La «precisión» suele ser paradójico. ¿Podemos lograr mitigar las alucinaciones con «Ingeniería de pruebas asistida por IA?
En toda gestión de proyectos ágiles, la presión por la entrega (y me refiero a la velocidad de desarrollo o construcción para entregar) a menudo «CHOCA» con la necesidad del «rigor» que se debiera tener y aplicar antes/durante/después de los procesos. En definitiva, se termina haciendo «lo que puede».
Muchos y «variaditos» son los «inconvenientes» que se presentan durante el proyecto, y los mismos representan «desafíos» que debemos necesariamente superar de alguna forma.
¿Eres Project Manager, Test Manager, QA Lead ó Agile Tester?
- Ambigüedad en la definición de requisitos:
La interpretación subjetiva de especificaciones vagas o incompletas, que deriva en defectos de diseño desde la fase temprana. - Ineficiencia en la generación de datos:
La inversión desproporcionada de tiempo en crear datos de prueba sintéticos complejos (JSON/XML) o anónimos que cumplan con regulaciones como GDPR. - Puntos ciegos en la cobertura:
La dificultad para identificar sistemáticamente todos los casos borde y particiones de equivalencia bajo cronogramas ajustados. - Reporte de defectos que no van al punto:
La redacción de informes de defectos ó bugs que carecen de la claridad técnica o el contexto de negocio necesario para priorizar su corrección inmediata. - Desgaste en la ejecución y mantenimiento:
El costo operativo de mantener suites de prueba actualizadas frente a cambios constantes en el producto.
La IA Generativa puede solucionar estos dolores. Hay que saber cómo.
Sin embargo, existe un riesgo latente que no podemos ignorar: la alucinación.
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Debemos entender que los LLM son probabilísticos, no deterministas. Pueden generar requisitos fabricados, estadísticas inventadas o código inseguro con total confianza. Si entra ruido (datos de entrenamiento imprecisos o falta de contexto), sale ruido.
La verdadera competencia del futuro no es solo usar la IA, sino auditarla. El rol del Ingeniero de Pruebas evoluciona con la implementación de técnicas y prácticas que sirvan como «filtro crítico»; una validación que aplique un escepticismo constructivo, para asegurar que la eficiencia no comprometa la veracidad. La adopción de la IA exige una gobernanza ética y técnica rigurosa.
Si te interesa profundizar en cómo implementar estrategias de Prompt Engineering robustas para mitigar alucinaciones y sesgos en tus procesos de QA, te invito a seguir mis publicaciones en LinkedIn.
En relación con la formación que dicto
Aquí te presento la trazabilidad exacta en el material:
- Alucinaciones: Este concepto se aborda como «Falta de precisión de la salida del modelo» y se detalla en la sección «Alucinaciones en las pruebas asistidas por Gen-AI», explicando causas como el ruido en datos de entrenamiento y la falta de comprensión contextual.
- Sesgo: Se trata en la sección «Sesgo y equidad en las pruebas asistidas por Gen-AI», discutiendo la exclusión de escenarios basados en atributos sensibles como edad, raza o género.
- Seguridad/Privacidad de datos: Se enfatiza el riesgo de exposición de datos confidenciales en LLMs públicos y los desafíos de cumplimiento (GDPR, HIPAA) .
- Propiedad Intelectual: Se discuten los riesgos de infracción de derechos de autor y la propiedad del contenido generado.
- Comportamiento no determinista: Se introduce este concepto clave explicando que los LLMs pueden dar respuestas diferentes a la misma entrada debido a su naturaleza probabilística y parámetros como la temperatura .
Este contenido valida que el curso no solo enseña a usar la herramienta, sino a gestionar sus riesgos inherentes.
Para detalles sobre formaciones especializadas en «GenAI-Assisted Test Engineering» que dicto, por favor contáctame por mensaje privado.
