demasiado tiempo cada equipo ha estado aislado; No es que no pudiéramos comunicarnos, sino que la cultura fomentaba un entorno más independiente, con muy pocas formas para que los equipos se comunicaran entre sí.
No es fácil depurar un producto cuando su única fuente de información es un ticket o una breve sinopsis del problema. Y es igualmente frustrante para un evaluador de calidad tener que lidiar con el mismo error una y otra vez, pensando que el equipo de desarrollo ignoró sus observaciones cuando en realidad es un problema de mala comunicación. Por otro lado, no importa qué tan bueno sea su equipo de pruebas de control de calidad, algunas cosas sólo se harán evidentes una vez que esté en producción.
Por ejemplo, considere un escenario en el que una plataforma de comercio electrónico experimenta un aumento repentino en el tráfico durante las ventas máximas de la temporada navideña. Los métodos tradicionales de control de calidad pueden tener dificultades para identificar posibles errores o fallas que podrían alterar la experiencia del usuario en niveles de tráfico tan altos.
Ahora aprovechamos las herramientas basadas en IA para el control de calidad y la depuración del software para aumentar la precisión, acelerar el proceso y reducir los errores humanos. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predecir, identificar y corregir errores rápidamente antes de que afecten a los usuarios finales o dañen la funcionalidad del sistema.
En nuestro ejemplo anterior, con herramientas de control de calidad basadas en IA capaces de aprender de tendencias de datos pasadas y picos de rendimiento, se pueden predecir y resolver de forma proactiva problemas potenciales. No es necesario esperar a la temporada navideña.
Echemos un vistazo a algunas de las herramientas y enfoques que pueden ayudarle con el control de calidad y la depuración, además de analizar cómo se pueden implementar nuevos productos emergentes, como los LLM, en el proceso.
Comprender la importancia del control de calidad y la depuración del software.
El control de calidad y la depuración son partes integrales del proceso de desarrollo de software. Cuando nuestra fuerza laboral lo hace correctamente, garantiza que entreguemos productos de alta calidad, confiables y eficientes a nuestros usuarios.
El control de calidad del software abarca un conjunto de actividades diseñadas para evaluar la calidad de un producto a través de procesos y procedimientos de seguimiento. Su objetivo es evitar errores o defectos que puedan provocar problemas importantes en el producto final. Al implementar estrategias efectivas de control de calidad, podemos identificar problemas potenciales de manera temprana y solucionarlos antes de que se conviertan en problemas mayores. Por ejemplo, una estrategia integral de control de calidad podría incluir revisiones de código, pruebas de integración y comprobaciones de rendimiento .
La depuración es otro aspecto crítico del desarrollo de software que va de la mano con el control de calidad. No importa cuánto nos esforcemos por lograr prácticas de codificación libres de errores, los errores a menudo ingresan a nuestros sistemas de software. La depuración nos ayuda a encontrar estos errores en nuestro código base y corregirlos de inmediato. Para tener una idea completa de lo que esto implica, mire un video rápido sobre los siete pasos de depuración:
Considere un ejemplo en el que una aplicación bancaria falla inesperadamente durante las transacciones. Con técnicas de depuración como el análisis de registros o la configuración de puntos de interrupción, podemos rastrear este error hasta su fuente en el código base y solucionarlo en consecuencia.
Dicho esto, ni el control de calidad ni la depuración son una solución mágica. Estos procedimientos deben generar buenos datos, y estos datos deben comunicarse lo más claramente posible a nuestro equipo de desarrollo.
¿Sabías que, en promedio , sólo el 33% de los usuarios completan encuestas? Ahora imagina un usuario que está utilizando nuestro producto; Encuentran un error, pero no es un cambio de juego, solo una molestia, como una falla aleatoria. Como todo lo que tienes que hacer es abrir la aplicación nuevamente, es probable que no completen un ticket o una encuesta de errores, por lo que esa pequeña molestia podría pasar desapercibida durante mucho tiempo.
Ahora imagine el poder de aprovechar las estrategias basadas en IA para mejorar el control de calidad y la depuración del software. Podemos hacer que el software detecte automáticamente patrones de falla y envíe esos datos a nuestros equipos, asegurando que tengamos información actualizada sobre cómo se comporta nuestro producto, todo sin molestar a nuestro usuario final con un formulario.
