La inteligencia
artificial no sustituye al talento especializado, sino que amplía su capacidad
para anticipar riesgos, acelerar ciclos de desarrollo y alinear la calidad del
software con los objetivos de negocio.
México. La calidad del software va más allá de encontrar errores
para liberar una aplicación y se ha convertido en una factor que redefine la
rentabilidad de las empresas, al reducir riesgos operativos, proteger la
experiencia del usuario y dar mayor certeza antes de llevar una versión a
producción. Con la incorporación de inteligencia artificial (IA) en el
aseguramiento de la calidad (Quality Assurance, QA), el rol del tester pasa del
ejecutor de pruebas al estratega capaz de anticipar fallas y proteger los
flujos que sostienen el negocio.
El costo de ignorar la calidad del software es cada vez más
visible. El Consortium for Information & Software Quality estimó que la
mala calidad del software le costó al mercado estadounidense al menos 2.41
billones de dólares en 2022. Una cifra que las firmas del sector siguen citando
como referencia y que la creciente adopción de código generado por IA podría
presionar al alza.
El riesgo quedó expuesto en julio de 2024, cuando una
actualización defectuosa de CrowdStrike dejó fuera de operación a 8.5 millones
de computadoras en el mundo. Aunque representó menos del uno por ciento del
universo total de equipos, afectó infraestructura crítica, aerolíneas,
hospitales y bancos. La proporción fue pequeña, pero las consecuencias fueron
desproporcionadas.
“En la banca, un cambio que parece menor en la aplicación
puede tocar una transferencia, la validación de identidad o el cálculo de
intereses. Revisar todo de manera manual, con lleva muchas horas y deja expuestos
datos muy sensibles. Cuando esas pruebas se automatizan, el equipo se libera
para concentrarse en lo que de verdad pesa, el riesgo de negocio y la
experiencia del cliente”, afirma Sergio Mora, CTO de Ecosistemas Global en
México.
Cuatro
beneficios para la operación del negocio
Esa validación recurrente la sostienen plataformas como
Katalon, que reúnen en un mismo entorno la creación de casos con IA, la
automatización web, móvil, de API y de escritorio, la autorreparación de los
scripts, los análisis predictivos y los reportes ejecutivos. Sus
diferenciadores rinden cuatro beneficios.
1.
Aceleración del tiempo de salida al mercado. Genera casos a partir de requisitos e
historias de usuario y crea scripts en lenguaje natural en segundos, sin
sacrificar estándares.
2.
Alineación con los ingresos. Con el monitoreo en producción, prioriza los flujos críticos,
como el pago de un comercio electrónico, y protege de forma directa las ventas.
3.
Enfoque predictivo. Cruza datos históricos, registros (logs) y ejecuciones previas para
anticipar fallas, y con la autorreparación los scripts se ajustan solos.
4.
Visibilidad para la dirección. Traduce métricas técnicas en briefings ejecutivos sobre el
estado de la versión y sus riesgos, en un lenguaje comprensible para el
negocio.
La automatización del testing también ayuda a ordenar
ecosistemas de desarrollo cada vez más fragmentados. Según GitLab, más de la
mitad de los equipos DevOps utiliza seis o más herramientas y el 64% busca
consolidarlas para reducir el mantenimiento y los cambios de contexto.
“Con plataformas como Katalon dejamos de perseguir errores al
final del proyecto para construir la calidad desde el primer día. La
inteligencia artificial nos ayuda a crear y mantener las pruebas, pero lo
importante es que el equipo gana cobertura, velocidad y trazabilidad, y el área
de negocio sabe cuándo puede liberar con respaldo y no con los dedos cruzados”,
agrega Mora.
El
surgimiento del QA híbrido
De ese cruce entre máquina y oficio surge un nuevo perfil, el
“QA híbrido”, que combina el análisis de requerimientos, las pruebas manuales y
automatizadas y el mantenimiento del código apoyado en IA. La inteligencia
artificial genera los scripts iniciales, detecta patrones de falla y propone
escenarios, pero es el criterio humano el que decide qué tiene sentido probar y
si los resultados responden al comportamiento real del usuario. Lejos de volver
prescindible al tester, lo coloca en el centro, porque la IA no
sustituye al QA, sino al QA que no evoluciona.
Bajo esa lógica, las habilidades más cotizadas serán las
analíticas, leer grandes volúmenes de datos, validar lo que proponen los
algoritmos y anticipar cómo se comportará el usuario final. En un mercado de
pruebas de software que, según SNS Insider, pasará de 54,110 millones de
dólares en 2025 a cerca de 127,000 millones en 2033, la ventaja no estará en la
herramienta, sino en los equipos que sepan combinar inteligencia artificial y
criterio humano.
***
Acerca
de Ecosistemas Global: Ecosistemas Global es una
empresa de tecnología con más de 30 años de experiencia, especializada en
soluciones de software, automatización, inteligencia artificial,
ciberseguridad, testing y staffing IT. Reconocida por su liderazgo en
innovación y calidad tecnológica, la compañía cuenta con más de 500
empleados a nivel global y opera en mercados estratégicos como Argentina,
Chile, Brasil, México, España y Estados Unidos. Gracias a su red internacional
de operaciones y su equipo multidisciplinario, Ecosistemas Global ofrece
soporte y soluciones tecnológicas a nivel mundial.
Con un
enfoque integral que combina experiencia, cercanía con los clientes y una
visión estratégica global, Ecosistemas Global impulsa la transformación digital
de empresas de diversas industrias, ofreciendo soluciones innovadoras y
escalables que optimizan procesos y fomentan la competitividad. Ecosistemas
Global ha sido distinguida por la revista CIOReview Latam como uno de
los principales proveedores de servicios IT en América Latina, gracias a su
compromiso con la excelencia tecnológica y su enfoque centrado en el cliente.
No hay comentarios:
Publicar un comentario