La forma en la que podemos ir integrando a la inteligencia artificial en el desarrollo de software redefine tratamientos actuales como por ejemplo la detección de defectos / bugs, la identificación de funcionalidades que están ausentes y la comprensión de las expectativas que tiene el usuario respecto de la aplicación. Con la IA está ocurriendo que nos permite posicionarnos de manera estratégica al analizar grandes volúmenes de datos, procesar gran cantidad de datos e información en tiempo real y ofrecer insights sumamente valiosos. Más allá de lo técnico, la IA permite evaluar el lenguaje emocional de los usuarios de diferentes maneras, contribuyendo a una toma de decisiones ágil y equilibrada. Este enfoque no sólo mejora la calidad del software y/o procesos asociados, sino que también impulsa la innovación al explorar límites y oportunidades no pensadas hasta ahora, situando a la IA -como una nueva entidad- como un actor que está transformando el desarrollo tecnológico.
Mejorando el Control de Calidad y las Expectativas del Usuario
El control de calidad en el desarrollo de software es una tarea esencial que implica la detección de defectos, bugs y la alineación con las necesidades y expectativas del usuario. Lograr entender y discernir entre defectos, bugs, funcionalidades faltantes, necesidades a cubrir y expectativas que tienen los usuarios respecto de la aplicación y que a veces puede ser poco realista, resulta ser una tarea compleja para el equipo de desarrollo y por supuesto para nosotros como testers, y resulta por lo tanto sumamente importante pensar la forma de tratar de manera estratégica estos aspectos para ofrecer productos de calidad. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se convierte en una herramienta que nos puede servir para mejorar estas acciones humanas y resolver problemas en el control de calidad del software así como también en procesos asociados.
Los errores en el software tradicionalmente se consideran defectos que afectan el funcionamiento del sistema. Sin embargo, la definición se ha ampliado para incluir cualquier aspecto que pueda disminuir el valor del producto para los interesados directos. La detección temprana y corrección eficiente de estas incidencias son esenciales para garantizar un software funcional y que le brinde a los usuarios la satisfaccción esperada.
Por otro lado, las funcionalidades faltantes representan oportunidades de crecimiento e innovación. La decisión de abordar estas características ausentes implica consideraciones estratégicas, como la dirección del producto, la asignación de recursos y el posicionamiento en el mercado. Aquí es donde la inteligencia artificial puede desempeñar un papel crucial al analizar patrones de usuarios, identificar necesidades no satisfechas y proponer soluciones que aumenten el valor del producto.
Las historias de usuario son fundamentales para comprender las necesidades y expectativas del usuario, y ni hablar de sus correspondientes criterios de aceptación, materia prima para nosotros. Aquí es donde la inteligencia artificial puede analizar emociones y grandes conjuntos de datos de opiniones de usuarios para comprender patrones y tendencias, identificando posibles características o mejoras que podrían satisfacer necesidades emergentes.
Aceptar las emociones y las opiniones de los usuarios, ya sea sobre defectos y/o bugs o funcionalidades faltantes, va más allá de una decisión técnica; es estratégica. La inteligencia artificial puede jugar un papel crucial al procesar de manera eficiente grandes volúmenes de datos de los usuarios, extrayendo insights valiosos y ayudando a equilibrar las necesidades inmediatas con la visión a largo plazo del producto. Además, puede evaluar el impacto potencial en la experiencia del usuario y la competitividad del producto en el mercado.
La complejidad de evaluar las emociones y las opiniones de los usuarios requiere no sólo del análisis técnico sino también de la comprensión psicológica del usuario, gestión de expectativas y alineación del desarrollo del producto con objetivos estratégicos. La inteligencia artificial puede contribuir a dicha evaluación multidisciplinaria al analizar el lenguaje emocional en los comentarios de los usuarios, identificando no solo problemas técnicos sino también aspectos emocionales que influyen en la percepción del producto.
La innovación en el desarrollo de software a menudo implica ir más allá de las expectativas convencionales. La inteligencia artificial, al comprender la complejidad de los comentarios de los usuarios, puede ser una guía invaluable para explorar límites y formas novedosas de mejorar un producto. Puede identificar oportunidades de innovación que van más allá de simplemente corregir errores o agregar funciones faltantes, diferenciando el producto en un mercado saturado.
En resumen, la integración de la inteligencia artificial en el control de calidad y el desarrollo de software presenta una oportunidad significativa para mejorar la gestión de los defectos y/o bugs, identificar ausencias funcionales y la gestión de las expectativas, a partir de su capacidad en analizar y procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, ofreciendo resultados que permiten tomar decisiones estratégicas.
Adelanto del próximo contenido relacionado y que tiene que ver con las especificaciones
Las especificaciones son cruciales para el desarrollo de software, tanto en sistemas tradicionales como en aquellos basados en IA, puesto que permiten verificar que el comportamiento del sistema cumple con los requisitos, debiendo cumplir con ambos, ya que en el contexto de sistemas basados en IA, las especificaciones del sistema y requisitos son cruciales para las pruebas porque tienen que enfrentar desafíos únicos: la naturaleza exploratoria, la incertidumbre en la precisión, la probabilidad y la replicación del comportamiento humano que complican la especificación, además de que flexibilidad requerida para interfaces de usuario AI añade complejidad. En este sentido las características distintivas de la IA, como adaptabilidad y autonomía, deben definirse también en la especificación para poder garantizar una especificación clara y completa que permitan realizar pruebas efectivas.
Fuente de inspiración: ISTQB AI
