La fiebre de la automatización se ha apoderado del sector de las pruebas de software. Los equipos de control de calidad (QA) están pasando rápidamente de las pruebas manuales a los procesos autónomos para mejorar la velocidad de detección de incidencias y evitar fallos de calidad.
Esta transformación está impulsada en gran medida por la inteligencia artificial (IA). De hecho, aproximadamente el 65 % de los equipos de control de calidad colaboran ahora con tecnología de IA, lo que la convierte en un elemento fundamental del sector.
Por lo tanto, los algoritmos de IA pueden ser su mejor aliado, tanto si necesita ayuda en las pruebas como a lo largo de todo el proceso de desarrollo.
En esta guía detallada, abordaremos cómo utilizar eficazmente la IA en el control de calidad, perfeccionar sus procesos de control de calidad e integrar la IA para aumentar la eficiencia de los equipos de software.
Comprender la IA en el control de calidad
El camino del control de calidad en las pruebas de software ha sido largo y gradual, pasando de las pruebas manuales a las pruebas totalmente autónomas.
La IA desempeña un rol fundamental en este proceso, ya que hace que las pruebas sean más inteligentes, rápidas y eficaces.
Los modelos de pruebas de software autónomos (ASTM) reducen progresivamente la necesidad de intervención humana mediante el uso de la IA para automatizar y optimizar todo el ciclo de vida de las pruebas de software. Estos suelen tener seis niveles:
- Pruebas manuales (nivel 0): el proceso de pruebas requiere una intervención humana al 100 %, lo que lo convierte en una tarea laboriosa y propensa a errores humanos.
- Automatización asistida de pruebas (nivel 1): los probadores siguen desempeñando el rol principal, pero utilizan ordenadores para ayudar en tareas específicas, minimizando los esfuerzos repetitivos.
- Automatización parcial de pruebas (nivel 2): los seres humanos y los ordenadores trabajan en colaboración, y el ordenador sigue las instrucciones del probador.
- Pruebas automatizadas integradas (nivel 3): la IA comienza a desempeñar un rol consultivo, generando opciones y solicitando la aprobación de los evaluadores.
- Pruebas automatizadas inteligentes (nivel 4): La IA realiza la selección y ejecución de las mejores acciones de forma autónoma, y solo requiere la intervención humana cuando es necesario.
- Pruebas totalmente autónomas (nivel 5): los evaluadores ceden el control total del proceso de pruebas a la IA, que ejecuta las pruebas sin intervención humana.
Las pruebas totalmente autónomas siguen siendo una quimera, apenas en sus inicios. Debido a los recursos limitados, la mayoría de los probadores individuales y los proyectos a pequeña escala suelen incluir solo pruebas manuales en su plan de pruebas.
La mayoría de las grandes empresas han comenzado a seguir un enfoque híbrido en el que las herramientas de pruebas de automatización ejecutan algunos casos de prueba automáticamente, y el resto se siguen ejecutando manualmente para añadir un toque humano al proceso.
Por ejemplo, SapFix, la herramienta de IA de Facebook, genera de forma autónoma soluciones para incidencias específicas, lo que ayuda a lanzar nuevos productos más rápidamente.
Ventajas del control de calidad basado en la IA
El cambio del control de calidad manual al control de calidad basado en la IA ofrece múltiples ventajas:
- Genera datos de prueba inteligentes: la IA puede analizar código, identificar vulnerabilidades y crear casos de prueba con objetivos específicos.
- Aumenta la precisión: el control de calidad basado en IA no deja lugar a errores humanos, lo que garantiza un software de mayor calidad.
- Ahorra costes: la automatización de tareas repetitivas reduce significativamente los costes laborales.
- Ofrece resultados más rápidos: la IA puede trabajar las 24 horas del día, acelerando el proceso de pruebas sin fatiga.
- Mejora la eficiencia: la capacidad de la IA para manejar tareas complejas garantiza resultados de pruebas consistentes y fiables.
- Ofrece una mejora continua: la IA estudia los datos históricos para predecir defectos y proporcionar alertas de mantenimiento oportunas.
Las limitaciones de las pruebas manuales y cómo la IA puede cambiar eso
Las pruebas manuales han sido un método tradicional en el control de calidad, pero varias limitaciones las hacen cada vez más inadecuadas para el ciclo de vida del desarrollo de software moderno.
Exploremos los principales retos de las pruebas manuales y cómo la IA puede abordarlos:
🔮 Escenario 1: Pruebas de regresión que requieren mucho tiempo
Limitación manual: los equipos de control de calidad suelen pasar horas repitiendo la misma prueba para cada cambio de código, lo que genera ineficiencias.
