Somos “Wise”. Sí, “guays”.

La capacidad de usar técnicas predictivas e inteligencia artificial en la Software Quality Assurance se llama WiseQA (ahora Cognitive QA) y se cocina en el lab de innovación de SOGETI España.

Esta solución tiene dos objetivos principales: predecir para anticiparnos e incluso hacer posible que la inteligencia artificial ayude a automatizar determinadas actividades de QA. Y ya lo dijo claro Aristóteles: “The aim of the wise is not to secure pleasure, but to avoid pain”.

La predicción es posible gracias a la experiencia (acumulación de datos) y a la aplicación de modelos de análisis predictivos que permitan usar esta experiencia de forma inteligente (wise). Porque la experiencia es un grado, pero cómo se maneja dicha experiencia para tomar mejores decisiones e incluso anticiparse y predecir (lo que en lenguaje natural se traduce como “verlas a venir”) es habitualmente la clave para mejorar y madurar en la vida, pero también en la gestión de la calidad.

Todos los que nos dedicamos a la Quality Assurance (QA) sabemos que, cada vez más, somos capaces de acumular datos sobre las actividades de especificación del software, de desarrollo, de testing, de la experiencia de usuario, de las valoraciones de satisfacción, de las incidencias en producción, del soporte al cliente, etc.. Estos datos, cuando se convierten en información analizable con herramientas de Business Intelligence, nos permiten computar por ejemplo Key Performance Indicators (KPIs) y visualizarlos en forma de dashboards para tomar mejores decisiones y evitar gestionar la calidad con una venda en los ojos.

Pero pensemos por un momento todo lo que podemos llegar a hacer con este tipo de información si está relacionada y tratada en un modelo de datos integrado, con modelos estadísticos que nos permitan predecir tendencias, riesgos y esfuerzos. De hecho, la predicción es una técnica bastante común ya en nuestra sociedad, aunque en el ámbito de la calidad del software es aún un reto innovador.

Y finalmente, pensemos lo que podemos llegar a hacer con acciones automáticas (selección de pruebas candidatas a ser automatizadas, asignación óptima de recursos para ejecutar pruebas en cada iteración, selección de pruebas a automatizar en función del riesgo, etc.) que consideren toda la información disponible y que aprendan (machine learning) con las nuevas observaciones. Todo esto es ya nuestro presente, y por ello, en el mejor de los sentidos, sí, somos “Wise”!

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