La décima edición del World Quality Report 2018, conducida por Capgemini, MicroFocus y Sogeti, desvela las últimas tendencias del testing de calidad de software, cada vez más orientado a conseguir la satisfacción del usuario, a través de la automatización mediante bots e Inteligencia Artificial.

La rapidez en los tiempos de entrega de software, y la creación de constantes nuevas versiones de producto, pueden comprometer la calidad final del mismo. Por ello es tan importante establecer un mecanismo de testing que permita detectar posibles errores antes de presentar la versión definitiva del software.

El testing de calidad de producto (QA) consiste en una serie de pruebas que se realizan para comprobar determinados aspectos de un software. Su objetivo es descubrir defectos durante el desarrollo de un software y poder anticiparse a ellos con la mayor brevedad posible.

Sin embargo, los resultados del World Quality Report de 2018, desvelan que, por primera vez, las organizaciones perciben como principal objetivo del testing, la satisfacción del usuario final, con el 42% de los encuestados afirmándolo. Este resultado ratifica la creciente orientación al cliente que impulsa las principales tendencias de TI.

testing de calidad QA

Automatización de testing: bots e Inteligencia Artificial

La automatización de testing es una práctica cada vez más utilizada, pues permite que las empresas den una respuesta efectiva y rápida al aumento de las entregas de versiones de software, sin perder por ello calidad en las mismas. La automatización aporta tranquilidad. pues permite ajustar y mejorar las funcionalidades, brindando información rápida sobre el impacto de los cambios que se realizan antes de entregar la versión final del producto.

Esta encuesta reveló también el aumento del uso de bots para actividades de testing. Hasta el 79% los encuestados afirmaron que actualmente estaban usando o planeando usar bots para la configuración de entornos de testing y/o para la automatización de testing.

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La encuesta también revela la importancia que están adquiriendo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en cuanto a testing de software. En promedio, las organizaciones están dedicando el 22% de su presupuesto de TI a proyectos de IA y el 57% de los encuestados afirmaron estar inmersos en proyectos de IA para el aseguramiento de la calidad, ya implementados o planificados para los próximos 12 meses.

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Desafíos: Metodologías Ágiles y DevOps

La adopción de Metodologías ágiles y DevOps continúa creciendo impulsada por la “necesidad de velocidad”, la agilidad y la flexibilidad. Según la encuesta, un 99% afirmó estar usando DevOps en al menos una parte de su negocio. A pesar de este crecimiento en adopción, las organizaciones aún no pueden aprovechar todos los beneficios prometidos por estos enfoques, principalmente debido a los bajos niveles de automatización y los desafíos con los datos de y entornos de testing.

El mayor desafío percibido por los encuestados es “la falta de un entorno adecuado de testing y datos”, seguido de “la incapacidad de aplicar la automatización de pruebas a los niveles adecuados”. Además, cuando se les preguntó sobre los desafíos técnicos en el desarrollo de aplicaciones, los encuestados dieron mayor importancia a la “falta de automatización de extremo a extremo desde la compilación hasta la implementación”, con un 55% de ellos indicando esto como un desafío.

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La automatización de testing también se ve frenada por los desafíos en el campo de los datos. Estos problemas relacionados con los datos de testing y los entornos son el resultado de varios factores, incluida la mayor frecuencia de los lanzamientos, la mayor complejidad de los datos, los nuevos tipos de datos, los desafíos con la integración y la estandarización de los datos provenientes de diferentes fuentes, y la normativa relacionada con los datos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Norma Internacional de Información Financiera 9 (NIIF 9).

Estos desafíos en torno a la automatización crean una situación en la que las organizaciones no pueden seguir el ritmo del volumen y la frecuencia de las pruebas requeridas, derrotando así uno de los principales objetivos de la adopción de marcos como Agile y DevOps. Esto también se refleja en los resultados de la encuesta, cuando el 43% de los encuestados dijo que el “proceso de prueba demasiado lento” era un desafío cuando se trataba de desarrollar aplicaciones hoy en día.

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La automatización de testing es fundamental para las empresas que quieran seguir ofreciendo los mejores productos software a sus clientes. Las organizaciones deben contar con una estrategia y una hoja de ruta que les permitan alcanzar todos los beneficios que aporta un óptimo testing de producto, nutriéndose del análisis de datos, la inteligencia artificial y todas las herramientas que la tecnología pone a su alcance. Ese es el único camino para conseguir una total satisfacción del consumidor final.