{"id":18439,"date":"2018-10-30T10:56:42","date_gmt":"2018-10-30T09:56:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mtp.es\/?p=18439"},"modified":"2018-10-30T10:56:42","modified_gmt":"2018-10-30T09:56:42","slug":"inteligencia-artificial-calidad-sw","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/archivo\/inteligencia-artificial-calidad-sw\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial en el Aseguramiento de la Calidad del Software"},"content":{"rendered":"<p><strong>La Inteligencia Artificial (IA)<\/strong> es una rama de la computaci\u00f3n que naci\u00f3 en los a\u00f1os 40 del pasado siglo con el objetivo de replicar o imitar las funciones cognitivas del ser humano, dotando a las m\u00e1quinas de autonom\u00eda en todos los sentidos. Hasta la d\u00e9cada de los 90 se aplic\u00f3 de manera experimental, no yendo m\u00e1s all\u00e1 del desarrollo de agentes conversacionales u ordenadores capaces de jugar al ajedrez.<\/p>\n<p>Pero lo cierto es que ahora la <strong>IA<\/strong> se va colando de forma casi imperceptible en la vida cotidiana. Por ejemplo,\u00a0 cuando Google sugiere el camino m\u00e1s r\u00e1pido para llegar al trabajo, Amazon recomienda un nuevo objeto de deseo o Netflix decide por el espectador cu\u00e1l ser\u00e1 su pr\u00f3xima serie favorita.<\/p>\n<p>Los fundamentos matem\u00e1ticos detr\u00e1s de la <strong>IA<\/strong> no son precisamente nuevos. La gran cantidad de datos digitales que se generan cada d\u00eda, la mejora de las capacidades de proceso, almacenamiento o ancho de banda y la aparici\u00f3n de herramientas como TensorFlow o Caffe \u00a0han creado el contexto perfecto para su desarrollo. Los principales sectores que han abrazado esta tecnolog\u00eda son el financiero, seguros, sanidad, fabricaci\u00f3n o el aeron\u00e1utico. Se trata de aquellos sectores en los que la identificaci\u00f3n de patrones dentro de grandes vol\u00famenes de datos puede aportar valor.<\/p>\n<p>La <strong>Inteligencia Artificial<\/strong>, sin embargo, a\u00fan no se est\u00e1 aplicando con mucha intensidad en el \u00e1mbito del desarrollo de software. De hecho, se est\u00e1 a\u00fan lejos de que las <strong>IAs<\/strong> usurpen el trabajo de los desarrolladores para generar por ellas mismas c\u00f3digo efectivo, eficiente y sin errores. Hasta que llegue ese momento, existe un campo dentro de la ingenier\u00eda del software donde la Inteligencia Artificial, a d\u00eda de hoy, s\u00ed es capaz de ofrecer grandes beneficios: <a href=\"https:\/\/mtp.global\/es\/aseguramiento-de-la-calidad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>el Aseguramiento de la Calidad del Software (SQA)<\/strong><\/a>.<\/p>\n<h2><strong>\u00a0\u00bfC\u00f3mo da soporte la Inteligencia Artificial a los ingenieros de SQA?<\/strong><\/h2>\n<p>En el \u00e1rea del <a href=\"https:\/\/mtp.global\/es\/aseguramiento-de-la-calidad\"><strong>Aseguramiento de la Calidad del Software<\/strong> la <strong>Inteligenicia Artificial<\/strong><\/a> puede ayudar a conseguir especificaciones de requisitos o historias de usuario de mayor calidad. Utilizando t\u00e9cnicas de \u201ctext mining\u201d es posible detectar inconsistencias o carencias en las especificaciones como, por ejemplo, la ausencia de roles o de criterios de aceptaci\u00f3n coherentes en la definici\u00f3n de historias de usuario. Es posible, incluso, identificar incumplimientos de una hipot\u00e9tica gu\u00eda de estilo. De igual forma, utilizando estas mismas t\u00e9cnicas junto con clasificadores, los profesionales de SQA podr\u00e1n obtener autom\u00e1ticamente propuestas de categorizaci\u00f3n para su colecci\u00f3n de requisitos.<\/p>\n<p>Si se cuenta con informaci\u00f3n hist\u00f3rica de las pruebas realizadas sobre los proyectos previos, las redes neuronales podr\u00e1n ayudar tambi\u00e9n a predecir la duraci\u00f3n y el alcance de las campa\u00f1as de test.<\/p>\n<p>Por otro lado, cuando se disponga de informaci\u00f3n hist\u00f3rica de l<a href=\"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/desarrollo-software\/sistemas-cognitivos-calidad-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong>a calidad de c\u00f3digo del software<\/strong><\/a>, las leyes bayesianas ser\u00e1n capaces de encontrar correlaciones que pueden pasar desapercibidas a los ojos del ingeniero de SQA. Por ejemplo, ser\u00eda posible determinar qu\u00e9 componentes de baja complejidad, pero mal documentados, son el origen de fallos cr\u00edticos o est\u00e1n asociados a un determinado equipo de desarrollo o a una din\u00e1mica concreta de integraci\u00f3n.<\/p>\n<p>Como se ve, a pesar de que a\u00fan no ha alcanzado todo su potencial, la <strong>Inteligencia Artificial<\/strong> puede ser de gran ayuda para el ingeniero de SQA. Todo apunta a que en los pr\u00f3ximos a\u00f1os los procesos de desarrollo y pruebas se van a abordar de una manera muy diferente a la actual, precisamente, gracias al desarrollo de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">Aitor Elorriaga<\/p>\n<p style=\"text-align: right;\"><strong>Consultor de MTP<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-size: large;\"><strong>Te puede interesar&#8230;<\/strong><\/span><\/p>\n<p>Conoce nuestro <a href=\"https:\/\/mtp.global\/es\/formacion\/calidad-del-software\/\">curso de testing de Software<\/a>\u00a0y accede a formaci\u00f3n especializada de MTP.<\/p>\n<p><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la computaci\u00f3n que naci\u00f3 en los a\u00f1os 40 del pasado siglo con el objetivo de replicar o imitar las funciones cognitivas del ser humano, dotando a las m\u00e1quinas de autonom\u00eda en todos los sentidos. 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