IA en QA y Testing: beneficios, retos y tecnologías principales a utilizar

El uso de IA en el control de calidad y testing consiste en utilizar la IA para mejorar el desarrollo del software. Los sistemas de inteligencia artificial (IA) utilizan técnicas como el aprendizaje automatizado (AM) para interpretar datos y proponer acciones lógicas.

Entonces, ¿qué hace un probador?

Los expertos en pruebas tienen la tarea de analizar un proyecto, crear casos de prueba y revisar todo minuciosamente para asegurar que se sigan las mejores prácticas y técnicas estándar. Con la IA, la cantidad de pruebas que un probador puede completar se mejora significativamente y es el tema principal de discusión.

Para aquellos que buscan herramientas para usar la IA en las pruebas, la inteligencia artificial puede aprovecharse para crear pruebas, mejorar la ejecución y ayudar con el mantenimiento futuro, asegurando una alta calidad del código desde el desarrollo hasta la implementación.

También puede utilizarse para el análisis predictivo, con el fin de prevenir averías en áreas de alto riesgo, mejorar la integración continua y el despliegue de la cadena de procesos, las pruebas de seguridad, el análisis del comportamiento de los usuarios, etc.

Indaguemos y exploremos lo que podemos esperar al incorporar IA en el control de calidad.

La inteligencia artificial en las pruebas de software

La IA en las pruebas de software ha cambiado el enfoque del testing. Usando IA, el software puede ser más fiable, eficaz y eficiente. Las herramientas basadas en IA permiten automatizar tareas repetitivas y mundanas, lo que les otorga a los desarrolladores más tiempo para centrarse en pruebas más complejas.

Estas herramientas también pueden usarse para identificar y predecir defectos en el software, garantizando que el proceso de pruebas sea más exhaustivo y preciso.

El uso de la IA en el control de calidad y testing es cada vez más importante, dado que las empresas siempre buscan reducir el tiempo y esfuerzo necesarios durante las fases de prueba y despliegue. La automatización de las tareas de prueba repetitivas ayuda a las empresas a mejorar la calidad general de su software, y a lograr ciclos de entrega más rápidos.

Entonces, ¿cómo afecta la IA a la calidad y rapidez del trabajo de control de calidad? Nataliya, Software Testing Manager de EPAM Nataliya Bogushevskaya nos responde,

“Es una pregunta capciosa :) Por experiencia, puedo decir que, sin conocimientos básicos sobre cómo funciona la IA, especialmente la IA generativa, el uso de herramientas de IA para el trabajo de control de calidad conlleva más bien una pérdida de tiempo. Sin embargo, si se aplican los patrones, técnicas y marcos adecuados; si se entiende cómo elaborar un prompt y cómo refinarlo, la velocidad puede aumentar del 20 al 40%”.

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Ventajas principales del uso de IA en control de calidad y testing

Ya hemos mencionado cómo la integración de la IA en los procesos de testing puede mejorar la eficacia y la eficiencia. Analizaremos ahora, en detalle, las principales ventajas que aporta el uso de la IA en el control de calidad y testing.

Complementa las pruebas manuales

Los testers manuales son diligentes y están altamente calificados. Sin embargo, las pruebas manuales tienen sus inconvenientes, dado que hay un límite a lo que los testers humanos pueden manejar en un plazo de tiempo específico, más aún cuando se trata de aplicaciones complejas.

En tales circunstancias, la IA interviene para manejar sin esfuerzo las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, así como grandes volúmenes de datos. Cuando se combina con la experiencia humana, se termina con un enfoque de prueba integral.

También puede apoyar la creatividad al dar a los probadores cualificados la oportunidad de hacer lo que mejor saben hacer: descubrir lo inesperado a través del pensamiento crítico.

Después de todo, los probadores manuales pueden participar en pruebas exploratorias más profundas cuando ya no se preocupan por las tareas monótonas. Con ese alivio, un ingeniero de pruebas funcionales de software puede, por ejemplo, profundizar en las funcionalidades del software e identificar casos límite pasados por alto.

Mejora el control de calidad y la cobertura de las pruebas

Si no estás seguro de si tus pruebas cubren todos los escenarios posibles o no, la incorporación de la IA a tus pruebas de software podría ser la solución. La IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos e identificar cualquier detalle que podría haber pasado desapercibido durante los tests manuales y así mejorar la calidad general de tu software.

