Testing más inteligente con Cognitive QA

En el mundo del testing y el Quality Assurance (QA), el tiempo es un recurso limitado y la máxima eficiencia derivada de la toma de decisiones, es el elemento principal para todo el proceso. Es imprescindible un control sobre todos los procesos involucrados, lo más apurado posible, para obtener la máxima eficiencia en el diseño, ejecución y automatización de las pruebas. En este contexto, la toma de decisiones es necesaria en cualquier proyecto de desarrollo de soluciones tecnológicas, con foco en la calidad.

Esta necesidad de mejorar la eficiencia comporta la continua investigación de nuevas soluciones de asistencia a la QA. Adicionalmente, la demanda de servicios de testing crece siempre a la par, tanto de la evolución tecnológica como de su complejidad. Esto genera la demanda de análisis más detallados y precisos a la vez que rápidos.

¿Cómo podemos garantizar la calidad suficiente de nuestras aplicaciones sin disminuir la velocidad?

Es probable que el 30% de los casos de prueba en nuestros conjuntos de pruebas no sea relevante, pero ¿cómo podemos saber cuáles priorizar? ¿Nuestras pruebas cubren realmente todos los aspectos importantes y las áreas de riesgo? Para responder a estas preguntas, podemos emplear un conjunto de técnicas relacionadas con la inteligencia artificial (analítica avanzada, machine learning…). Así nació Cognitive QA de Sogeti España.

En su nivel más básico, Cognitive QA parte de la idea de otra solución, QADashboards, de mostrar indicadores automatizados a partir de datos generados durante el proceso de QA. Con la capacidad de recopilar datos de diferentes plataformas (Jira, Zephyr, TestLink, HP ALM …) y estandarizar los mismos en un lenguaje común con un modelo de datos unificado como base, con CognitiveQA añadimos varios niveles más allá.  Sumamos la integración de Inteligencia Artificial y el análisis de datos avanzados para predecir y extraer nueva información emergente a partir de los datos actuales e históricos y dar soporte a la toma de decisiones avanzada para los proyectos, en base a la evolución de la calidad.

Adicionalmente con la implementación de un chatbot y la utilización de herramientas de visualización de datos, como Microsoft Power BI, realizamos una transmisión de información más personalizada y dedicada para usuarios con distintos roles en los proyectos con el objetivo de proveer una asistencia a las actividades de calidad en los proyectos.

La oportunidad es clara en el ámbito de QA, ya que implica tomar decisiones continuamente para que dicha calidad evolucione positivamente. Por lo tanto, toda la información disponible debería ser considerada para tomar estas decisiones. Aquí es donde Cognitive QA muestra su valor, ya que puede acceder a toda la información que haya disponible y presentarla de manera organizada para que el usuario pueda tomar mejores decisiones.

Como conclusión podemos ver que Cognitive QA nos aporta un avance significativo en el campo del QA generando información que anteriormente era inaccesible de forma rápida y cómoda, incrementado así nuestra eficiencia. Así pues, cuando hablamos de testing inteligente (Smart QA), hablamos de Cognitive QA.