La IA entra de lleno en el testing y calidad de software

Sogeti ha dado a conocer los resultados del informe World Quality Report 2019, donde se pone de manifiesto la creciente importancia del testing y calidad de software a la hora de mejorar los objetivos en los negocios y aumentar los resultados. El estudio se ha elaborado a partir de 1.725 entrevistas a CIOs y otros profesionales del sector tecnológico en 32 países.

Este tipo de procesos de testing y calidad de las aplicaciones aún necesita mejorarse y ser adoptado por las organizaciones, concretamente mediante metodologías Agile y DevOps. Son procesos que mejoran los resultados a nivel corporativo, pero la brecha entre las prioridades de las empresas y las expectativas de los clientes siguen siendo un obstáculo a la hora de adoptarlos.

Debido a que no se están tratando los datos empresariales de forma idónea y al continuo cambio en las necesidades y tendencias de los usuarios finales, se hace complicado realizar las pruebas suficientes y detectar fallos antes de poner en producción las aplicaciones y servicios. Y esto puede suponer verdaderos quebraderos de cabeza para los responsables. Como ejemplo de ello, el 69% de las organizaciones encuestadas admite seguir usando Excel para generar manualmente datos de pruebas, un porcentaje similar al de empresas que copia datos de producción con posterior manipulación, procesos totalmente ineficientes y en cierta forma arcaicos.

En base a los resultados obtenidos en el informe, José Luis Antón, responsable de Sogeti España, hace hincapié en la necesidad de inyectar algoritmos de inteligencia artificial y machine learning en estos procesos de testing, de tal forma que sea más fácil automatizarlos y, sobre todo, que las aplicaciones se puedan adaptar a las necesidades y entornos reales. “La automatización de pruebas es el gran reto para las empresas y ha sido una tendencia en constante crecimiento en los últimos años, pero aún hay camino por recorrer”, señalaba Antón durante la presentación del estudio a los medios de comunicación.

Esa automatización proporciona ventajas y beneficios como el mejor control y transparencia de las actividades de prueba, la mejora en la detección de defectos, la reducción de costes en las pruebas, así como en el tiempo de los ciclos de testing.

Otro de los grandes retos es la falta de profesionales especializados en este tipo de procesos. El factor humano sigue siendo imprescindible para poder configurar correctamente las pruebas en base a los datos particulares de cada organización. De hecho, muchas empresas siguen externalizando tales procesos ante la falta de talento. Así, el 41% de las organizaciones identificó una falta de las competencias adecuadas para las actividades de QA y de realización de pruebas, mientras que el 58% de los encuestados han tenido que recurrir a profesionales externos especializados en inteligencia artificial.

Tras el estudio, Sogeti realiza diversas recomendaciones para mitigar esa brecha y poder llevar a cabo las pruebas y calidad de software eficientemente. Son las siguientes:

1. Crear un ecosistema de testing inteligente y conectado en el que se utilice la analítica inteligente
2. Aumentar la seguridad, introduciéndola antes en las fases iniciales del ciclo de vida
3. Ampliar las habilidades de IA dentro del equipo de pruebas a través de la introducción de científicos de datos, matemáticos, estadísticos, etc.
4. Reimaginar la automatización de pruebas como plataforma
5. Aumentar la notoriedad y visibilidad de los entornos de prueba, adoptar un enfoque de centro de excelencia para la gestión de los datos de pruebas.