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 errores y evitar fallos de calidad.
Esta transformación está impulsada en gran medida por la inteligencia artificial (IA). De hecho, aproximadamente 65% de los equipos de control de calidad colaboran ahora con la tecnología de IA, lo que la convierte en un elemento fundamental del sector.
Así pues, los algoritmos de IA pueden ser tu mejor aliado tanto si necesitas ayuda en las pruebas como en todo el proceso de desarrollo.
En esta guía detallada, cubriremos cómo utilizar eficazmente la IA en el control de calidad, perfeccionar sus procesos de control de calidad y integrar la IA para aumentar la eficacia de los equipos de software .
Entender la IA en el control de calidad
El camino de la garantía 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 papel fundamental en este proceso, ya que hace que las pruebas sean más inteligentes, rápidas y eficaces.
**Los modelos de pruebas de software autónomas (ASTM) reducen progresivamente la necesidad de intervención humana mediante el uso de IA para automatizar y optimizar todo el ciclo de vida de las pruebas de software:
El viaje de las pruebas manuales a las pruebas autónomas
- Pruebas manuales (nivel 0): El proceso de pruebas requiere la intervención humana al 100%, por lo que requiere mucho trabajo y es propenso 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 las pruebas (nivel 2): Los humanos y los ordenadores colaboran, y el ordenador sigue las instrucciones del evaluador
- **Pruebas automatizadas integradas (nivel 3): la IA empieza a desempeñar un rol de asesoramiento, generando opciones y solicitando la aprobación de los evaluadores
- Pruebas automatizadas inteligentes (nivel 4): La IA selecciona y ejecuta de forma autónoma las mejores acciones, requiriendo la intervención humana sólo cuando es necesario
- **Pruebas totalmente autónomas (nivel 5): los evaluadores ceden el control total del proceso de prueba a la IA, que ejecuta las pruebas sin intervención humana
**Debido a la limitación de recursos, la mayoría de los evaluadores individuales y los proyectos a pequeña escala suelen incluir pruebas manuales en su plan de pruebas.
La mayoría de las grandes empresas han empezado 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 correcciones para incidencias específicas, lo que ayuda a lanzar nuevos productos más rápidamente.
Ventajas del control de calidad basado en IA
Pasar de un control de calidad manual a otro basado en IA ofrece múltiples ventajas:
- Genera datos de prueba inteligentes: la IA puede analizar código, identificar vulnerabilidades y crear casos de prueba objetivo
- 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 de mano de obra
- Ofrece resultados más rápidos: La IA puede trabajar las 24 horas del día, acelerando el proceso de pruebas sin fatiga
- Mejora la eficacia: La capacidad de la IA para gestionar tareas complejas garantiza unos resultados de las pruebas coherentes y fiables
- Mejora continua: La IA estudia los datos históricos para predecir defectos y proporcionar alertas de mantenimiento a tiempo
Las limitaciones de las pruebas manuales y cómo puede cambiarlas la IA
Las pruebas manuales han sido un método utilizado durante mucho tiempo 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 consumen mucho tiempo
Limitación manual: Los equipos de control de calidad a menudo pasan horas repitiendo la misma prueba para cada cambio de código, lo que conduce a ineficiencias.
Solución de IA: Las herramientas de IA pueden automatizar las pruebas de regresión, ejecutar grandes volúmenes de casos de prueba en minutos y mejorar la cobertura utilizando modelos de aprendizaje automático.
🔮 Escenario 2: Detección inconsistente de errores
Limitación manual: Los probadores humanos pueden pasar por alto defectos debido a la fatiga o las limitaciones de tiempo.
Solución de IA: El control de calidad basado en IA garantiza una cobertura exhaustiva, detectando patrones y defectos sutiles que los evaluadores humanos podrían pasar por alto.
🔮 Escenario 3: Cobertura de pruebas limitada
Limitación manual: Las limitaciones de tiempo pueden obligar a los probadores a centrarse sólo en los casos de prueba básicos, dejando los casos extremos sin explorar.
Solución IA: IA genera escenarios de prueba completos, asegurando una cobertura más amplia, incluyendo casos de borde y complejos.
🔮 Escenario 4: Bucles de retroalimentación retardada
Limitación manual: Las pruebas manuales a menudo crean cuellos de botella, retrasando los lanzamientos de software.
Solución de IA: Las pruebas continuas basadas en IA proporcionan información inmediata, lo que ayuda a resolver problemas en las primeras fases del desarrollo y acelera los ciclos de publicación.
Estas ventajas de las herramientas de pruebas de IA ahorran tiempo, mejoran la precisión, amplían la cobertura de las pruebas y aceleran los ciclos de desarrollo.
