El aseguramiento de la calidad (QA) es una parte integral de cualquier industria que busque entregar productos o servicios de alta calidad a los clientes. Con la constante evolución tecnológica, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta poderosa para mejorar y agilizar los procesos de QA.

Para las organizaciones con experiencia previa en desarrollo de software, es esencial reconocer la importancia del aseguramiento de la calidad. Antes de la llegada de la IA, el QA de software empleaba una serie de metodologías manuales que requerían pruebas continuas para la consistencia. Este proceso consumía mucho tiempo y recursos para las empresas.

En este blog, exploraremos el papel de la IA en QA, cómo se utiliza y los pasos para implementar la IA de manera efectiva con nosotros como su socio de outsourcing.

¿Cómo se Utiliza la Inteligencia Artificial en el Aseguramiento de la Calidad?

La inteligencia artificial (IA) puede revolucionar el aseguramiento de la calidad (QA) impulsando una automatización poderosa e inteligente, facilitando un proceso de prueba rápido. A medida que la IA se vuelve cada vez más omnipresente, simplifica la creación, ejecución y análisis de software para los probadores, eliminando la necesidad de actualizaciones manuales constantes. Esto es particularmente crucial en proyectos de IA, que exigen aprendizaje y gestión continuos.

Además, las herramientas de prueba de IA pueden mejorar la ejecución de pruebas que incorporan verificaciones visuales impulsadas por IA, produciendo una amplia gama de resultados. Con los avances de la IA, las posibilidades para pruebas de software eficientes y efectivas son ilimitadas.

¿Cómo Usar la IA en QA?

Para obtener el máximo provecho de la IA en QA, hay varios pasos que las organizaciones deben seguir. Aquí hay una breve descripción de los más esenciales:

Paso 1: Piloto y Anotación de Datos

Durante este paso crucial, el equipo de aseguramiento de la calidad (QA) selecciona cuidadosamente las pruebas que realizarán y establece sus resultados deseados. Una vez definido el alcance y los objetivos de las pruebas, el equipo procede a recopilar los datos necesarios.

El equipo de QA elige meticulosamente sus métodos de prueba para asegurar la más alta calidad de datos de entrenamiento para los objetivos del proyecto, modelos de IA y algoritmos. Esta selección meticulosa garantiza que los datos utilizados para el entrenamiento del modelo sean excepcionales.

Paso 2: Pruebas, Validación y Escalado

Para avanzar, los equipos de QA deben crear algoritmos de prueba consistentes y elegir subconjuntos de los datos de entrenamiento para validar las pruebas. A continuación, deben aplicar los datos de entrenamiento a un escenario seleccionado para evaluar el rendimiento de los algoritmos, observar el comportamiento de los datos y asegurar resultados precisos del modelo de IA.

Paso 3: Retrain

Las actualizaciones periódicas son necesarias para cada modelo de IA. Una vez que haya probado y confirmado el rendimiento satisfactorio de su modelo de IA en las pruebas de aseguramiento de la calidad, el siguiente paso es reentrenar el modelo de aprendizaje automático o refinarlo continuamente basándose en las últimas características y datos.

El objetivo aquí es asegurar que tu modelo de IA para preguntas y respuestas se mantenga actualizado, ofreciendo consistentemente resultados de alta calidad y creando oportunidades para mejorar su precisión. Este proceso se conoce comúnmente como operaciones de aprendizaje automático.

Al aprovechar el aprendizaje automático en un equipo experto, los evaluadores de aseguramiento de calidad pueden concentrarse en lo que realmente importa y mejorar la calidad general de la aplicación. Asegúrate de que tus aseguramientos de calidad sean precisos asociándote con una empresa que tenga la experiencia y los recursos para hacerlo.

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Los servicios de automatización de pruebas de aseguramiento de calidad de externalización cercana ofrecen a las empresas una ventaja estratégica para entregar productos de software de alta calidad al mercado de manera más rápida y rentable. Además, permite una comunicación más fluida y un aumento de la productividad para ayudar a tu empresa a concentrar esfuerzos y recursos en otros tipos de pruebas.

En Novacomp, a través de nuestros Servicios de Aumento de Personal, externalizamos tu Equipo de TI y aseguramos la capacitación y el cumplimiento con metodologías ágiles. Nuestros consultores de Pruebas de Aseguramiento de Calidad tienen conocimiento y experiencia en el manejo de una variedad de lenguajes de programación y en el empleo de herramientas de pruebas automatizadas que pueden ayudarte a ahorrar tiempo y dinero. También podemos ayudarte a desarrollar un equipo de expertos para manejar tus necesidades de Aseguramiento de Calidad mientras trabajan junto a nuestros consultores en el tema.

Recuerda, una estrategia de IA bien implementada en QA no es solo acerca de reducir la carga de trabajo, sino también un motor clave para la calidad consistente y la innovación. Contáctanos hoy para ayudarte a asegurar el rendimiento óptimo de tus productos de software.