{"id":17959,"date":"2018-09-13T10:35:11","date_gmt":"2018-09-13T08:35:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mtp.es\/?p=17959"},"modified":"2018-09-13T10:35:11","modified_gmt":"2018-09-13T08:35:11","slug":"la-evolucion-del-qa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/archivo\/la-evolucion-del-qa\/","title":{"rendered":"La evoluci\u00f3n del QA en el nuevo entorno digital"},"content":{"rendered":"

[ez-toc]<\/p>\n

Peque\u00f1as y grandes empresas est\u00e1n transform\u00e1ndose hacia su digitalizaci\u00f3n, y esto conlleva muchos y profundos cambios que repercuten en todos los aspectos organizativos, de perfiles, de procesos, de tiempos, etc. Supone, incluso, un cambio en las actitudes personales y de comportamiento de los equipos de trabajo.<\/p>\n

Se pasa de un negocio m\u00e1s o menos tradicional a un negocio en el camino de la digitalizaci\u00f3n, puesto que los dos extremos ya no existen: ni negocios y organizaciones enteramente tradicionales, ni negocios y organizaciones totalmente digitalizadas. El camino es inseguro y corremos el peligro de olvidarnos de nuestros objetivos y clientes, de retroceder en los niveles de calidad del software<\/a> (que tanto esfuerzo ha costado alcanzar y que ya todo el mundo da por conseguidos) o de perdernos dentro del universo DevOps<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Para evitar esos riesgos se hace necesario asegurar el camino, es decir, asegurar nuestro negocio digital (Digital Business Assurance<\/strong><\/a>) en toda regla.<\/p>\n

Los peligros del proceso de transformaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

1.- En el camino hacia la digitalizaci\u00f3n corremos el riesgo de abrir nuestros entornos y exponer los datos sobre los que se sustenta el negocio a un mundo exterior lleno de amenazas reales y tangibles.<\/p>\n

2.- En el camino hacia la digitalizaci\u00f3n corremos el riesgo de olvidarnos de nuestros clientes al centrarnos \u00fanicamente en los procesos a digitalizar o ya digitalizados. En estos casos, el cliente deja de estar en el centro de la estrategia del negocio y no se tiene en cuenta su grado de satisfacci\u00f3n con los elementos que ponemos a su disposici\u00f3n.<\/p>\n

3.- En el camino hacia la digitalizaci\u00f3n corremos el riesgo de perdernos en un mundo en el que el cambio es fundamental, pero que debe ser comprendido y compartido por todas las partes implicadas y soportado por t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas. Nos planteamos DevOps<\/strong> como una meta que podemos alcanzar utilizando atajos, sin tener en cuenta que los estados intermedios que nos saltamos pueden obligarnos a reiniciar trayectos ya andados, lo que supondr\u00e1 dedicar m\u00e1s tiempo, dinero y esfuerzo.<\/p>\n

4.- En el camino hacia la digitalizaci\u00f3n corremos el riesgo de perder de vista la sostenibilidad y mejora de nuestros niveles de calidad, ya sea porque desviemos esfuerzos y medios al proceso de transformaci\u00f3n, ya sea porque nos olvidemos de que los dos mundos -tradicional y digitalizado- est\u00e1n condenados a convivir, por lo que nunca ser\u00e1 posible olvidarnos de las pruebas cl\u00e1sicas, a pesar de que debamos abordarlas con un enfoque diferente.<\/p>\n

El nuevo QA<\/strong><\/h2>\n

En el proceso de transformaci\u00f3n digital no tendremos m\u00e1s remedio que ser capaces de evolucionar las t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas de Quality Assurance<\/strong>, asumiendo las novedades que llegan de la mano de tendencias como IoT<\/a>, Big Data, IA y Blockchain, entre otras.<\/p>\n

De hecho, la Inteligencia Artificial<\/strong> y los procesos cognitivos ya se est\u00e1n convirtiendo en los mejores aliados para asegurar tanto el camino de transformaci\u00f3n digital como el propio negocio digital en s\u00ed, a \u00a0trav\u00e9s de la aplicaci\u00f3n de nuevos modelos IA-QA<\/strong>.<\/p>\n

Con las posibilidades que brinda la IA<\/strong> podremos alcanzar modelos predictivos y prescriptivos a trav\u00e9s de una serie de waypoints:<\/p>\n

    \n
  1. El procesamiento del lenguaje natural.<\/li>\n
  2. El reconocimiento del contexto.<\/li>\n
  3. La capacidad de aprendizaje.<\/li>\n<\/ol>\n

    En los modelos IA-QA<\/strong> se utilizan algoritmos de clustering y anonimato para el procesamiento de los datos. Aparecen tambi\u00e9n redes bayesianas y neuronales que permitir\u00e1n aprender, predecir y prescribir para, partiendo de un completo hist\u00f3rico de proyectos y de modelos de calidad, conseguir un hist\u00f3rico de prescripciones.<\/p>\n

    Todo ello implica la asignaci\u00f3n de los recursos necesarios para lograr alcanzar el m\u00e1ximo nivel de calidad que garantice el cumplimiento de los objetivos de negocio en un mundo en constante cambio. La IA-QA<\/strong> debe aportar la estabilidad suficiente en la necesaria evoluci\u00f3n hacia el nuevo entorno.<\/p>\n

    Si hablamos de herramientas concretas, en este nuevo camino dispondremos de cuadros de mando completos e inteligentes que, por supuesto, no sustituir\u00e1n a las personas, pero que supondr\u00e1n de gran ayuda a la hora de mejorar el ritmo y el cumplimiento en la digitalizaci\u00f3n de nuestro negocio y en la transformaci\u00f3n de nuestra empresa, logrando que este proceso se desarrolle con la calidad y los plazos requeridos, de manera eficaz y eficiente.<\/p>\n

    La verdad es que sin inteligencia, ya sea humana o artificial, no se llega a ninguna parte, pero la artificial es m\u00e1s barata y eficaz, adem\u00e1s de ser el encaje m\u00e1s sobresaliente de la digitalizaci\u00f3n. Precisamente, lo que necesitamos en nuestro aseguramiento de la calidad es que sea barato y eficaz para poder dedicarnos a lo que realmente importa, a nuestro negocio.<\/p>\n

    La IA-QA<\/strong> no es el objetivo, es la soluci\u00f3n, y ya es necesaria.<\/p>\n

    Por Antonio Garc\u00eda<\/em><\/p>\n

    Responsable de Gobierno y Calidad de MTP<\/em><\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

     <\/p>\n

     <\/p>\n

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