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Aplicaciones comunes de la IA en el aseguramiento de la calidad
Hemos preparado una lista de casos de uso específicos para comprender mejor el aseguramiento de la calidad del software. Veamos cómo utilizar la IA en el desarrollo de software ¡!
1. Revisión de las interacciones entre canales con los clientes
La IA analiza las interacciones con los clientes a través de varios canales, como teléfono, correo electrónico, chatbots y redes sociales, para evaluar si cumplen las normas de control de calidad
Al evaluar estas conversaciones, la IA puede identificar posibles problemas en la comunicación, incoherencias en la calidad de la compatibilidad y áreas de mejora.
Este nivel de análisis garantiza que las interacciones de cara al cliente cumplan sistemáticamente los parámetros de calidad establecidos por la organización.
2. Utilización del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
**La IA basada en PLN puede interpretar las instrucciones y los requisitos del usuario y convertirlos en casos de prueba que pueden ejecutarse sin esfuerzo manual
El PLN ayuda a salvar la distancia entre los requisitos escritos por humanos y las pruebas técnicas, permitiendo a la IA generar guiones 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 de código.
3. Obtener la validación de la interfaz de usuario
La validación de la interfaz de usuario (IU) es un aspecto crucial del control de calidad, ya que garantiza que el aspecto y la función del software sean coherentes en los distintos dispositivos, navegadores y resoluciones.
Las verificaciones visuales basadas en IA comparan capturas de pantalla de la aplicación en varios entornos para detectar desviaciones como elementos desalineados, fuentes incorrectas o componentes que faltan. Esto garantiza que la experiencia del usuario final siga siendo uniforme y que pueda solucionar cualquier discrepancia de la interfaz de usuario antes del lanzamiento.
4. Detección de regresiones visuales
La detección de regresiones visuales identifica cambios no intencionados que podrían afectar a la experiencia del usuario, como cambios en el diseño o cambios inesperados tras una actualización del código.
La IA estudia las instantáneas actuales y anteriores para verificar si se alteraron 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 los datos históricos de las pruebas. **La IA también puede predecir posibles áreas problemáticas en la versión actual del software mediante la identificación de patrones de problemas y defectos anteriores
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. Los análisis predictivos también ayudan a estimar la probabilidad de problemas futuros, lo que permite al equipo asignar recursos de forma más eficaz y garantizar la estabilidad y fiabilidad del software.
6. API de pruebas
Las interfaces de programación de aplicaciones (API) son vitales en el software moderno, ya que permiten la comunicación entre distintos sistemas.
**La IA mejora el uso de las API mediante la supervisión continua de métricas de rendimiento clave, 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 puedan indicar un problema. Si se detecta una desviación, la IA puede determinar la causa raíz y sugerir o aplicar correcciones, garantizando que las API funcionen de forma óptima y segura.
Esta supervisión continua ayuda a mantener la fiabilidad y eficiencia de los sistemas de software interconectados, mejorando en última instancia el rendimiento general de las aplicaciones.
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Cómo aplicar la IA al control de calidad
Integrar la IA en su proceso de aseguramiento de la calidad es beneficioso para todos los implicados, pero ¿cómo debe hacerlo? Siga este proceso para una rápida introducción:
Paso 1: Evaluar sus procesos actuales de control de calidad
Un consultor de control de calidad debe analizar su proceso de control de calidad actual para enumerar sus principales limitaciones e impacto.
Por ejemplo, evaluarán la documentación del proyecto, el uso compartido de la automatización y la comunicación del equipo para determinar si su proceso de pruebas de software produce resultados.
Paso 2: Elegir las herramientas de IA adecuadas
Los equipos de control de calidad deben considerar las mejores herramientas de pruebas de automatización para garantizar la calidad. Deben ser capaces de prometer eficacia, capacidad de mantenimiento, coherencia y escalabilidad.
Esto puede parecer una humilde fanfarronada, pero ClickUp marca todas estas casillas (y más). Al utilizar ClickUp, no necesita aprender las complejidades de uso de IA para automatizar tareas .
Es un todo en uno software de gestión de proyectos en equipo que ayuda de forma intuitiva con diferentes casos de uso, problemas de seguimiento de errores y otros retos de gestión de la calidad.
Pero, ¿cómo es posible?
Pues ClickUp utiliza su modelo de IA, Cerebro ClickUp para facilitar la garantía de calidad a los equipos de control de calidad.
ClickUp Brain
Utilice ClickUp Brain para generar datos de prueba, hojas de ruta y cronogramas
Los profesionales del 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, estarán sometidos a una inmensa presión para terminar el trabajo a tiempo.
