{"id":32561,"date":"2024-03-21T11:58:18","date_gmt":"2024-03-21T10:58:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mtp.es\/?p=32561"},"modified":"2024-03-21T11:58:18","modified_gmt":"2024-03-21T10:58:18","slug":"radiografia-qa-2-4-aseguramiento-calidad-software-era-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/archivo\/radiografia-qa-2-4-aseguramiento-calidad-software-era-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Radiograf\u00eda QA 2.4: Aseguramiento de la Calidad del Software en la era de la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Hace cinco a\u00f1os, en marzo de 2019, publicamos un art\u00edculo para el blog de MTP (Radiograf\u00eda QA 2019<\/a><\/strong>) en el que realizaba una radiograf\u00eda del estado del aseguramiento de la calidad del software<\/strong> en un mundo prepandemia, aunque en ese momento no la conoci\u00e9semos a\u00fan. Ahora, en el a\u00f1o 2024, es momento de revisar y actualizar el panorama, considerando las transformaciones significativas que han ocurrido alrededor de mundo tecnol\u00f3gico y el aseguramiento digital, con la Inteligencia Artificial<\/strong> como protagonista.<\/p>\n

Retomando el art\u00edculo de 2019 me hac\u00eda eco del concepto Industria 4.0<\/strong> como una nueva revoluci\u00f3n industrial, impulsada por la Inteligencia Artificial<\/strong> y el Big Data<\/strong>, se\u00f1alando que, aunque se hab\u00edan logrado avances significativos, a\u00fan quedaba por ver c\u00f3mo estos se consolidar\u00edan en la vida cotidiana de la sociedad y, especialmente, en las empresas. Aspectos como las metodolog\u00edas \u00e1giles, la automatizaci\u00f3n, el cambio cultural y la preocupaci\u00f3n por la seguridad ya estaban muy presentes, bajo el paraguas del Aseguramiento del Negocio Digital<\/strong>. Sin embargo, al profundizar en la transformaci\u00f3n digital, se observaban diferencias importantes entre sectores, regiones y tama\u00f1os de las organizaciones.<\/p>\n

Las grandes multinacionales se esforzaban por adaptar sus procesos a las nuevas tendencias, enfrentando desaf\u00edos como la inercia organizativa y la coexistencia de metodolog\u00edas tradicionales y \u00e1giles. A pesar de obst\u00e1culos como normativas y pol\u00edticas corporativas, la agilidad campaba donde el contexto lo permit\u00eda. La inteligencia artificial aplicada al testing<\/em><\/strong> se ve\u00eda desde lejos, aunque se invert\u00eda en un QA m\u00e1s estructurado y autom\u00e1tico.<\/p>\n

Una pandemia que cambi\u00f3 todo<\/h2>\n

Y lleg\u00f3 la pandemia mundial del Covid. Y lo cambi\u00f3 todo. La tecnolog\u00eda tom\u00f3 m\u00e1s importancia que nunca<\/strong>. Nos convertimos, a\u00fan m\u00e1s, en servicio esencial y las empresas de todo tipo tuvieron que adaptar sus procesos a un nuevo escenario, de teletrabajo, de conexiones remotas y plataformas fundamentales para poder seguir girando la rueda, donde la Ciberseguridad<\/strong><\/a> y la Accesibilidad Digital<\/strong><\/a> se convirtieron en protagonistas demandando m\u00e1s que nunca unos niveles de calidad m\u00e1ximos y situando el QA en main stage<\/em>.<\/p>\n

Pero aun ten\u00edamos otro punto de inflexi\u00f3n que paladear antes de llegar a nuestro 2.4.<\/p>\n

En noviembre de 2022 surge la aplicaci\u00f3n ChatGPT<\/strong> de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI. R\u00e1pidamente y no exento de controversia consigui\u00f3 un crecimiento vertiginoso, alcanzando los 100 millones de usuarios semanales tan s\u00f3lo un a\u00f1o despu\u00e9s.<\/p>\n

Desde su lanzamiento, ChatGPT ha experimentado una evoluci\u00f3n significativa para comprender contextos complejos y adaptarse a distintos tipos de conversaciones suponiendo un catalizador principal para acercar la IA a las personas y a las empresas<\/strong> que se han lanzado, ahora s\u00ed con fuerza, a abrazar la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica con objeto de no quedarse atr\u00e1s ante la revoluci\u00f3n de la industria.<\/p>\n

En el a\u00f1o 2024, el aseguramiento de la calidad del software<\/em> ha experimentado avances significativos consolidando las tendencias tecnol\u00f3gicas impulsadas en los \u00faltimos a\u00f1os.<\/p>\n

La IA transforma el QA<\/h2>\n

La integraci\u00f3n de la Inteligencia Artificial Generativa est\u00e1 transformando el QA, impactando directamente en la eficiencia y la productividad. Desde la ciberseguridad<\/strong>, la inclusividad digital hasta la sostenibilidad y las experiencias inmersivas, diversas tendencias como el auge del eLearning y el enfoque en UX est\u00e1n redefiniendo las pr\u00e1cticas de QA. Adem\u00e1s, la Inteligencia Artificial<\/strong> y el Machine Learning<\/strong> est\u00e1n siendo ampliamente aplicados para mejorar la detecci\u00f3n de patrones, optimizar la cobertura y permitir la automatizaci\u00f3n inteligente en todo el ciclo de desarrollo. Estas innovaciones, combinadas con la consolidaci\u00f3n de pr\u00e1cticas \u00e1giles, DevOps, seguridad proactiva y mejoras en pruebas de rendimiento<\/strong>, delinean el panorama din\u00e1mico y desafiante del aseguramiento de calidad del software a corto.<\/p>\n

