La inteligencia artificial es definitivamente la tecnología del momento, sus usos van desde un simple filtro de redes sociales donde se cambia la voz o imagen de una persona, hasta integrarse en flujos de trabajo tan importantes como el control de la calidad.
El control de calidad es un proceso vital para un proyecto y que necesita de una adecuada atención al detalle, lo cual puede causar errores cuando es hecho por un humano, por lo que se comenzaron a implementar tecnologías de inteligencia artificial para fortalecer este flujo y reducir al mínimo posible la lista de errores al momento de revisar un componente de un producto de software por ejemplo.
¿Qué es el control de calidad o QA?
En un proyecto de software se realizan varios pasos para que pueda terminar de manera exitosa, uno de los más importantes es el de control de la calidad, o QA por sus siglas en inglés, ya que la persona o el equipo encargado de esto tiene la tarea de verificar todos los componentes y que cada uno funcione como debe de hacerlo.
Este trabajo puede hacerse de manera manual o automatizado, utilizando varias herramientas disponibles en el mercado para ello. Uno de los más recientes procesos de control de calidad es el que integra inteligencia artificial en su flujo de trabajo.
Cómo puede mejorar la inteligencia artificial el proceso de control de calidad
Hay herramientas impulsadas con inteligencia artificial que son capaces de mejorar significativamente el proceso de trabajo del equipo encargado de verificar cada paso y cada componente creado en un proyecto de software.
Estas son las 5 áreas del control de calidad que se benefician de una herramienta de inteligencia artificial:
Automatizar las tareas de prueba manuales
La IA puede automatizar tareas de prueba repetitivas, como las pruebas de regresión, liberando tiempo al evaluador para centrarse en escenarios más complejos. También funciona para automatizar las pruebas entre navegadores.
Aumentar la cobertura de las pruebas
Al utilizar una herramienta impulsada con inteligencia artificial, se pueden generar y ejecutar casos de prueba que cubran una gama más amplia de escenarios, aumentando la cobertura de las pruebas y reduciendo la probabilidad de que se pasen por alto defectos.
Mejorar la detección de defectos
Una de las tareas principales del proceso del control de calidad es verificar que el código y el producto de software en general no tenga defectos. La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidas para los evaluadores humanos.
Análisis predictivo
Adelantarse a los acontecimientos es de gran ayuda para el equipo de control de calidad, y esto es algo que pueden lograr con la inteligencia artificial. Utilizando una herramienta impulsada por esta tecnología, pueden analizar datos históricos para predecir posibles defectos o áreas de riesgo, lo que permite a los evaluadores centrarse en esas áreas.
Aumentar la eficiencia
La inteligencia artificial puede analizar los resultados de las pruebas e identificar áreas donde las pruebas pueden simplificarse u optimizarse, reduciendo el costo y el tiempo necesarios para las pruebas.
En general, la IA puede ayudar a mejorar el control de calidad al reducir el tiempo y el costo de las pruebas, aumentar la cobertura y la eficiencia de las pruebas y mejorar la precisión y eficacia de la detección y prevención de defectos.
Otros usos de la inteligencia artificial en las industrias
Existen numerosas industrias que están empezando a utilizar la inteligencia artificial (IA) por diversas razones. Estos son algunos de los usos más comunes de la IA en las industrias actuales:
- Atención sanitaria: la IA se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos de pacientes y ayudar a los médicos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento. También se puede utilizar en la monitorización remota de pacientes y en el descubrimiento de fármacos.
- Finanzas: la IA se puede utilizar para detectar fraudes y mejorar la gestión de riesgos. También puede proporcionar asesoramiento de inversión personalizado y optimizar las carteras de inversión.
- Comercio minorista: la IA se puede utilizar en chatbots y asistentes virtuales para mejorar el servicio al cliente. También se puede utilizar para personalizar las experiencias de compra y optimizar la gestión de inventario.
- Transporte: la IA se puede utilizar en vehículos autónomos para mejorar la seguridad y la eficiencia. También se puede utilizar en logística y optimización de la cadena de suministro.
- Fabricación: la IA se puede utilizar para mejorar el control de calidad y el mantenimiento predictivo. También puede optimizar los procesos de producción y reducir el tiempo de inactividad.
- Educación: la IA se puede utilizar para personalizar las experiencias de aprendizaje de los estudiantes. También se puede utilizar para calificar y evaluar, y puede proporcionar información sobre la eficacia de los métodos de enseñanza.
La inteligencia artificial continúa ganando terreno entre las tecnologías de preferencia por las empresas a nivel mundial. Rootstack ha trabajado con ella en varios proyectos y puede ayudarle a llevar la idea que tiene en mente a la realidad.