**Los profesionales sólo tienen que describir lo que quieren automatizar en un lenguaje sencillo y directo (generar secuencias de comandos, buscar errores específicos o incluso dar respuestas concretas si se detectan errores) y ClickUp Brain se encargará del resto.
Además, gestionar los casos de prueba de la API, supervisar las actualizaciones y responder a los problemas implicaría hacer malabarismos con tareas de cinco herramientas diferentes. Sin embargo, este no es el caso con ClickUp Brain, donde usted puede integrar plataformas externas como GitHub para los cambios de código en un solo lugar.
Utilice ClickUp Brain para conectarse con apps externas
Gracias a estas integraciones, ClickUp Brain podrá obtener un profundo conocimiento contextual de su proceso de trabajo. Esto, a su vez, automatizará también muchos procesos.
Por ejemplo, la creación de documentación de productos es un proceso bastante largo. Con ClickUp Brain, podrá utilizar indicaciones de IA preformateadas y producir documentos específicos en cuestión de minutos. Incluso dispondrá de campos predefinidos para los puntos finales, los resultados esperados y los resultados de las pruebas.
¿Y lo mejor? No tendrá que corregir, verificar datos ni dar formato a la documentación del producto; la herramienta lo hará por usted y lo presentará todo con todo detalle.
Utilice ClickUp Brain para crear documentos de requisitos de productos en cuestión de minutos
Otro elemento crucial del control de calidad es saber qué piensan los usuarios de su producto. Analizar el comportamiento de los usuarios es una tarea agotadora pero esencial.
Sin embargo, puede utilizar ClickUp Brain para recopilar información y entender a su consumidor pidiéndole que cree resúmenes impulsados por IA. Puede utilizar el resultado para mejorar su producto y diseñar una nueva hoja de ruta de acuerdo con las necesidades de sus clientes.
Los jefes de control de calidad también pueden generar resúmenes semanales para informar al equipo sobre las pruebas de la API, las pruebas completadas, los errores identificados y las tareas pendientes sin necesidad de recopilar datos manuales.
Escriba con ClickUp Brain y resuma informes detallados, reuniones, etc
Paso 3: Forme a su equipo
Necesita un equipo a su lado para que la IA tenga verdadero éxito en el control de calidad, y formarlos para que trabajen con herramientas de pruebas potenciadas por IA es esencial.
*### Comience con una configuración amigable con la tecnología. Proporcione acceso a recursos como talleres y cursos, programe formación práctica y fomente la curiosidad por las herramientas
Dicho esto, planificar y hacer un seguimiento del progreso de todos durante un programa puede llevarle mucho tiempo. Utilice la Plantilla de estructura de desglose del trabajo del programa de formación ClickUp gestionar múltiples tareas cumpliendo los plazos.
Plantilla de estructura de desglose del trabajo del programa de formación ClickUp
Puede utilizar la plantilla para dividir tareas complejas en acciones manejables, asignarlas a los miembros del equipo y actualizarlas en caso de cambios.
Esta plantilla es excelente para:
- Definir objetivos y entregables claros para cada fase de su programa de formación
- Organizar y estructurar eficazmente su programa de formación
- Asignar tareas y entregables a los miembros del equipo y asignar responsabilidades
- Hacer un seguimiento del progreso para mantener el programa dentro de los plazos previstos y asegurarse de que ningún miembro del equipo se quede atrás
Paso 4: Automatización de los procesos de pruebas
Si no automatiza algunas partes "rutinarias" del proceso de pruebas, acabará con un equipo de control de calidad agotado y sprints que se ejecutan fuera de plazo.
Ahora, puede utilizar Automatizaciones ClickUp como solución única para todas sus necesidades.
Automatización de la gestión de casos de prueba
Simplemente utilice el Constructor de Automatización de ClickUp AI para describir los criterios para desencadenar revisiones de casos de prueba, y ClickUp autogenerará la automatización.
Como resultado, podrá asignar revisores a las tareas de creación de casos de prueba dentro de una carpeta/lista específica. También podrá incluir a todos los miembros del equipo en las actualizaciones.
Automatización de ClickUp para describir cómo desencadenar revisiones de casos de prueba y automatizar el proceso
Automatización de la gestión de informes de defectos
Configure un flujo de trabajo automatizado para asignar nuevos informes de incidencias o tickets de defectos a los miembros del equipo. También puede reasignar las tareas a quienes desencadenaron las pruebas en primer lugar.
Las Automatizaciones de ClickUp permiten incluso que cada miembro del equipo comente la tarea y colabore de forma proactiva.
Utilice ClickUp para configurar automatizaciones personalizadas
Paso 5: Supervisar y optimizar
El trabajo no se detiene una vez que haya implementado las integraciones de IA en su proceso de control de calidad. **Tendrá que 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, necesita que todos los miembros del equipo estén en la misma página. Esto puede parecer más fácil de decir que de terminar, pero una plantilla establecida puede ayudarle a conseguirlo.