Con la IA, no solo estamos fortaleciendo la confiabilidad de nuestras aplicaciones, sino también mejorando la satisfacción del usuario al brindarle una experiencia de usuario perfecta.
Avances en IA para el aseguramiento de la calidad del software
En una industria que nunca duerme, la innovación constante y la entrega rápida son una necesidad, razón por la cual estamos viendo cómo se abandonan algunos de los métodos de control de calidad más antiguos y lentos y las empresas optan por enfoques más ágiles que minimizan y automatizan nuestras pruebas. Esto le ayuda a crear software más confiable en menos tiempo y, al mismo tiempo, aumenta drásticamente la precisión en la identificación de defectos y errores.
Uno de los avances más notables es el Análisis Predictivo . Esta técnica utiliza el aprendizaje automático para predecir posibles errores o defectos en las primeras etapas de desarrollo, lo que ahorra mucho tiempo y recursos. Basándose en datos históricos, los modelos aprenden a detectar patrones que luego pueden usarse para categorizar diferentes aspectos de nuestro proyecto. Abarca desde algo tan simple como un sistema de semáforo hasta resultados más avanzados, como los coeficientes de riesgo.
Otro avance transformador es la automatización inteligente de pruebas . Hemos visto grandes mejoras en esta área, donde la IA ahora puede generar scripts de prueba automatizados basados en los datos de actividad del usuario. Considere, por ejemplo, la tecnología de pruebas impulsadas por IA de Appvance , que puede escribir sus propios scripts de prueba, lo que reduce significativamente el trabajo manual y mejora la precisión.
Y por supuesto, no podemos olvidar que el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ) también ha revolucionado el control de calidad del software. La PNL permite que los sistemas comprendan las entradas del lenguaje humano , lo que ayuda a informar y comprender errores. El uso de PNL por parte de IBM Watson para comprender datos no estructurados y resolver errores complejos muestra el poder de esta herramienta.
Para decirlo sin rodeos, la relación señal-ruido de los comentarios de los usuarios puede ser atroz y tener que revisar manualmente cada informe de error lleva mucho tiempo. Con los modelos de lenguaje, podemos utilizar algoritmos de clasificación para identificar patrones que pueden ayudarnos a discriminar entre defectos verdaderos y errores humanos.
IA para el aseguramiento de la calidad del software
| SapFix y Sapienz de Meta utilizan IA para automatizar el proceso de búsqueda de errores en el código de la aplicación móvil antes de que se vuelvan problemáticos.
Las herramientas de depuración de IA van más allá de identificar problemas; también sugieren posibles soluciones o incluso las resuelven automáticamente. Tal es el caso del servicio basado en la nube de DeepCode que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para aprender de millones de códigos de programas y brindar recomendaciones para corregirlos. SapFix es lo mejor de ambos mundos, una herramienta extremadamente refinada que no solo evalúa la base total del código, sino que también genera automáticamente correcciones de errores y las ejecuta a través de pruebas diseñadas por humanos. De hecho, genera varios enfoques para corregir un error y, en función de diferentes parámetros, elige el que considera la solución ideal. Además, estas herramientas de inteligencia artificial pueden predecir en tiempo real dónde pueden ocurrir fallas en futuros desarrollos de código, en función de patrones previos detectados en su estructura de codificación. Por ejemplo, la herramienta de análisis predictivo de OverOps ayuda a los desarrolladores a anticipar errores potenciales incluso antes de escribir nuevas líneas. Por supuesto, todo esto viene con dos grandes advertencias. En primer lugar, ninguna herramienta de inteligencia artificial es suficiente para reemplazar a los evaluadores humanos. El ingenio humano todavía puede encontrar maneras de hacer que nuestro software estalle en hermosos colores; Seamos honestos, la mayoría de usuarios ya lo hacen. En segundo lugar, y quizás lo más importante, estas soluciones dependen de los datos. Algunos de los productos mencionados anteriormente ya han sido capacitados y pueden implementarse tal cual. Pero si desea una herramienta personalizada, prepárese para buscar sus archivos y comenzar a recopilar datos históricos. Nunca es demasiado tarde para empezar a pensar en convertirse en una empresa que priorice los datos. En resumen, estas son las principales áreas donde podemos ver la implementación de la IA:
