{"id":132799,"date":"2023-10-03T08:00:00","date_gmt":"2023-10-03T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=132799"},"modified":"2023-10-05T12:51:13","modified_gmt":"2023-10-05T10:51:13","slug":"la-ai-en-la-prueba-de-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/la-ai-en-la-prueba-de-software\/","title":{"rendered":"La IA en las pruebas de software"},"content":{"rendered":"<p>A medida que aumentan las demandas de los usuarios de SAP, los equipos de pruebas deben dominar ciclos de relanzamiento cada vez m\u00e1s cortos, a menudo incluso varias compilaciones al d\u00eda para aplicaciones en la nube. Para seguir este ritmo, la garant\u00eda de calidad ya no puede dejarse para el final, sino que debe integrarse en todas las fases del proceso DevOps.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo que se necesita es un giro a la izquierda en el modelo V: si se tiene en cuenta la calidad ya en la fase de planificaci\u00f3n de las aplicaciones, las empresas pueden detectar y resolver los problemas en una fase temprana. Pero, \u00bfc\u00f3mo hacerlo ante la reducci\u00f3n de los presupuestos y la falta de trabajadores cualificados? Sin la automatizaci\u00f3n de las pruebas, ya no es posible. Tambi\u00e9n se utiliza cada vez m\u00e1s la inteligencia artificial.<\/p><div class=\"great-fullsize-content-es\" style=\"margin-left: auto;margin-right: auto;text-align: center;\" id=\"great-2100738416\"><a href=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/kit-de-medios\/\" target=\"_blank\" aria-label=\"nl_werbung_800x100_es\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es.jpg\" alt=\"\"  srcset=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es.jpg 800w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-400x50.jpg 400w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-768x96.jpg 768w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-100x13.jpg 100w, 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Seg\u00fan un estudio sobre profesionales de DevOps realizado por TechStrong y Tricentis, el 90% de los encuestados ve un potencial considerable en el uso de la IA. Esperan los mayores beneficios en el \u00e1mbito de las pruebas.<\/p>\n\n\n\n<p>Las pruebas de interfaz de usuario se utilizan para garantizar que una interfaz de usuario funciona como se desea y ofrece una buena experiencia de usuario. Suelen ser laboriosas y cuestan mucho tiempo porque son dif\u00edciles de automatizar. La IA supera este obst\u00e1culo. Al simular el comportamiento del usuario humano, puede realizar pruebas de interfaz de usuario independientemente de la perspectiva del usuario.<\/p>\n\n\n\n<p>En las pruebas de interfaz de usuario resulta especialmente dif\u00edcil adoptar un enfoque de desplazamiento a la izquierda. Esto se debe a que, por regla general, los probadores s\u00f3lo pueden iniciar la automatizaci\u00f3n de las pruebas una vez que la interfaz de usuario est\u00e1 completamente desarrollada. Esto ralentiza el lanzamiento. La IA, en cambio, ya puede crear casos de prueba a partir de la maqueta del dise\u00f1o de una aplicaci\u00f3n. Esto permite dise\u00f1ar casos de prueba de la interfaz de usuario antes incluso de que \u00e9sta exista. Las mismas pruebas pueden transferirse despu\u00e9s a la aplicaci\u00f3n totalmente desarrollada.<\/p>\n\n\n\n<p>Las pruebas visuales se utilizan para garantizar que una interfaz de usuario funciona en distintos dispositivos finales. Comparando una captura de pantalla b\u00e1sica con una futura, es posible descubrir problemas que no se detectan en las pruebas funcionales a nivel del DOM (Document Object Model). Una IA puede automatizar las pruebas visuales. El requisito previo es que se le ense\u00f1e a qu\u00e9 se\u00f1ales visuales debe prestar atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Incluso un peque\u00f1o cambio en una aplicaci\u00f3n puede provocar que la identificaci\u00f3n de objetos deje de funcionar y las pruebas se interrumpan. Por tanto, los proveedores de control de calidad deben comprobar y adaptar continuamente sus guiones de automatizaci\u00f3n. Esto lleva mucho tiempo y aumenta los costes de mantenimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>En cambio, una IA puede automatizar las pruebas de interfaz de usuario sin identificadores t\u00e9cnicos. Reconoce objetos con la ayuda de redes neuronales en el nivel visual de la interfaz de usuario. Esto significa que ya no pueden surgir problemas debidos a referencias rotas entre objetos e identificadores. La IA visual tambi\u00e9n hace que los casos de prueba sean independientes de la tecnolog\u00eda subyacente. Esto significa que las pruebas pueden utilizarse en todas las plataformas, independientemente de si una aplicaci\u00f3n se ejecuta en un sistema Windows, Android, Apple o en la nube.<\/p>\n\n\n\n<p>Los probadores dedican gran parte de su tiempo a solucionar problemas. Cuando una prueba falla, tienen que determinar minuciosamente por qu\u00e9 no funciona. La IA, en cambio, puede analizar autom\u00e1ticamente los datos de las pruebas fallidas e identificar patrones de error comunes. Despu\u00e9s, puede incluso reparar autom\u00e1ticamente problemas comunes, como referencias defectuosas.<\/p>\n\n\n\n<p>Para que las pruebas sean lo m\u00e1s eficaces posible, es importante probar de forma selectiva las \u00e1reas que plantean mayor riesgo. En la pr\u00e1ctica, esta transparencia suele faltar. Por ello, muchas empresas realizan las pruebas seg\u00fan el principio de la dispersi\u00f3n y acumulan un conjunto de pruebas abultado que se vuelve cada vez m\u00e1s lento. Pero al hacerlo, s\u00f3lo cubren entre el 20 y el 40 por ciento de sus riesgos empresariales.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" data-block-type=\"core\">DevOps y Low-Code con IA<\/h2>\n\n\n\n<p><br>Una IA puede realizar un an\u00e1lisis de impacto automatizado para identificar los mayores riesgos. De este modo, ayuda a los responsables de calidad a priorizar las pruebas m\u00e1s importantes y probar lo correcto. La IA tambi\u00e9n puede dise\u00f1ar casos de prueba automatizados y lograr una cobertura \u00f3ptima de las pruebas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Para aplicar una estrategia hol\u00edstica de ingenier\u00eda de calidad, las empresas necesitan el mejor apoyo t\u00e9cnico posible. La IA ayuda a integrar la automatizaci\u00f3n de pruebas en los procesos DevOps en una fase temprana. La mejor forma de introducir la nueva tecnolog\u00eda es con una plataforma low-code\/no-code. <a href=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/en\/category\/cover-stories\/coverstory-23-09\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/en\/category\/cover-stories\/coverstory-23-09\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Art\u00edculo de portada del E3 sobre el tema.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.tricentis.com\/de\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.tricentis.com\/de\" rel=\"noreferrer noopener\">tricentis.com<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial est\u00e1 en alza. 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