La inteligencia artificial (IA) vive un momento de creciente interés en distintos sectores productivos y económicos, por ejemplo, se estima que a nivel mundial, 70% de los directivos de grandes empresas cree en la IA como una herramienta clave para la competitividad y el cambio. De igual manera, el 90% de los líderes empresariales tiene la adopción de la IA como una de sus principales prioridades en 2024.

En el caso de México, el reciente Informe de Madurez Digital México 2024 de la consultora EY y Needed Educación, señala que la adopción de la inteligencia artificial (IA) tiene un avance lento, pues de las empresas encuestadas sólo el 33% se siente lista para invertir en IA generativa este año. 

Hablando específicamente del sector de software, la IA está impactando principalmente en el desarrollo y en la automatización de tareas. En las pruebas de software, el nivel de uso de IA es relativamente bajo si se compara con áreas como la robótica, los sistemas autónomos o la traducción automática. Osvaldo Pérez Véliz, QA Lead Jr. de ITW, señala que la aplicación de la Inteligencia Artificial ha permitido potenciar el rendimiento, la eficiencia y la transparencia en las pruebas mejorando la calidad del producto final.

De acuerdo con el especialista, los innovaciones que ha generado el uso de la Inteligencia Artificial en las pruebas de software son:

• Automatización de pruebas: la IA permite crear algoritmos que automatizan la ejecución de pruebas de manera eficiente, ayudando a reducir la carga laboral.
• Detección de defectos: los algoritmos de IA pueden identificar patrones y anomalías en el software que los humanos podrían pasar por alto, logrando encontrar defectos rápida y efectivamente.
• Optimización de pruebas: la IA puede analizar datos históricos de pruebas para identificar áreas que requieren más atención y recursos, optimizando procesos y enfocándose en puntos críticos.
• Predicción de riesgos: los modelos de inteligencia artificial pueden predecir errores o fallos antes de que ocurran, ayudando a mitigar riesgos y mejorando la calidad final.

¿Qué demandas y retos trae el uso de la Inteligencia Artificial en las pruebas de software?

La escasez de talento y capacidades en IA es un reto que enfrentan las empresas. En el ámbito del software, los profesionales deben especializarse en habilidades que les permita hacer un uso eficiente de la IA. “La ciencia de datos, la estadística, el estudio del funcionamiento del cerebro son algunos de los conocimientos que necesitan los tester para tener éxito con la aplicación de la IA”, “los QA también deben capacitarse en herramientas de modelado de lenguaje como los chatbots o de automatización de procesos como UIPath, para que les ayuden a mejorar los procesos que abordan día a día” comentó el experto.

Otro de los retos que se debe de enfrentar con la IA es la privacidad y seguridad de los datos, “la recolección masiva de datos plantea serias preocupaciones sobre la privacidad y la protección contra accesos no autorizados y ciberataques. Este tema es clave ya que los datos son la materia prima para la implementación de algoritmos y modelos de IA” puntualiza el experto. 

La Inteligencia Artificial apunta a ser un elemento clave para el sector de pruebas de software en los próximos años, transformando los procesos, disminuyendo los errores y eficientando tiempos para llevar la calidad de pruebas a otro nivel. Es fundamental que los profesionales del software conozcan y se capaciten para aprovechar estas nuevas oportunidades que traerá la IA.

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