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El futuro del testing: satisfacción del usuario, bots e Inteligencia Artificial.

El futuro del testing: satisfacción del usuario, bots e Inteligencia Artificial.

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. 

Hacia la transformación digital de la banca

El reciente auge de competidores digitales y las exigencias del nuevo modelo de consumidor han obligado al sector bancario a iniciar un proceso de transformación digital. Un estudio conducido por Juniper Research vaticina que en 2021 uno de cada dos adultos serán consumidores de Banca Digital.

adult-beard-blur-859265El sector bancario se encuentra en constante evolución. Los bancos tradicionales se enfrentan a un nuevo consumidor, con hábitos muy diferentes a los de sus predecesores: permanentemente informados, exigentes, continuamente conectados, internacionalizados, con poca lealtad a las marcas y reacios al pago de comisiones.

Todo ello ha obligado a los bancos a iniciar un proceso de transformación hacia un modelo digital, ofreciendo un servicio, ya sea en forma de aplicación móvil o de web online, en el que el consumidor pueda acceder a los movimientos de sus cuentas a tiempo real, realizar transferencias e incluso informarse sobre sus gastos mensuales a través de gráficos de consumo ofrecidos por los propios bancos.

De este modo, las entidades bancarias intentan mejorar la experiencia de usuario satisfaciendo sus demandas, plantar cara a los nuevos competidores que desembarcan en el sector y seducir también a nuevos consumidores.

Proceso de Transformación Digital

La digitalización de los servicios bancarios se ha dado paulatinamente en la mayoría de los bancos. Una gran parte de ellos cuentan ya con aplicaciones que permiten gestionar los activos bancarios de los usuarios las 24 horas del día, durante todo el año. A pesar de parecer una práctica muy extendida, la realidad es que la seguridad informática es uno de los principales retos a los que se enfrentan este tipo de servicios, pues son vulnerables de sufrir hackeos de datos que supondrían una importante perdida económica.

Big Data

Pero la transformación digital de la banca va mucho más allá de ofrecer servicios online. El big data se ha convertido en el perfecto aliado de los bancos para saber más acerca de sus usuarios. Integrando el análisis de datos en el propio marketing, las entidades pueden ofrecer productos comerciales y servicios personalizados dependiendo de las características de cada persona y acorde con sus necesidades. El big data se posiciona, de este modo, como una herramienta fundamental para la retención de los clientes, clave en un sector que cuenta con una baja tasa de fidelidad de marca.

Además, a través del big data las entidades también pueden evaluar los riesgos que se derivan de la contratación de sus servicios:

  • Riesgo de crédito. El banco asume un riesgo al conceder un préstamo o ofrecer una tarjeta de crédito a sus clientes, pero este riesgo se minimiza gracias al uso del análisis de datos. El Big Data permite a las entidades bancarias conocer en profundidad a todos sus clientes, y por lo tanto minimizar el riesgo mejorando su gestión del rating y el scoring.
  • Riesgo operacional: Gracias al Big Data, las entidades financieras serán capaces de analizar y predecir las posibles pérdidas derivadas de la actividad y de los procesos relacionados con la misma. De este modo se minimizarán los riesgos y las pérdidas al máximo.
  • Riesgo de mercado: Anticiparse a los mercados es siempre una clara ventaja competitiva para los bancos. A través del Big Data, se pueden conocer a tiempo real los cambios en los mercados e incluso predecir lo que puede suceder a corto plazo.

Ser capaz de minimizar los riesgos es siempre sinónimo de un aumento de seguridad y un índice más elevado de confianza financiera.

Inteligencia Artificial

En sintonía con el big data, la inteligencia artificial supone una fuente de información imprescindible en la transformación digital del sector. El machine learning y deep learning son el punto de partida para establecer una relación más fructífera entre la entidad y sus clientes: permiten extraer datos relevantes de Big Data, búsqueda de patrones que faciliten ofertas más personalizadas, ajustes de precios o detección de procesos de fraude bancario.

Blockchain

bitcoin-blockchain-business-730569El Blockchain o cadena de bloques surgió para dar sustento al bitcoin y permitir a los usuarios realizar transacciones financieras prescindiendo de los intermediarios, los bancos. Los creadores de esta tecnología creen que su mecanismo puede usarse para crear alternativas seguras y fiables a los costosos procesos bancarios que consumen mucho tiempo.

Aunque pueda parecer una amenaza directa a los servicios ofrecidos por las entidades bancarias, implementar el blockhain en el sector supondría numerosos beneficios:

  • Disminución de costes y aumento de la eficiencia: el blockchain permitiría a los bancos disminuir los costes derivados de los largos procesos que se derivan de su actividad, generando importantes ahorros económicos.
  • Competir con las nuevas empresas fintech: las nuevas entidades bancarias eminentemente digitales comienzan a utilizar la tencología blockchain para dinamizar sus procesos y ofrecer servicios mucho más económicos (sin comisiones), siendo por lo tanto mucho más competitivos. Los bancos podrían competir con ellos integrando blockchain y construyendo nuevas soluciones basadas en la cadena de bloques.

Ciberseguridad

device-internet-pixels-60504La seguridad es fundamental en todos los procesos, y mucho más si se trata de información bancaria, pues las repercusiones de un posible hackeo son mucho más graves, pudiendo suponer pérdidas económicas. Así, en el proceso de transformación digital de los bancos, tener en cuenta la ciberseguridad es clave para seguir ofreciendo los mejores servicios con la máxima confianza por parte del usuario.

Conscientes de los ciberataques, los bancos han empezado a reforzar sus medidas de seguridad para ofrecer una mejor experiencia de usuario.

Contar con softwares de seguridad que garanticen una comunicación segura entre los sitios web de negocios y sus clientes y, sobre todo,que protejan a la hora de acceder a las cuentas bancarias de forma online, son algunas de las soluciones que se ponen ya en práctica en el ámbito bancario.

En manos de las entidades bancarias está el hecho de utilizar las herramientas digitales que ya están a su alcance y convertirlas en una ventaja competitiva. Entender las necesidades del nuevo consumidor y satisfacerlas a través de la tecnología son clave para completar una verdadera transformación digital en el seno del sector bancario.

 

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