Por ejemplo, si estás desarrollando una aplicación móvil compleja que tiene una serie de funcionalidades, características y escenarios potenciales, el testeo manual podría cubrir todos los casos evidentes, pero podría haber rincones y grietas ocultos donde puede ser que los errores acechen sin ser detectados. Ahora bien, es en este punto donde la IA orientada a las pruebas de software viene al rescate.

Un subconjunto de la IA, la IA generativa, aumenta notablemente las áreas de cobertura de las pruebas. Basándose en las especificaciones de tu software, la IA generativa puede generar casos de prueba de forma autónoma. Esto permite cubrir una amplia gama de escenarios, sin necesidad de crear cada prueba de forma manual.

La IA va más allá de la cantidad de cobertura: también mejora la calidad de las pruebas. La IA utiliza pruebas exhaustivas para identificar patrones y problemas repetitivos que podrían indicar problemas subyacentes. Esto les permite a los equipos de desarrollo abordar posibles problemas de forma proactiva y mejorar la calidad general del software, incluso antes de que llegue a los usuarios finales. Con el curso de fundamentos de automatización de pruebas de Anywhere Club, puedes descubrir mucho más en pruebas, especialmente con la IA a tu lado.

Acelera los plazos

Entre las principales ventajas de combinar la IA y las pruebas de software, se encuentra el escaneado rápido, y a la vez detallado, de archivos de registro, código en segundos y la identificación de defectos mucho más rápida que usando los testers manuales, quienes necesitan mucho más tiempo para revisar manualmente miles de líneas de código.

Mejora la rentabilidad

La IA en testing podría ejecutar trabajos tediosos y repetitivos de forma regular y sin costar dinero extra.

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Retos de la IA en las pruebas de control de calidad

He aquí algunas limitaciones de la inteligencia artificial en las pruebas de aseguramiento de calidad:

• Carece de creatividad: La IA orientada al aseguramiento de la calidad y las pruebas de software, experimenta un gran reto a la hora de generar casos de prueba que se centren en escenarios inesperados, o casos límite.
• Requiere “condiciones perfectas”: Los casos de uso en la documentación del proyecto, pueden a veces ser vagos o poco realistas, sin embargo, la IA sólo puede producir un trabajo cuya calidad sea exactamente tan mala/tan buena como la calidad de los datos cuantificables de entrada o desde el contexto.
• Tiene un conocimiento limitado del software: Es posible que la IA no conozca a fondo el software que se está probando, lo que podría dar lugar a que se pasen por alto problemas o escenarios importantes.
• Depende de los datos de entrenamiento: La calidad de los casos de prueba generados por IA, depende totalmente de la calidad de los datos utilizados para entrenar a los algoritmos y, a veces, estos datos pueden resultar sesgados o limitados.
• Requiere profesionales calificados para funcionar: Por ejemplo, la integración de la estrategia de pruebas en la cadena de procesos en CI/CD impulsadas por IA puede ser bastante difícil de configurar, mantener y revisar, ya que se requiere conocimientos avanzados y habilidades técnicas.

¿Cuáles son los mayores retos a los que te has enfrentado a la hora de utilizar IA en testing? ¿Cómo los has superado?

“Para mí, el mayor reto es invertir tiempo en aprender y practicar. Se pueden obtener muchas opciones de formación sobre LLM, IA y prompting. Pero sin práctica diaria, los cursos serán inútiles. Utilizar la IA es como incorporar a un novato al proyecto. Un novato inteligente, que conoce la teoría, pero no tiene idea de lo específico del proyecto. Tú debes dedicar tiempo para adaptar a este desarrollador novicio a tus necesidades y expectativas”. responde Bogushevskaya.

Tecnologías de punta para pruebas de software con IA

Las pruebas de software con IA implican el uso de herramientas y técnicas avanzadas para automatizar el proceso de prueba, mejorar la precisión y reducir el tiempo necesario para la validación del software. Entre las tecnologías de punta en este ámbito, figuran:

1. Herramientas de automatización de pruebas basadas en IA

• Selenium: Aunque esta herramienta no está basada intrínsecamente en IA, se utiliza mucho para automatizar aplicaciones web con fines de prueba.
• Testim.io: Esta herramienta hace uso del aprendizaje automatizado para crear, ejecutar y mantener pruebas, al tiempo que se adapta a los cambios en la interfaz de usuario, y hace que las pruebas sean más robustas.
• Mabl: Combina la IA con la automatización de pruebas tradicional, para mejorar la cobertura y el mantenimiento de las pruebas, identificando y abordando automáticamente los cambios en la aplicación.

2. Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

• Applitools: Utiliza la IA visual para verificar automáticamente que la interfaz de usuario de una aplicación aparezca correctamente en diversos dispositivos y navegadores.
• ReTest: Implementa la IA para las pruebas de interfaz de usuario, aprovechando la PNL para comprender los cambios en la interfaz de usuario, y garantizar que los elementos visuales se comporten de forma esperable.

3. Pruebas basadas en modelos

• Conformiq: Genera casos de prueba a partir de modelos del sistema que está siendo probado, utilizando la IA para optimizar las rutas de testing y mejorar su cobertura.
• Test.ai: Utiliza la IA para explorar aplicaciones y generar automáticamente casos de prueba, basados en comportamientos y patrones observados.

4. Análisis predictivo

• SeaLights: Analiza los datos de ejecución de las pruebas para predecir cuáles de ellas tienen más probabilidades de fallar, y las prioriza consecuentemente, reduciendo el esfuerzo global requerido para las pruebas.
• Appvance IQ: Utiliza el aprendizaje automatizado para identificar patrones en las fallas de las pruebas y predecir posibles problemas, mejorando la eficiencia y la eficacia de las pruebas.

5. Pruebas de autocuración

• Functionize: Usa IA para detectar y reparar automáticamente las pruebas defectuosas, reduciendo la necesidad de intervención manual, y garantizando pruebas continuas sin interrupciones.
• Eggplant AI: Utiliza la IA para generar casos de prueba, ejecutarlos y aprender de los resultados, mejorando continuamente el proceso de testing.

6. Ejecución inteligente de pruebas

• TestSigma: Utiliza la IA para identificar las pruebas más críticas que deben ejecutarse en función de los cambios en el código y los datos de pruebas históricos, optimizando el conjunto de pruebas para obtener la máxima cobertura y eficacia.
• Launchable: Utiliza el aprendizaje automático para predecir el riesgo de cambios, y selecciona dinámicamente las pruebas más relevantes que deben ejecutarse, mejorando la precisión y la velocidad del proceso de testing.

7. Computación cognitiva

• IBM Watson AI: Aplicadas en diversos escenarios de pruebas, las capacidades de computación cognitiva de Watson ayudan a comprender los requisitos del lenguaje natural y a generar casos de prueba relevantes.

8. Automatización robotizada de procesos (RPA)

• UiPath: Utiliza RPA e IA para automatizar tareas de pruebas repetitivas, integrándose a la perfección con los marcos de automatización de pruebas existentes para mejorar su eficiencia.

¿Qué herramientas se pueden recomendar para usar la IA en las pruebas de software? Según Bogushevskaya: “Puedes empezar con ChatGPT 3.5 y Gemini. Son herramientas gratuitas y pueden usarse para muchas tareas típicas de control de calidad. Puede que no sean tan "inteligentes" como las versiones de pago, pero resuelven tareas generales bastante bien. Si hablamos de tareas específicas, depende. Por ejemplo Claude 3 podría ser mejor para generación de código, comparado con GPT para JavaScript. Pero no así para .NET.”

Principales métodos de uso de la IA en las pruebas de software

He aquí algunos de los principales métodos de uso de la IA en las pruebas de software:

Generación de casos de prueba

En las pruebas basadas en modelos (MBT), se utilizan algoritmos de IA para generar casos de prueba, mediante el análisis de los modelos detallando el comportamiento esperado del software. Para la generación automatizada de scripts de prueba, las herramientas de IA convierten los casos de prueba manuales en scripts automatizados, aprendiendo de las interacciones de usuarios y de los patrones de prueba.

Ejecución de la prueba

La IA en el software de pruebas se utiliza para automatizar las pruebas de regresión, mediante la identificación de los casos de prueba que deben volver a ejecutarse en función de los cambios en el código, optimizando así el conjunto de pruebas de regresión. La IA también ejecuta pruebas inteligentes, priorizando y ejecutando los casos de prueba en función del riesgo, el impacto y sus datos históricos.

Generación de datos de prueba

La IA genera datos sintéticos, mediante la creación de diversos datos de prueba realistas para estimular varios escenarios, incluyendo casos extremos. Mediante el aumento de datos, la IA mejora los conjuntos de datos existentes para mejorar la variabilidad y la cobertura de las pruebas.

Predicción y clasificación de defectos

La IA utiliza modelos de predicción de errores para predecir las áreas del código que probablemente contengan defectos, dando a los testers la oportunidad de centrarse en las áreas de mayor riesgo. En las pruebas de software, la IA prioriza y clasifica los defectos, lo que ayuda a categorizarlos y resolverlos con eficacia.

