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La inteligencia artificial puede ser el próximo gran avance para la industria, pero los usuarios aún temen sus deficiencias en los negocios y las pruebas digitales.
Si bien la experiencia del cliente (CX) y la evaluación de la calidad son radicalmente diferentes, los riesgos asociados pueden ir más allá de la mera satisfacción. Persisten las protestas de que los sistemas CX impulsados por IA producen resultados deficientes y amenazan los puestos de trabajo de los agentes humanos.
Las herramientas de prueba digitales impulsadas por IA plantean preocupaciones similares sobre la precisión y el posible reemplazo de los probadores de software humanos. Gartner predice que para 2027, el 80% de las empresas habrán integrado herramientas de prueba mejoradas con IA en sus procesos de ingeniería de software. Además, se proyecta que el mercado de pruebas de software crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 5% de 2023 a 2027.
Este crecimiento ha generado temores de que la IA pueda reemplazar a los probadores de software, y que posibles fallas en las pruebas representen riesgos para la cadena de suministro de software empresarial.
Tal Barmeir, cofundador de una empresa de pruebas de software impulsada por IA BlinqIOcree que eso no sucederá. En cambio, cree que la IA está transformando el papel de los evaluadores humanos en “probadores asistidos por IA”, donde la IA mejora su productividad y eficiencia. Barmeir sostiene que el temor a que la IA reemplace a los evaluadores pasa por alto su potencial colaborativo para impulsar, en lugar de reemplazar, sus capacidades.
“Si bien la integración de la IA en las pruebas de software está aumentando, creo que es poco probable que reemplace por completo a los probadores humanos. Las herramientas mejoradas con IA se destacan en el manejo de tareas repetitivas y con uso intensivo de datos, lo que puede liberar a los evaluadores humanos para que se concentren en escenarios de prueba más complejos que requieren pensamiento crítico y habilidades de toma de decisiones”, dijo a TechNewsWorld.
Abordar el miedo a la IA mediante estrategias multicanal
Mejorar las habilidades de los trabajadores humanos para que realicen mejor su trabajo en centros de llamadas, conversaciones de ventas y centros de pruebas puede dar frutos similares. Hasta ese punto, Barmeir afirmó que mejorar las habilidades de los evaluadores tradicionales para que utilicen herramientas asistidas por IA puede mejorar significativamente la productividad y la eficiencia.
“Al integrar herramientas de inteligencia artificial, los evaluadores pueden automatizar aspectos mundanos del proceso de prueba, lo que les permite manejar más pruebas en menos tiempo y con mayor precisión. Este cambio no sólo acelera el ciclo de desarrollo sino que también permite a los evaluadores centrarse en áreas que requieren un conocimiento más profundo, como la experiencia del usuario y la seguridad”, explicó.
Barmeir presenta un caso sólido de cómo el uso de la IA en las pruebas de software puede mejorar los resultados empresariales.
“Los seres humanos seguirán siendo esenciales en las pruebas de software porque comprenden el contexto, interpretan los comportamientos matizados de los usuarios y toman decisiones éticas. La IA es experta en analizar datos e identificar patrones, pero no puede comprender el contexto ni tomar decisiones basadas en valores, áreas donde el juicio humano es crucial”, razonó.
Además, avances como AI Test Recorder mejoran las capacidades de prueba de IA al automatizar la captura y reproducción de escenarios de prueba. Sin embargo, incluso si estas herramientas mejoran la eficiencia y el alcance de las pruebas, la supervisión humana sigue siendo necesaria.
«Los seres humanos desempeñan un papel fundamental en el seguimiento y la interpretación de los resultados, garantizando que las pruebas se alineen con los estándares éticos y los objetivos comerciales, y proporcionando la comprensión contextual que la IA actualmente no puede lograr por sí sola», añadió.
Casos de uso aislados, roles humanos compartidos
¿Se aplica este mismo razonamiento a los reemplazos de trabajadores humanos por IA en otros casos de uso? Según Barmeir, el impacto de la IA en el empleo varía según los sectores. En algunas áreas, como la fabricación o el ingreso de datos, la IA podría reemplazar tareas repetitivas tradicionalmente realizadas por humanos.
“Sin embargo, en campos que requieren habilidades interpersonales, pensamiento creativo o toma de decisiones complejas, es más probable que la IA aumente las habilidades humanas en lugar de reemplazarlas. La clave es aprovechar la IA como herramienta que complementa y mejora las habilidades humanas”, observó.
Barmeir sugirió que las empresas deben adaptar sus suposiciones, a veces erróneas, para cambiar el creciente uso de anti-IA en situaciones de experiencia del cliente. Pueden hacerlo centrándose en la transparencia, la personalización y el control para mitigar las crecientes preocupaciones sobre la IA en las interacciones con los clientes.
«Esto implica comunicar claramente cómo se utiliza la IA, garantizar que las interacciones sean tan personalizadas y empáticas como las humanas, y dar a los usuarios la opción de elegir entre servicios humanos y asistidos por IA», dijo.
El estado de las pruebas de software
Según Barmeir, la industria de pruebas de software está experimentando una transformación significativa impulsada por la integración de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático. Hay dos cosas en juego.
Uno es un fuerte enfoque en la automatización de los procedimientos de prueba de rutina para mejorar la eficiencia. El otro es mantener un marco sólido para las pruebas de seguridad y rendimiento.
“Este cambio hacia la automatización está acortando significativamente el tiempo de comercialización [TTM] para nuevas versiones de software, lo cual es una ventaja crítica en el acelerado panorama digital actual”, afirmó.
Al permitir ciclos de implementación más rápidos, las empresas pueden responder más rápidamente a las demandas del mercado y aprovechar los comentarios de manera más efectiva. Este enfoque mejora el proceso de desarrollo y ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas en la economía digital.
Pros, contras y el futuro de los probadores asistidos por IA
La automatización acelera enormemente el proceso de prueba y reduce el error humano. Permite a los evaluadores centrarse en aspectos más complejos del software, mejorando la eficiencia y precisión de las pruebas.
La IA mejora las pruebas manuales al manejar mayores cargas de trabajo o complejidad de manera más efectiva. Esta capacidad facilita la ampliación de los esfuerzos de prueba a medida que aumentan la complejidad del software y las necesidades empresariales.
Las desventajas incluyen la posibilidad de que se pasen por alto problemas y la necesidad de actualizar continuamente para alinearse con los nuevos cambios de software. Barmeir advirtió que esto puede requerir una inversión continua en tiempo y recursos.
El futuro de los probadores asistidos por IA parece prometedor, con oportunidades para democratizar el campo y hacerlo accesible a un nivel básico. Las herramientas de inteligencia artificial reducen las barreras de entrada al permitir que aquellos con menos experiencia técnica participen en los procesos de prueba.
«Esta democratización significa que más personas pueden contribuir y participar en las pruebas de software, ampliando el grupo de talentos y fomentando la innovación», dijo.
Remodelando la industria del control de calidad
Barmeir insistió en que la IA mejora significativamente la industria del control de calidad al automatizar tareas rutinarias e introducir herramientas sofisticadas como Grabador de pruebas de IA y Dramaturgo. Estas herramientas trabajan juntas para acelerar el proceso de prueba y al mismo tiempo garantizan altos estándares de calidad y confiabilidad en los productos de software.
AI Test Recorder toma un requisito de prueba y genera de manera eficiente un conjunto de pruebas completo en Playwright. La función de código de la plataforma simplifica aún más el proceso de automatización al permitir a los usuarios crear scripts de prueba a través de interacciones grabadas con un sitio web, eliminando la necesidad de codificación manual.
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