La inteligencia artificial continúa transformando la forma en que vivimos y trabajamos, ya no es ciencia ficción o historias que vemos en películas o leemos en libros.

Ahora es una realidad del día a día, desde los asistentes virtuales de nuestros teléfonos hasta los sistemas de recomendación de nuestras plataformas de streaming favoritas, ¡todo es inteligencia artificial!

En las organizaciones, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar nuevos modelos de negocio.

Desde la automatización de tareas repetitivas hasta el análisis de grandes volúmenes de datos, la IA ofrece un amplio abanico de posibilidades para las empresas.

Y otro aspecto que la inteligencia artificial está revolucionando es la forma en que las empresas abordan el aseguramiento de la calidad (QA). 

En este blog queremos abordar el rol de la IA en la tecnología, en roles QA y cómo en Alkemy brindamos programas exitosos y confiables de capacitación de QA que van de la mano de la IA 

¿A qué se refiere la capacitación QA? 

La capacitación de QA (Quality Assurance, o Aseguramiento de la Calidad) es un pilar fundamental para garantizar que los productos o servicios de una organización cumplan con los estándares de calidad establecidos. 

Un equipo de QA bien capacitado es capaz de identificar y resolver problemas de manera proactiva, mejorando así la satisfacción del cliente y la reputación de la empresa.

En pocas palabras la capacitación QA es importante porque:

• Ayuda a evitar errores o posibles defectos: Una capacitación adecuada permite a los profesionales de QA identificar y prevenir errores comunes en el desarrollo de software o productos, reduciendo los costos de corrección posteriores.
• Aumenta la eficiencia: Conocimientos actualizados sobre herramientas y metodologías de prueba aceleran los procesos de aseguramiento de calidad, optimizando el tiempo y los recursos.
• Mejora la calidad del producto: Una capacitación continua garantiza que los productos cumplan con los requisitos de calidad y las expectativas del cliente.
• Fomenta la innovación: Al estar al día con las últimas tendencias en QA, los profesionales pueden proponer soluciones innovadoras y mejorar los procesos de desarrollo.
• Aumenta la satisfacción del cliente: Un producto de alta calidad, libre de defectos, conduce a una mayor satisfacción del cliente y a la fidelización.

La IA en los roles de QA 

La IA está transformando los roles tradicionales de los profesionales de QA, permitiendo una mayor eficiencia, precisión y cobertura en las pruebas de software.

Al automatizar tareas repetitivas y mejorar la precisión de las pruebas, la IA permite a los equipos de QA centrarse en actividades de mayor valor, como el diseño de estrategias de prueba, la colaboración con los desarrolladores y la mejora continua de los procesos.

¿Cómo está impactando la IA en los roles de QA?

Automatización de tareas repetitivas:

• Generación automática de casos de prueba: La IA puede analizar los requisitos del software y generar automáticamente un conjunto amplio y diverso de casos de prueba, lo que reduce el esfuerzo manual y aumenta la cobertura de las pruebas.
• Ejecución automatizada de pruebas: Las herramientas de IA pueden ejecutar pruebas de forma autónoma, liberando a los testers para que se enfoquen en tareas más estratégicas.

Detección temprana de defectos:

• Análisis de grandes volúmenes de datos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos de prueba para identificar patrones y anomalías que podrían indicar la presencia de defectos, lo que permite detectarlos en etapas tempranas del desarrollo.
• Predicción de fallas: Al aprender de los datos históricos, la IA puede predecir qué áreas del software son más propensas a fallar, lo que permite a los equipos de QA concentrar sus esfuerzos en esas áreas.

Mejora de la precisión y cobertura de las pruebas:

• Pruebas exploratorias inteligentes: La IA puede sugerir escenarios de prueba y datos de entrada que los testers humanos podrían no considerar, lo que aumenta la cobertura de las pruebas y la probabilidad de encontrar defectos.
• Análisis de código estático: La IA puede analizar el código fuente para identificar posibles vulnerabilidades y errores antes de que se ejecuten las pruebas.

Optimización de los procesos de QA:

• Análisis de resultados: La IA puede analizar los resultados de las pruebas para identificar tendencias, patrones y áreas de mejora, lo que permite optimizar los procesos de QA y reducir los tiempos de ciclo.
• Adaptación a los cambios: La IA puede adaptarse rápidamente a los cambios en los requisitos del software y generar nuevos casos de prueba de manera automática.

En resumen, la IA está revolucionando el aseguramiento de la calidad, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia, la precisión y la cobertura de las pruebas. Los profesionales de QA que se adapten a esta nueva realidad y adquieran las habilidades necesarias estarán mejor preparados para enfrentar los desafíos del futuro.

Alkemy y nuestro programa de capacitación de QA

Con nuestros entrenamientos corporativos podrás acelerar la curva de aprendizaje del talento, de forma escalable y eficiente, generando experiencias increíbles con nuestra metodología de entrenamientos.

Nuestra tecnología y metodología de entrenamiento puede aplicarse a distintos casos de uso: Onboarding, Reskilling, Upskilling, Aprendizaje Continuo y por supuesto, la capacitación QA. 

Definimos el punto de llegada a través del diseño del perfil “Job Ready” o listo para trabajar y nos ponemos manos a la acción. 

¿Qué exactamente entrenamos en nuestros programas?

• Herramientas de IA en Automatización

Uso de herramientas de IA para detección de defectos

Aplicación de IA en herramientas de testing automatizado para detectar patrones y predecir defectos de manera proactiva. Estudio de herramientas como Testim, Functionize o Applitools, que usan algoritmos de machine learning para analizar grandes volúmenes de datos de pruebas.

Implementación de IA en escenarios de pruebas reales

Cómo configurar y entrenar modelos de IA para generar casos de prueba inteligentes basados en datos históricos. Implementación de IA para mejorar la cobertura de pruebas y priorizar áreas críticas del software. Uso de técnicas de predicción de fallos y generación automática de scripts de prueba.

• Prompt Engineering

Generación de Prompt

Formular consultas a modelos de IA (como GPT) para obtener respuestas precisas y aplicables en la automatización de pruebas.

Mejores Prácticas de Prompt

Estructuración adecuada de prompts, y cómo consultar a herramientas de IA respetando políticas de privacidad y seguridad empresarial.

• IA Copilot Trainning

GitHub Copilot

Manejo de extensiones Github Copilot. Utilización como asistente de codificación para automatización y generación de scripts de prueba.

Copilot Chat

Cómo interactuar con GitHub Copilot Chat para realizar revisiones, correcciones y mejoras en scripts automatizados.

Generación de Documentación con Github Copilot

Generación de explicaciones de código y documentación de proyecto mediante la extensión de Chat Github Copilot para Visual Studio Code

La IA nos permite crear un ciclo de mejora continua en nuestros programas de capacitación de QA. Al analizar los datos generados por la plataforma, podemos identificar las áreas en las que nuestros equipos necesitan más apoyo y adaptar nuestros programas en consecuencia. 

Además, nos ayuda a evaluar la efectividad de nuestras iniciativas de capacitación y a medir el retorno de la inversión. En Alkemy, la IA es una herramienta fundamental para garantizar que nuestros equipos estén siempre actualizados y altamente capacitados. 

¿Listo para llevar tu compañía al siguiente nivel? Trabajar de la mano con la IA nos permite estar a la vanguardia y ser una opción confiable y exitosa. ¡Trabajemos juntos!