Solución de IA: Las herramientas de IA pueden realizar la automatización de las pruebas de regresión, ejecutar grandes volúmenes de casos de prueba en cuestión de minutos y mejorar la cobertura mediante modelos de aprendizaje automático.
🔮 Escenario 2: Detección inconsistente de errores
Límite manual: los evaluadores humanos pueden pasar por alto defectos debido al cansancio o a las limitaciones de tiempo.
Solución de IA: el control de calidad basado en IA garantiza una cobertura completa, detectando patrones y defectos sutiles que los evaluadores humanos podrían pasar por alto.
🔮 Escenario 3: Cobertura de pruebas limitada
Límite manual: las restricciones de tiempo pueden obligar a los evaluadores a centrarse únicamente en los casos de prueba básicos, dejando sin explorar los casos extremos.
Solución de IA: la IA genera escenarios de prueba completos, lo que garantiza una cobertura más amplia, incluidos los casos extremos y complejos.
🔮 Escenario 4: Bucles de retroalimentación retrasados
Límite manual: Las pruebas manuales suelen crear cuellos de botella, lo que retrasa el lanzamiento de software.
Solución de IA: Las pruebas continuas impulsadas por IA proporcionan información inmediata, lo que ayuda a resolver problemas en las primeras fases del desarrollo y acelera los ciclos de lanzamiento.
Las herramientas de prueba basadas en IA ofrecen las siguientes ventajas: ahorran tiempo, mejoran la precisión, amplían la cobertura de las pruebas y aceleran los ciclos de desarrollo.
Lea también: Las 10 mejores herramientas de software de garantía de calidad para pruebas de software.
Aplicaciones comunes de la IA en el control de calidad
Hemos preparado una lista de casos de uso específicos para comprender mejor el control de calidad del software. ¡Veamos cómo utilizar la IA en el desarrollo de software!
1. Revisión de las interacciones con los clientes en todos los canales
La IA analiza las interacciones con los clientes a través de múltiples canales, como el teléfono, el correo electrónico, los chatbots y las redes sociales, para evaluar si cumplen con los estándares de control de calidad.
Al evaluar estas conversaciones, la IA puede identificar posibles problemas de comunicación, inconsistencias en la calidad del soporte y áreas de mejora.
Esta información puede mejorar la formación de los empleados, perfeccionar los guiones de asistencia y mejorar la experiencia general del cliente. Este nivel de análisis garantiza que las interacciones con los clientes cumplan sistemáticamente los estándares de calidad establecidos por la organización.
2. Uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
La IA impulsada por el procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede interpretar las instrucciones y los requisitos de los usuarios, convirtiéndolos en casos de prueba que se pueden ejecutar sin esfuerzo manual.
El PLN ayuda a salvar la brecha entre los requisitos redactados por humanos y las pruebas técnicas, lo que permite a la IA generar scripts automatizados a partir del lenguaje natural. Esta automatización ahorra mucho tiempo y reduce la probabilidad de malentendidos o interpretaciones erróneas durante las pruebas.
Al transformar el lenguaje natural en casos de prueba ejecutables, la IA puede hacer que el control de calidad sea más eficiente y accesible para los equipos que carecen de conocimientos especializados en código.
3. Obtención de la validación de la interfaz de usuario
La validación de la interfaz de usuario (UI) es un aspecto crucial del control de calidad, ya que garantiza que la apariencia y la funcionalidad del software sean coherentes en diferentes dispositivos, navegadores y resoluciones.
Las verificaciones visuales basadas en IA comparan capturas de pantalla de la aplicación en diversos entornos para detectar desviaciones, como elementos desalineados, fuentes incorrectas o componentes que faltan. Esto garantiza que la experiencia del usuario final sea uniforme y que se puedan solucionar las discrepancias de la interfaz de usuario antes del lanzamiento.
4. Detección de regresiones visuales
La detección visual de regresiones identifica cambios no deseados que podrían afectar a la experiencia del usuario, como cambios en el diseño o modificaciones inesperadas tras una actualización del código.
La IA estudia las instantáneas actuales y anteriores para verificar si ha modificado diseños anteriores, lo que permite a los equipos detectar problemas que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.
Esto garantiza que los aspectos visuales de la aplicación sigan siendo coherentes, manteniendo una experiencia de usuario de alta calidad a lo largo de las actualizaciones.