En concreto, la IA se ha convertido en una herramienta poderosa para optimizar y acelerar el proceso de Aseguramiento de Calidad del Software,<\/strong> mejorando la eficiencia y la precisi\u00f3n en todas las etapas del ciclo de desarrollo.<\/p>\n

Ahora mismo ya es posible generar autom\u00e1ticamente casos de prueba a partir de los requisitos del software<\/em>, el c\u00f3digo fuente o el comportamiento esperado, utilizando algoritmos inteligentes que aprenden de los datos y las mejores pr\u00e1cticas. Esto permite crear pruebas m\u00e1s r\u00e1pidas y completas<\/strong>, cubriendo todos los escenarios posibles. Tambi\u00e9n logramos la detecci\u00f3n eficiente de defectos<\/strong> analizando el c\u00f3digo fuente en busca de patrones que indiquen la presencia de defectos, como vulnerabilidades de seguridad, problemas de rendimiento o errores de programaci\u00f3n. La IA puede identificar las \u00e1reas problem\u00e1ticas y sugerir soluciones, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para depurar el software.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es posible seleccionar el conjunto \u00f3ptimo de pruebas de regresi\u00f3n que se deben ejecutar despu\u00e9s de cada actualizaci\u00f3n del software<\/em>, bas\u00e1ndose en los cambios realizados y su impacto potencial, as\u00ed como optimizar las estrategias analizando los resultados de las pruebas anteriores y encontrando patrones que indiquen qu\u00e9 pruebas son m\u00e1s relevantes, efectivas y rentables. Maximizamos la cobertura con el menor esfuerzo posible.<\/p>\n

JanIA, plataforma de IA desarrollada por MTP<\/h2>\n

Adem\u00e1s, la IA y plataformas como JanIA<\/strong>, una herramienta de MTP de Inteligencia Artificial<\/strong> que lanzamos hace m\u00e1s de cuatro a\u00f1os (antes de que se hablase tanto de la IA) con resultados excelentes en organizaciones de la administraci\u00f3n p\u00fablica y empresas privadas<\/strong>, \u00a0pueden predecir el impacto que tendr\u00e1 un cambio en el software en el sistema en su conjunto, ayudando a priorizar las pruebas y a mitigar los riesgos.<\/p>\n

Estas t\u00e9cnicas est\u00e1n cambiando la forma en que se realizan las pruebas de software<\/em>, permitiendo una automatizaci\u00f3n m\u00e1s eficiente y efectiva<\/strong>. Por ello, en MTP ya hemos situado dentro de nuestro portfolio de servicios la Innovaci\u00f3n<\/strong> en el centro, ampliando el concepto de Digital Business Assurance<\/strong>, pero teniendo en cuenta una m\u00e1xima que he mencionado en diversas ocasiones: \u201ctodo lo que no pueda ser automatizado<\/a> cobrar\u00e1 una importancia vital: la inteligencia emocional, los valores, la imaginaci\u00f3n, la creatividad, la empat\u00eda, la colaboraci\u00f3n, la asertividad y la calidad humana\u2026 Las capacidades humanas conllevan imperfecciones que generan situaciones completamente imposibles de imitar y mucho menos de automatizar\u201d<\/em>.<\/p>\n

Agradecimientos en el 20\u00ba aniversario<\/h2>\n

Agradecimientos en mi 20 aniversario de MTP: En este aniversario especial, quiero expresar mi sincero agradecimiento a todos los integrantes de MTP<\/strong>. En especial, a mi equipo de Managers, quienes han llevado el concepto de Digital Assurance<\/strong> a la realidad con dedicaci\u00f3n y pasi\u00f3n. Agradezco tambi\u00e9n a los integrantes y voluntarios de la Fundaci\u00f3n MTP<\/strong><\/a>, as\u00ed como a Laura Albarr\u00e1n<\/strong> por su compromiso.<\/p>\n

A Mamdouh El Cuera<\/strong>, quien confi\u00f3 en m\u00ed hace 20 a\u00f1os y sigue haci\u00e9ndolo hoy. A mi familia y hermanos. Gracias a todos por ser parte fundamental de este viaje.<\/p>\n

\"\"<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El sector del aseguramiento de la calidad de software ha experimentado, en los \u00faltimos cinco a\u00f1os, una gran transformaci\u00f3n. La pandemia incidi\u00f3 en algunos cambios, pero es el uso de inteligencia artificial la gran palanca que est\u00e1 protagonizando los principales avances. Marcos Manchado hace en este post una radiograf\u00eda de la situaci\u00f3n actual y repasa las principales novedades.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":32566,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[204],"tags":[],"class_list":["post-32561","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-archivo"],"acf":[],"yoast_head":"\nQA en la era de la Inteligencia Artificial | MTP<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Marcos Manchado, de MTP, explica c\u00f3mo la inteligencia artificial est\u00e1 transformando el aseguramiento de calidad en el sector del software.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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