¿Se necesita la inteligencia (artificial) en el Testing?

La palabra ‘Inteligencia’ viene directamente del latín intelligentia, la cual se define como “compresión, conocimiento, poder de discernimiento: arte, hablidad, gusto”; y en presente del participio, intelligere, como “para comprender, entender, llegar a saber”. Lo que combina Inter (entre) y Legere (elegir). Read more

Las pruebas de rendimiento (III): el auge de las pruebas de rendimiento basada en IA

Ya os lo contamos en los post anteriores sobre pruebas de rendimiento, pero puesto que intentamos ofrecer aplicaciones atractivas que funcionen y agraden a los usuarios finales, en el futuro, puede que tengamos la posibilidad de extraer información de las redes sociales de nuestros clientes para generar valoraciones del rendimiento de las aplicaciones en el mundo real, e incorporar esa información al proceso de desarrollo y pruebas. Read more

Las pruebas de rendimiento (II): La evolución necesaria

Como os contamos en nuestro anterior post, ‘Las pruebas de rendimiento(I): ¿cómo serán en el futuro?’, el ámbito de las pruebas de rendimiento apunta a los retos mencionados, la evolución del proceso de comprobación incluirá un mayor nivel de automatización en más elementos del ciclo de comprobación, así como la incorporación de nuevos avances en áreas de evolución como la inteligencia artificial (IA).

Por ejemplo, puede que un día tenga la posibilidad de indicar a la cadena de herramientas exactamente qué es lo que quiere probar, cómo deben relacionarse y funcionar los elementos del entorno de comprobación con el resto, y qué desea hacer con los datos.

Hoy en día, la optimización de las pruebas de rendimiento se realizan de forma manual. Gracias a un enfoque automatizado basado en la inteligencia artificial, puede que, con el tiempo, el alcance y la fiabilidad de la comprobación mejoren automáticamente con la incorporación de los resultados a la fase inicial del proceso, a la vez que se agregan conjuntos de datos históricos a un motor de ajustes y optimización.

Como evaluador, cabe la posibilidad de que en el futuro pueda indicar a la inteligencia artificial, mediante el uso de un lenguaje directo en lugar de descripciones técnicas como las llamadas a la API, exactamente qué aplicación se debe aceptar como entrada de usuario válida, cómo interactuar con los servicios a los que puede llamar la aplicación y cómo debe ser la respuesta de rendimiento resultante.

Dada la variedad de elementos presentes en el entorno de comprobación, puede que, con el tiempo, aparezcan nuevos estándares (¡qué raro!) para integrar nuevas herramientas de pruebas de rendimiento compatibles con otras arquitecturas de aplicaciones, como dispositivos de IoT o nuevos protocolos, de una forma más fácil y rápida.

Pero, ¿qué implica que cada vez haya más pruebas de rendimiento basadas en IA? La respuesta, en nuestro próximo post… ¡Hasta la próxima!

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Cabezas (y máquinas) pensantes para QA

¿Conocéis ya KCycle? Si no es así, no perdáis tiempo y entrad aquí para todos los detalles. KCycle es la herramienta online de generación automática de diseños de casos de prueba end-to-end a partir de historias de usuario y de diagramas de flujo (flow sketches). KCycle es una realidad creada por el SogetiLab de España y accesible online.

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