Plantilla de gestión de pruebas ClickUp
En Plantilla de gestión de pruebas ClickUp puede dar compatibilidad a 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 valiosos datos de formación, identificar oportunidades de automatización y validar casos de prueba generados por IA.
Plantilla de gestión de pruebas ClickUp
Con esta plantilla, usted puede:
- Estandarizar la documentación de las pruebas
- Implementar casos de prueba generados por IA junto con los manuales
- Escalar los patrones de IA correctos en los conjuntos de pruebas
- Mantener un enfoque híbrido con IA y supervisión manual
- Utilizar el sistema de revisión de la plantilla para validar las decisiones de IA
Además, utilizando el Plantilla de seguimiento de incidencias y errores de ClickUp 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 futuras capacidades de IA.
Los flujos de trabajo automatizados de la plantilla y los formularios de admisión personalizados resultan muy útiles para estandarizar los procesos de notificación de errores y permiten la colaboración entre funciones, lo que facilita la comunicación entre ingenieros, equipos de productos y el departamento de compatibilidad.
Para realizar pruebas entre navegadores y notificar incidencias, también puedes probar La nueva integración de ClickUp LambdaTest que puede ayudar con las actividades de prueba de aplicaciones web en diferentes dispositivos.
ClickUp hace que sea más fácil para nuestro equipo técnico enlazar nuestra solicitud de fusión de GitHub con las tareas que se asignan a los respectivos desarrolladores de frontend y backend. Como líder del equipo de control de calidad, ahora es mucho más fácil seguir el progreso de las solicitudes de fusión y comenzar a realizar las consultas de prueba en los nuevos cambios combinados
Yasha Ali, ingeniero de backend en Turing Technologies
**Lea también 10 Mejores Automatización QA Testing Herramientas de Software
Desafíos de la implantación de la IA en el control de calidad
IA es la palabra de moda para todas las cosas de tecnología, y el aseguramiento de la calidad no es inmune a la emoción. Sin embargo, subirse al carro de la IA con precaución puede ser una buena idea.
A pesar de todas sus ventajas y capacidades casi mágicas, todavía hay varios problemas a la hora de implantar con éxito la IA en el control de calidad:
♦️ Calidad de los datos y barreras de estandarización
Los sistemas de IA se basan en gran medida en datos históricos para aprender y hacer predicciones. Sin embargo, los datos incoherentes, incompletos o anticuados pueden comprometer el rendimiento del modelo de IA. Por ejemplo, los equipos de control de calidad pueden tener datos que abarcan varios sistemas, cada uno de los cuales utiliza formatos diferentes, lo que dificulta que la IA obtenga información significativa.
Posible solución: Para solucionar este problema, las organizaciones deben dar prioridad a la limpieza y estandarización de los datos antes de implantar soluciones de IA.
♦️ Integración con procesos CI/CD existentes
La incorporación de la IA a los procesos de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) puede resultar desalentadora. 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 la IA con éxito, las organizaciones deben asegurarse de que la IA se adapta perfectamente a los flujos de trabajo existentes sin causar interrupciones significativas.
♦️ Sobrecarga de confianza y 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 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 IA sean fiables y cumplan las normas del sector.
Buenas prácticas para implantar la IA en el control de calidad
Para sacar el máximo partido de la IA en las pruebas de software, siga estas buenas prácticas:
- Establezca metas claras para la implantación de la IA
- Comenzar la integración de IA con escenarios de casos de prueba específicos para medir la eficacia
- Combinar las pruebas impulsadas por IA con pruebas exploratorias manuales
- Entrenar los modelos de IA con conjuntos de datos diversos y de alta calidad para obtener resultados completos
- Fomentar el uso compartido de conocimientos entre expertos en IA, equipos de control de calidad y otras partes interesadas
- Asegúrese de que su personal crea competencia en IA para lograr resultados de calidad
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ClickUp: Su Solución Perfecta para Pruebas Autónomas de Software
La integración de la IA en el control de calidad ha dejado de ser una tendencia futura para convertirse en una necesidad actual. El cambio a un control de calidad basado en IA garantiza procesos de prueba más rápidos y eficientes y ofrece resultados de calidad uniformes.
Con una solución todo en uno como ClickUp, puede gestionar la generación de datos de prueba, automatizar la creación de pruebas, realizar un seguimiento de los errores e 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 descubra cómo la IA puede transformar sus procesos de control de calidad. Inscríbase en ClickUp gratis, ¡y mejora tu control de calidad como nunca antes!