Si está interesado en profesionales de TI y equipos de expertos que puedan guiarlo en la integración de la IA en los procesos de control de calidad, vea cómo nuestros servicios de desarrollo de IA pueden satisfacer sus necesidades. Limitaciones y desafíos de la implementación de IA en control de calidad y depuraciónSi bien la implementación de la IA en el control de calidad y la depuración del software tiene multitud de ventajas, es fundamental comprender que la adopción de esta tecnología no está exenta de desafíos. En primer lugar, la complejidad que implica la creación y el entrenamiento de modelos de IA puede resultar abrumadora. Por ejemplo, un sistema de IA necesita una gran cantidad de datos para un aprendizaje y una toma de decisiones eficaces. En consecuencia, esto requiere una inversión de tiempo considerable y estrategias sólidas de gestión de datos. Otra limitación radica en la imprevisibilidad de los sistemas de IA. Aunque estos sistemas están diseñados para aprender de experiencias pasadas, aún pueden producir resultados inesperados. Esto puede generar riesgos potenciales si no se gestiona adecuadamente. Y sí, esto significa que incluso nuestros modelos de control de calidad y depuración deben someterse a rigurosas depuraciones y pruebas. Además, existe el desafío de la falta de transparencia o problemas de “caja negra” con algunos sistemas de IA. A menudo es difícil entender por qué un modelo de IA arrojó un resultado determinado o tomó una decisión específica. Por ejemplo, cuando una herramienta de control de calidad basada en IA señala un error durante las pruebas de software sin proporcionar razones claras detrás de ello, puede complicar las cosas en lugar de simplificarlas . ¿Es un falso positivo? ¿O es una pregunta cierta pero oscura? Desafortunadamente, siempre existe la posibilidad de que una IA pueda arrojarnos a una madriguera de conejo por absolutamente nada. Por último, pero no menos importante, está la cuestión de la ética y la privacidad asociadas con el uso de la IA. Ha habido una creciente preocupación por la forma en que se recopilan los datos utilizados para entrenar modelos de IA, lo que podría conducir a violaciones de la privacidad del usuario si no se maneja de manera responsable. Esto abrió la posibilidad de que en el futuro existieran regulaciones estatales que pudieran afectar a estos productos. Superar obstáculos: garantizar una integración fluida con la IAIncorporar la IA en el control de calidad y la depuración del software no es un proceso sencillo. Viene con una buena cantidad de desafíos que deben abordarse de manera efectiva para garantizar un proceso de incorporación fluido. Un obstáculo común es la resistencia del personal debido al miedo a perder el empleo o a una reducción de personal. Para mitigar esta situación, podemos iniciar programas educativos que expliquen cómo la IA servirá como una ayuda en lugar de un reemplazo, facilitando su trabajo al automatizar tareas repetitivas. Por ejemplo, en lugar de verificar el código manualmente, la IA puede escanear y depurar rápidamente, liberando tiempo para tareas más complejas de resolución de problemas. Es muy importante recordar que la IA no puede sustituir por completo el trabajo humano. Está cambiando nuestra forma de trabajar y todo parece apuntar a que será para mejor, mejorando nuestro flujo de trabajo y dándonos más tiempo para completar tareas. Otro desafío es comprender la complejidad y el alcance de la tecnología de IA . Para resolver esto, recomendamos crear un equipo interdisciplinario formado por expertos y profesionales de TI que comprendan tanto su dominio empresarial como los procesos de IA. Este equipo podría realizar talleres sobre la comprensión de conceptos básicos como algoritmos de aprendizaje automático o redes neuronales. La privacidad de los datos también es una preocupación importante al implementar soluciones de inteligencia artificial. Debemos asegurar el cumplimiento de la normativa internacional de protección de datos como GDPR o CCPA, por ejemplo. Adoptar métodos de cifrado y anonimizar los datos antes de ingresarlos al sistema son formas potenciales de abordar estas preocupaciones. Por último, la integración de la tecnología de IA en los sistemas existentes puede generar problemas de compatibilidad. Para evitar esto, sugerimos realizar pruebas de compatibilidad exhaustivas por adelantado utilizando entornos sandbox para simular condiciones del mundo real sin afectar las operaciones actuales. Al anticipar estos obstáculos y abordarlos de manera proactiva, podemos garantizar una transición más fluida para incorporar estrategias basadas en IA en nuestros procesos de depuración y control de calidad de software. Si le gustó esto, asegúrese de consultar nuestros otros artículos sobre IA.
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