5. Realización de análisis predictivos
La IA en el control de calidad puede utilizar el análisis predictivo para mejorar la calidad del software mediante el análisis de datos históricos de pruebas. La IA también puede predecir posibles áreas problemáticas en la versión actual del software identificando patrones a partir de problemas y defectos pasados.
Este enfoque proactivo ayuda a los equipos de control de calidad a priorizar los esfuerzos de prueba, centrarse en las áreas de alto riesgo y prevenir los defectos antes de que se produzcan. El análisis predictivo también ayuda a estimar la probabilidad de que se produzcan problemas en el futuro, lo que permite al equipo asignar los recursos de forma más eficaz y garantizar la estabilidad y fiabilidad del software.
6. Pruebas de API
Las API son fundamentales en el software moderno, ya que permiten la comunicación entre diferentes sistemas.
La IA mejora el uso de las API mediante la supervisión continua de métricas clave de rendimiento, como los tiempos de respuesta, las tasas de error y el rendimiento.
Aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede comprender los patrones de comportamiento estándar e identificar rápidamente las desviaciones que pueden indicar un problema. Si se detecta una desviación, la IA puede determinar la causa raíz y sugerir o implementar soluciones, lo que garantiza que las API funcionen de manera óptima y con seguridad.
Esta supervisión continua ayuda a mantener la fiabilidad y la eficiencia de los sistemas de software interconectados, lo que en última instancia mejora el rendimiento general de las aplicaciones.
Cómo implementar la IA en el control de calidad
Integrar la IA en su proceso de control de calidad es beneficioso para todas las partes implicadas, pero ¿cómo se debe abordar? Siga este proceso para obtener una introducción rápida:
Paso 1: Evalúa tus procesos actuales de control de calidad.
Un consultor de control de calidad debe analizar su proceso de control de calidad actual para elaborar una lista de sus principales limitaciones e impacto.
Por ejemplo, evaluarán la documentación del proyecto, el grado de automatización y la comunicación del equipo para determinar si su proceso de pruebas de software produce resultados.
Paso 2: Elija las herramientas de IA adecuadas
Los equipos de control de calidad deben considerar las mejores herramientas de pruebas de automatización para el control de calidad. Deben ser capaces de garantizar eficiencia, facilidad de mantenimiento, coherencia y escalabilidad.
Puede que suene a falsa modestia, pero ClickUp cumple todos estos requisitos (y más). Al utilizar ClickUp, no es necesario aprender las complejidades del uso de la IA para automatizar tareas.
Se trata de un software de gestión de proyectos para equipos todo en uno que ayuda de forma intuitiva con diferentes casos de uso, problemas de seguimiento de incidencias y otros retos de gestión de la calidad.
Pero, ¿cómo es eso posible?
Bueno, ClickUp utiliza su modelo de IA, ClickUp Brain, para facilitar el control de calidad a los equipos de QA.
ClickUp Brain
Los profesionales de control de calidad son responsables de garantizar la fiabilidad y el rendimiento de las API en diferentes proyectos. Estarán sobrecargados de trabajo, cansados y frustrados. Además, habrá una enorme presión para terminar el trabajo a tiempo.
¡Descubra ClickUp Brain y sus capacidades de automatización basadas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP)! Los profesionales solo tienen que describir lo que quieren automatizar en un lenguaje sencillo y directo (generar scripts, buscar incidencias específicas o incluso dar respuestas concretas si se detectan incidencias) y ClickUp Brain se encarga del resto.
Además, la gestión de casos de prueba de API, la supervisión de actualizaciones y la respuesta a problemas implicarán realizar múltiples tareas con cinco herramientas diferentes. Sin embargo, este no es el caso con ClickUp Brain, donde puedes integrar plataformas externas como GitHub para cambios de código en un solo lugar.
ClickUp Brain podrá recopilar una comprensión contextual profunda de su proceso de trabajo gracias a estas integraciones. Eso, a su vez, también llevará a la automatización de muchos procesos.
Por ejemplo, crear documentación de productos es un proceso bastante largo. Con ClickUp Brain, puede utilizar indicaciones de IA preformateadas y producir documentos específicos en cuestión de minutos. Incluso tendrán campos predefinidos para puntos finales, resultados esperados y resultados de pruebas.
¿Lo mejor de todo? No tendrás que revisar, verificar datos ni establecer el formato de la documentación del producto; la herramienta lo hará por ti y te presentará todo con todo detalle.
Otro elemento crucial del control de calidad es saber qué piensan los usuarios sobre su producto. Analizar el comportamiento de los usuarios es una tarea agotadora, pero esencial.
