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Las pruebas impulsadas por IA están en auge, pero las pruebas manuales están tomando un rumbo diferente. Desde escribir y repetir pruebas hasta revisar los resultados de la IA y actuar como orquestador, el rol del tester está cambiando. ¿Cómo saber qué debe seguir siendo manual y dónde puede usar la IA de forma fiable?
Únase a Nathan Jakubiak de Parasoft y al orador invitado, Diego Lo Giudice de Forrester Research, para una charla informal sobre las tendencias del mercado, incluido el motivo por el cual la "codificación de vibración" requiere "pruebas de vibración" y el papel evolutivo del control de calidad en un ciclo de vida de desarrollo de software impulsado por IA (SDLC).
A pesar de los avances en IA, los datos muestran que las pruebas manuales están lejos de ser obsoletas. De hecho, una parte significativa de las pruebas aún se realiza manualmente. Una encuesta reciente indicó que, en promedio, entre el 20 % y el 23.6 % de la automatización se logra, y un gran porcentaje de desarrolladores aún realiza pruebas manuales, ya sea ocasionalmente o siempre. Esto pone de manifiesto la brecha entre el ideal de automatización completa y la realidad actual.
El rol de los testers está evolucionando. A corto plazo, es probable que pasen de escribir scripts de automatización a revisar y refinar las pruebas generadas por IA. Esto es similar a cómo los desarrolladores usan los generadores de código: la IA crea el código, pero un humano lo revisa y ajusta. Los testers también deberán comprender las capacidades y limitaciones de las herramientas de IA, aprendiendo a proporcionar el contexto adecuado para que la IA genere mejores casos de prueba. Esto implica comprender conceptos como las incrustaciones vectoriales y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
A medida que la IA madura, los testers podrían asumir un rol más orquestador, gestionando diferentes agentes de IA que gestionan diversas tareas de prueba. El elemento humano fundamental que la IA no puede reemplazar es la evaluación de si el nivel de calidad actual es suficiente para las necesidades del negocio. Esto implica comprender la apariencia de la aplicación, la experiencia del usuario y su intuitividad general; aspectos que van más allá de la simple validación funcional.
Integración de IA en los flujos de trabajo de pruebas No está exento de obstáculos. Uno de los principales desafíos es la adopción: superar el miedo a la pérdida de puestos de trabajo y animar a los equipos a adoptar herramientas de IA. Esto requiere una mejora significativa de las competencias. Los testers necesitan aprender sobre los conceptos de IA, los grandes modelos de lenguaje (LLM) y cómo impulsar eficazmente estos sistemas.
El rápido ritmo de innovación en IA también presenta un desafío. Constantemente surgen nuevos modelos, capacidades multimodales y agentes, lo que dificulta que las organizaciones se mantengan al día. Comprender qué implica cada nuevo desarrollo para las pruebas y cómo aplicarlo eficazmente es una tarea continua.
Las organizaciones necesitan evaluar las capacidades de IA que ofrecen sus herramientas y proveedores actuales. Una pregunta clave es: ¿qué puede aportar esto? Herramienta impulsada por IA ¿Qué puede hacer ahora una herramienta estándar hace un año? Esto ayuda a comprender los beneficios reales y el retorno de la inversión (ROI) de adoptar la IA. Sin la capacitación y la comprensión adecuadas de las herramientas, la adopción puede ser lenta e ineficaz.
Al considerar la pila tecnológica ideal para un ciclo de vida de desarrollo de software mejorado con IA, resulta útil considerar la pirámide de pruebas. Este modelo suele incluir pruebas unitarias en la base, seguidas de pruebas de integración (API) y, finalmente, pruebas funcionales y de interfaz de usuario en la cima. El análisis estático también suele incluirse en la base.
La IA se puede aplicar en todos estos niveles:
Más allá de estas aplicaciones específicas, existe una tendencia creciente hacia las pruebas de vibración, donde los evaluadores trabajan estrechamente con agentes de IA de forma más conversacional e iterativa. Esto requiere una sólida comprensión de los modelos de IA subyacentes y la capacidad de proporcionar contexto, quizás mediante jardines de modelos que permitan elegir LLM específicos o integrarlos con bases de conocimiento y bases de datos vectoriales existentes.
Para mantenerse relevantes, los testers y los profesionales de control de calidad necesitan desarrollar nuevas habilidades. La ingeniería de prontitud es fundamental: aprender a comunicarse eficazmente con la IA para obtener los resultados deseados. Esto implica comprender cómo formular preguntas, iterar según las indicaciones y tratar las interacciones con la IA como si fueran una conversación con un experto.
Sin embargo, las habilidades de prueba tradicionales siguen siendo importantes. Saber qué constituye una buena calidad, cómo escribir casos de prueba efectivos y comprender la cobertura comercial y técnica siguen siendo esenciales. Estas habilidades fundamentales orientan las indicaciones que crean los evaluadores y les ayudan a evaluar el resultado de la IA.
Algunos testers necesitarán desarrollar una comprensión técnica más profunda de la IA, incluyendo el funcionamiento de los LLM. Otros podrían centrarse más en la "codificación de vibraciones", concentrándose en la comprensión del negocio y la creación de indicaciones. La clave está en aprender cómo funcionan las herramientas de IA, comprender sus límites y descubrir cómo pueden utilizarse para mejorar la eficiencia, ya sea generando casos de prueba, triaje de fallos o creando datos de prueba.
En última instancia, los testers deberían aspirar a convertirse en los impulsores de estas herramientas de IA, en lugar de ser reemplazados por ellas. Al comprender las capacidades de la IA y cómo aprovecharlas al máximo, los testers pueden impulsar sus carreras y mantenerse a la vanguardia tecnológica.
Para las organizaciones que buscan adoptar la IA en sus procesos de prueba, empezar con poco suele ser la mejor estrategia. Desarrolle un plan claro sobre cómo quiere aprovechar la IA y comience con un equipo pequeño. Esto permite la experimentación y el aprendizaje sin sobrecargar a toda la organización.
Al considerar el ROI, no se deje llevar por largos análisis de negocio. A veces, el beneficio es evidente. Por ejemplo, si una herramienta de IA puede ahorrar incluso un minuto al día por desarrollador, el ahorro en costes puede justificar rápidamente la inversión. La clave está en poner las herramientas a disposición de los usuarios y permitirles empezar a experimentar.
Es fundamental abordar la protección de la propiedad intelectual y la privacidad de los datos, especialmente al utilizar servicios de IA en la nube. Asegúrese de que la propiedad intelectual de su empresa esté segura y de que las políticas de los proveedores no permitan el reentrenamiento de modelos con sus datos confidenciales.
Fomente la experimentación y el aprendizaje continuo. Comparta conocimientos y experiencias entre los equipos para evitar la repetición de errores y acelerar la adopción. Crear comunidades internas en torno a la IA puede fomentar la colaboración y difundir sus beneficios. Priorice la adopción de la IA, manténgase al día con las tendencias del sector y capacite a los equipos para explorar cómo la IA puede modernizar sus prácticas de prueba.
