- Automatización de tareas repetitivas
- Información predictiva
- Mejora de la cobertura de las pruebas
- Apoyo a la implantación continua
- Mejora de la eficacia
- Mayor precisión
- Mantenimiento de pruebas dinámicas
Automatización de tareas repetitivas
Piense en todo el tiempo que pasa escribiendo casos de prueba y buscando errores. Estas tareas son tediosas y consumen mucho tiempo, lo que aleja a los equipos del trabajo que realmente importa. La IA en la automatización del control de calidad interviene aquí, encargándose del trabajo pesado. Se encarga de las tareas repetitivas sin esfuerzo, liberando a los equipos para que puedan centrarse en resolver problemas complejos y mejorar la calidad general.
Información predictiva
¿Y si pudiera detectar los puntos débiles de su código antes de que causen problemas? La inteligencia artificial en las pruebas de software lo hace posible. Mediante el análisis de datos históricos, predice áreas de alto riesgo en el código. En lugar de esperar a que aparezcan errores, los equipos de control de calidad pueden abordar estos puntos débiles con antelación, evitando costosas correcciones posteriores.
Mejora de la cobertura de las pruebas
Las pruebas de software suelen dejar lagunas, sobre todo cuando se trata de casos extremos o de pruebas en distintos entornos. La inteligencia artificial cambia esta situación. Profundiza, identifica esos escenarios ocultos y ejecuta pruebas en una serie de condiciones. Según TestRail, más de50% de profesionales de la garantía de calidad informan de la mejora de la cobertura de las pruebas y la productividad con IA. ¿El resultado final? Software diseñado para hacer frente a lo inesperado.
Apoyo a la implantación continua
El objetivo de todo equipo de DevOps es lanzar actualizaciones rápidamente sin romper nada. La IA se integra perfectamente en los procesos CI/CD y ofrece información en tiempo real durante las implantaciones. Señala los problemas inmediatamente, de modo que las correcciones se realizan en el acto. Esto acelera los ciclos de lanzamiento al tiempo que mantiene la confianza en la calidad del software.
Mejora de la eficacia
La velocidad y la calidad a menudo parecen un compromiso en la garantía de calidad, pero la IA salva esa distancia. Acelera los procesos de comprobación al tiempo que mantiene la precisión. Con la IA, los equipos cumplen plazos ajustados sin sacrificar la integridad de su trabajo. El resultado es una entrega más rápida sin quebraderos de cabeza. Por ejemplo, en uno de nuestros proyectos, AI automatizada análisis de los resultados de las pruebas, categorización de los fallos y mejora de los informes, lo que permite entregas más rápidas y eficaces.
Mayor precisión
Seamos sinceros: las pruebas manuales dejan margen para el error. El cansancio, los descuidos o simplemente la naturaleza humana pueden hacer que se pasen por alto defectos. La IA en el control de calidad minimiza ese riesgo. Es precisa, coherente y exhaustiva, y detecta problemas que podrían quedar sin resolver. Así se consigue un software más limpio y fiable.
Mantenimiento de pruebas dinámicas
A medida que el software evoluciona, las pruebas también deben hacerlo. Actualizarlas manualmente es un engorro y supone una pérdida de tiempo valiosa. La IA se encarga de esto, actualizando los casos de prueba automáticamente para seguir el ritmo de los cambios en la aplicación. Esto facilita el mantenimiento y permite a los equipos centrarse en nuevos retos en lugar de en los antiguos.