Sin embargo, puede utilizar ClickUp Brain para recopilar información y comprender a sus consumidores pidiéndole que cree resúmenes basados en IA. Puede utilizar los resultados para mejorar su producto y diseñar una nueva hoja de ruta acorde con las necesidades de sus clientes.
Los responsables de control de calidad también pueden generar resúmenes semanales para informar al equipo sobre las pruebas de API, las pruebas completadas, los errores identificados y las tareas pendientes sin necesidad de recopilar datos manualmente.
Paso 3: Forme a su equipo
Necesita un equipo a su lado para que la IA tenga un éxito real en el control de calidad, y es esencial formarlos para que trabajen con herramientas de prueba basadas en IA.
Empiece con una configuración tecnológica adecuada. Proporcione acceso a recursos como talleres y cursos, programe formación práctica y fomente la curiosidad por las herramientas.
Dicho esto, planificar y realizar un seguimiento del progreso de todos durante un programa puede llevarte mucho tiempo. Utiliza la plantilla de estructura de desglose del trabajo del programa de formación de ClickUp para gestionar múltiples tareas y cumplir con los plazos.
Puede utilizar la plantilla para desglosar tareas complejas en acciones manejables, asignarlas a los miembros del equipo y actualizarlas en caso de cambios.
Esta plantilla es ideal para:
- Definir objetivos y resultados claros para cada fase de su programa de formación.
- Organizar y estructurar su programa de formación de forma eficaz
- Asignación de tareas y entregables a los miembros del equipo y distribución de responsabilidades.
- Seguimiento del progreso para mantener el programa dentro del calendario previsto y garantizar que ningún miembro del equipo se quede atrás.
Paso 4: Automatización de los procesos de prueba
Sin automatizar algunas partes «rutinarias» del proceso de pruebas, acabará con un equipo de control de calidad agotado y sprints que se prolongan más allá de la fecha límite.
Ahora puedes utilizar ClickUp Automatizaciones como una solución integral para todas tus necesidades.
Realice la automatización de la gestión de casos de prueba.
Solo tiene que utilizar el generador de automatización de ClickUp AI para describir los criterios que son desencadenantes de las revisiones de los casos de prueba, y ClickUp generará automáticamente la automatización.
Como resultado, puede asignar revisores a tareas de creación de casos de prueba dentro de una carpeta o lista específica. También podrá incluir a todos los miembros del equipo en las actualizaciones.
Automatice la gestión de informes de defectos.
Configure un flujo de trabajo automatizado para asignar nuevos informes de errores o tickets de defectos a los miembros del equipo. También puede reasignar las tareas a quienes fueron los desencadenantes de las pruebas en primer lugar.
ClickUp Automatizaciones permite incluso a todos los miembros del equipo comentar la tarea y colaborar de forma proactiva.
Paso 5: Supervisar y optimizar
El trabajo no termina una vez que ha implementado las integraciones de IA en su proceso de control de calidad. Deberá supervisar el rendimiento de la herramienta y evaluar los resultados para identificar vulnerabilidades y optimizarla de forma iterativa según sus requisitos.
Sin embargo, para garantizar un funcionamiento sin errores de la IA en el control de calidad, es necesario que todos los miembros del equipo estén en sintonía. Esto puede parecer más fácil de decir que de hacer, pero una plantilla establecida puede ayudarle a lograrlo.
Plantilla de gestión de pruebas de ClickUp
La plantilla de gestión de pruebas de ClickUp puede satisfacer sus necesidades de automatización actuales y futuras. Los equipos de control de calidad pueden utilizar los análisis y las vistas personalizadas de la plantilla para recopilar datos de formación valiosos, identificar oportunidades de automatización y validar casos de prueba generados por IA.
Con esta plantilla, podrás:
- Estandarizar la documentación de las pruebas
- Implemente casos de prueba generados por IA junto con los manuales.
- Aplica patrones de IA exitosos en todas las suites de pruebas.
- Mantenga un enfoque híbrido con IA y supervisión manual.
- Utilice el sistema de revisión de la plantilla para validar las decisiones de la IA.
Además, con la plantilla de seguimiento de errores y problemas de ClickUp, puede colaborar con diferentes miembros del equipo para ofrecer mejores productos. Ofrece una solución integral que une las necesidades actuales de pruebas con las capacidades futuras de la IA.
Los flujos de trabajo automatizados y los formularios de admisión personalizados de la plantilla son muy útiles para estandarizar los procesos de notificación de incidencias. También permite la colaboración entre diferentes departamentos, lo que facilita la comunicación entre ingenieros, equipos de producto y asistencia técnica.