Optimización de pruebas

La IA analiza los conjuntos de pruebas para identificar pruebas obsoletas o redundantes, lo que ayuda a optimizar y racionalizar las pruebas. También predice los casos de prueba que tienen más probabilidades de fallar, basados en datos históricos y cambios en el código, y centrando esfuerzos en pruebas definidas como críticas.

Pedimos a Bogushevskaya que nos hablara de las principales ventajas del curso de aseguramiento de calidad apoyado en IA, y la respuesta fue, “Este curso combina teoría y aplicación práctica; está alineado con las tareas típicas de control de calidad en STLC”.

Además, ¿para quién está diseñado el curso de aseguramento de calidad apoyado en IA? ¿Es adecuado sólo para principiantes, o también para especialistas de nivel intermedio y avanzado? Según Bogushevskaya, “El curso está diseñado para cualquier nivel. Los principiantes pueden sencillamente reutilizar las ideas e indicaciones que aparecen en el curso; mientras que los especialistas avanzados pueden resolver tareas complejas, inspirándose en los ejemplos del curso.”

Por último, ¿qué ventajas tiene el curso sobre otros programas de formación en control de calidad? “Bien, después de completar el curso, serás capaz de crear indicaciones para resolver problemas de otros cursos de control de calidad”.

El futuro de la IA en el control de calidad

En un futuro próximo,se espera que los algoritmos de IA basados en aprendizaje profundo evolucionen hasta convertirse en entidades autónomas, capaces de crear casos de prueba adecuados por sí solas, detectar problemas de forma autónoma y ajustarse dinámicamente en caso de que se produzca algún cambio en el software, para minimizar la intervención manual durante el mantenimiento.

Los algoritmos de IA y las pruebas predictivas están a punto de integrarse en la parte esencial del aseguramiento de calidad apoyado en IA. La computación cuántica hará avanzar las pruebas de IA, gracias a un mayor potencia de procesamiento que permitirá simular situaciones complicadas. Los retos que antes se consideraban inalcanzables con la informática ordinaria, pueden abordarse ahora por medio de estos avances.

Bogushevskaya también compartió sus pensamientos sobre si los probadores con IA reemplazarán a los humanos.

En su opinión, “¡No! ¿Puede la IA hacer que un probador sea más productivo? ¡Por supuesto! ¿Se puede enseñar a la IA a resolver tareas rutinarias y aburridas? ¡Sí! ¿Puede la IA reemplazar a los probadores? Incluso los desarrolladores humanos luchan con eso.”

Cómo aprender a realizar pruebas de QA apoyadas en AI con los cursos de Anywhere Club

Con los cursos de Anywhere Club, puedes aprender a realizar pruebas de QA apoyadas en IA de forma eficaz. Adquirirás habilidades útiles a través de proyectos prácticos, tutoriales guiados por expertos y materiales de estudio completos. Los cursos poseen un acceso en línea flexible, lo que te permitirá aprender a tu propio ritmo, asegurando que puedas mantenerte a la vanguardia en un campo de rápida evolución como es el de la IA para pruebas de control de calidad.

Entonces, ¿necesitan los testers una formación especial para utilizar IA en su trabajo? Según Bogushevskaya, “Sí. Permítanme compartir varios ejemplos de cuándo se puede utilizar la IA, pero los testers no se percataron.

Proyecto 1.

A menudo, los requisitos se proporcionaban únicamente como diseños en Figma. Los testers manuales tenían que introducir manualmente todos los atributos del mockup y recuperar los colores de los elementos en formato textual. Les mostré cómo Gemini (o Product Monkey) se puede utilizar para la misma tarea. La creación de casos de prueba ahora toma varios minutos, en lugar de varias horas.

Proyecto 2.

El desarrollo de aplicaciones fue migrado a GCP (Google Cloud Platform), sin embargo, los testers manuales no tenían suficientes habilidades en scripting de Gcloud. Cada vez que necesitaban comprobar algo en logs/VMs/etc., lo hacían creando un nuevo ticket para el equipo DevOps y permanecían esperando los resultados.  

Con GPT, empezaron a escribir scripts sin tener un equipo DevOps (quizá los scripts no eran perfectos  pero funcionaban)”.

Basta decir que la carrera de un probador de software es gratificante, si puedes mantenerte a la vanguardia y trabajar con las nuevas tecnologías que llegan al mercado. Empieza a aprender hoy en Anywhere Club y mejora tus habilidades para ofrecer más valor.

¡Buena suerte!