El uso de la inteligencia artificial (IA) en la industria del software crece cada vez más. Pasamos de usarlo como asistente de escritura a generador de código, convirtiéndose en una herramienta de trabajo que promete eficiencia, velocidad y reducción de errores.  Pero ¿qué puede pasar cuando esta tecnología se aplica en contextos tan críticos como las pruebas de calidad? Como testers ¿podemos usarla sin cuestionamientos? 

La adopción inmediata y ciega de cualquier tecnología incluso de aquellas emergentes como la inteligencia artificial, puede convertirse en un dolor de cabeza. Como testers, nuestro rol no solo es validar lo que se construye sino también cuestionar el cómo se construye, qué riesgos existen y cómo lograr construir sin comprometer la ética y la seguridad.  

Es por esto que en SQA creemos que, antes de integrar alguna inteligencia artificial en nuestro ciclo de trabajo, es necesario hacernos estas 5 preguntas claves: 

• ¿Entiendo realmente cómo funciona la IA que uso o que quiero utilizar? 

Algunas veces puede parecer obvio, pero en nuestro día a día usamos herramientas sin comprender cómo están construidas. ¿La inteligencia artificial que utilizas es generativa o predictiva? ¿Utiliza datos internos, públicos o de terceros? 

Conocer el funcionamiento, aunque sea solamente en el nivel conceptual, es de gran importancia para poder identificar los límites y sesgos. Por ejemplo, si utilizas una inteligencia artificial que genera casos de prueba o identifica patrones de errores ¿logras reconocer cómo llegó a esas sugerencias que te da? Si no lo sabes, estas trabajando a ciegas y en nuestro trabajo esto no es objetivo.  

• ¿Qué datos estoy compartiendo en la IA? 

Cuando usamos herramientas que están basadas en inteligencia artificial, muchas veces integramos datos sensibles del sistema que estamos probando, es decir, de la compañía para la que estamos trabajando. Desde estructuras de datos hasta información de los usuarios, pero te has detenido a pensar en ¿qué pasa con la información qué envías? ¿A dónde llega? ¿Quién podría tener acceso a la misma? 

Algunas inteligencias artificiales almacenan los datos suministrados por los usuarios actuales, o incluso los utilizan para entrenar futuros modelos. Si estás compartiendo datos de clientes, información confidencial o incluso de propiedad intelectual podrías estar violando acuerdos o regulaciones de protección de datos como la Ley de Habeas Data. 

Antes de ingresar la información pregúntate ¿Estoy protegiendo los datos que como tester debo cuidar? ¿La herramienta que uso tiene políticas claras sobre la privacidad y protección de la información? ¿Conozco estas políticas, entiendo cómo manejan nuestros datos y qué riesgos pueden existir?   

• ¿Estoy evaluando adecuadamente los resultados generados por la IA? 

En ocasiones la IA puede ser un gran asistente, pero no debe convertirse en la única opinión. ¿Cuántas veces has dado por hecho que una recomendación generada por la inteligencia artificial es correcta simplemente porque para ti suena convincente?  

La confianza al 100% en la respuesta de la inteligencia artificial puede terminar en pruebas mal diseñadas, resultados erróneos o aún más preocupante un software con grandes defectos en producción. Como testers, debemos cuestionar, validar y verificar todo. Eso incluye también los resultados que nos entrega la IA.  

Una buena práctica que puedes integrar en tu flujo de trabajo es la de tomar las recomendaciones de la inteligencia artificial y revisarlas como si se trataran de pruebas manuales, compáralas, ajústalas, y si es necesario descártalas.  

• ¿Realmente estoy ampliando mi rol como tester? 

Entre sus más grandes beneficios, las inteligencia artificial promete automatizar muchas de las tareas que son repetitivas. Pero si esto te está llevando a depender tanto de esta tecnología que dejas de pensar críticamente, es el momento que hagas una pausa.  

Como testers, analizamos y defendemos la calidad. El valor de lo que somos no está solamente en ejecutar pruebas, sino en entender el producto, anticipar los riesgos y comportamientos, comunicar los fallos que pueda tener.  

Usar la inteligencia artificial debe permitirnos potenciar nuestras habilidades y nuestro criterio, no reemplazarlo. Pregúntate siempre ¿estoy usando la IA como una herramienta que empodera mi trabajo o solo debilita mi conocimiento? 

• ¿Estoy preparado para responder si algo sale mal? 

Imagina que la IA te sugiere eliminar una prueba que parece ser innecesaria y tú decides creerle, pero ese cambio deriva en un error critico en producción ¿quién se hace responsable? ¿La inteligencia artificial? ¿El proveedor de la herramienta? ¿Tú? 

En escenarios de riesgo, es clave poder tener aún más ética profesional y asumir que la responsabilidad sigue siendo humana. Es por esto que antes de integrar cualquier tecnología en tus flujos de trabajo, establece controles, valida siempre los resultados y mantén la trazabilidad.  

No olvides que como tester ante un incidente, sin importar su relevancia o gravedad, siempre debes explicar el por qué de las decisiones tomadas. 

En conclusión, la inteligencia artificial no es nuestro enemigo, ni tampoco es una herramienta mágica que aporta la única solución a los planteamientos. Es una herramienta que bien usada nos permite transformar nuestro trabajo como testers, pero en SQA creemos que es una tecnología que requiere de responsabilidad, conocimiento y criterio. 

¿Y tú? ¿Ya te hiciste estas preguntas antes de confiar en la IA?