Para realizar pruebas en distintos navegadores e informar de incidencias, también puede probar la nueva integración de ClickUp, LambdaTest, que puede ayudarle con las actividades de prueba de aplicaciones web en diferentes dispositivos.
ClickUp facilita a nuestro equipo técnico vincular nuestra solicitud de fusión de GitHub con las tareas asignadas a los respectivos desarrolladores frontend y backend. Como jefe del equipo de control de calidad, ahora es mucho más fácil realizar el seguimiento del progreso de las solicitudes de fusión y empezar a realizar las consultas de prueba sobre los nuevos cambios fusionados.
ClickUp facilita a nuestro equipo técnico enlazar nuestra solicitud de fusión de GitHub con las tareas asignadas a los respectivos desarrolladores frontend y backend. Como jefe del equipo de control de calidad, ahora es mucho más fácil realizar el seguimiento del progreso de las solicitudes de fusión y empezar a realizar las consultas de prueba sobre los nuevos cambios fusionados.
Lea también: Las 10 mejores herramientas de software para pruebas de control de calidad de automatización.
Retos de la implementación de la IA en el control de calidad
La IA es la palabra de moda en todo lo relacionado con la tecnología, y el control de calidad no es ajeno a este entusiasmo. Sin embargo, puede ser una buena idea subirse al carro de la IA con cautela.
A pesar de todas sus ventajas y sus capacidades casi mágicas, todavía existen varios problemas a la hora de implementar con éxito la IA en el control de calidad:
♦️ Barreras para la calidad y la estandarización de los datos
Los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos históricos para aprender y realizar predicciones. Sin embargo, los datos inconsistentes, incompletos u obsoletos pueden comprometer el rendimiento del modelo de IA. Por ejemplo, los equipos de control de calidad pueden tener datos que abarcan múltiples sistemas, cada uno con formatos diferentes, lo que dificulta que la IA obtenga información significativa.
Posible solución: Para abordar esta cuestión, las organizaciones deben dar prioridad a la limpieza y estandarización de los datos antes de implementar soluciones de IA.
♦️ Integración con los procesos de CI/CD existentes
Incorporar la IA en los procesos de integración continua/implementación continua (CI/CD) puede resultar abrumador. Por ejemplo, un proceso que normalmente completa las pruebas en menos de una hora puede sufrir retrasos significativos cuando se introduce la IA debido al tiempo de procesamiento del modelo.
Posible solución: Para integrar con éxito la IA, las organizaciones deben asegurarse de que esta se adapta perfectamente a los flujos de trabajo existentes sin causar interrupciones significativas.
♦️ Confianza y sobrecarga de validación
Uno de los mayores retos de los casos de prueba generados por IA es la necesidad de validación humana. La IA puede tomar decisiones basadas en datos, pero a menudo hay una falta de transparencia en cómo toma esas decisiones.
La naturaleza de «caja negra» de la IA puede dificultar que los equipos de control de calidad confíen plenamente en los resultados de la IA, especialmente en sectores regulados en los que el cumplimiento normativo es fundamental.
Posible solución: Las organizaciones que adoptan la IA en el control de calidad deben invertir en procesos que permitan la supervisión humana, garantizando que los casos de prueba generados por la IA sean fiables y cumplan con los estándares del sector.
Buenas prácticas para implementar la IA en el control de calidad
Para sacar el máximo partido a la IA en las pruebas de software, siga estas buenas prácticas:
- Establezca metas claras para la implementación de la IA.
- Comience la integración de la IA con escenarios de casos de prueba específicos para evaluar su eficacia.
- Combine las pruebas basadas en IA con pruebas exploratorias manuales.
- Entrene modelos de IA con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para obtener resultados completos.
- Fomente el uso compartido de conocimientos entre expertos en IA, equipos de control de calidad y otras partes interesadas.
- Asegúrese de que su personal desarrolle competencias en IA para lograr resultados de calidad.
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ClickUp: tu solución perfecta para las pruebas de software autónomas.
La integración de la IA en el control de calidad ya no es una tendencia futura, sino una necesidad actual. El cambio a un control de calidad basado en la IA garantiza procesos de prueba más rápidos y eficientes y ofrece resultados de calidad consistentes.
Con una solución integral como ClickUp, puede gestionar la generación de datos de prueba, automatizar la creación de pruebas, realizar el seguimiento de las incidencias y incluso crear informes detallados en una sola plataforma.
Si aún no ha adoptado la IA para el control de calidad, ahora es el momento de hacerlo. Empiece hoy mismo y compruebe cómo la IA puede transformar sus procesos de control de calidad.
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