Por medio de la inteligencia artificial se han abierto nuevas fronteras para la creación y optimización del software. Esto nos permite superar los resultados, acelerar los procesos y construir soluciones que transforman nuestra vida. Con cada avance, innovamos más, pero también surgen nuevos desafíos. 

En el mundo globalizado en el cual nos encontramos, se han logrado grandes avances muy prometedores tanto en el software como hardware, permitiendo con ello el surgimiento de nuevas tecnologías, dando consigo un boom tecnológico en cada rincón del planeta, lo anterior se fue integrando con la revolución de la industria 4.0, donde se han ido complementado varias ciencias aplicadas a nivel físico, digital y biológico; dando el nacimiento de la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), las blockchain, la ingeniería cuántica, big data, entre muchas otras.  

De cara al sector tecnológico, las empresas que actualmente son mayormente reconocidas en el mercado han logrado incorporar nuevos mecanismos de acción utilizando IA en las estrategias de marketing, estudios de benchmarking y en los lanzamientos de nuevos productos y servicios, donde se valida a detalle aspectos como la calidad, el precio, la utilidad, la experiencia de usuario, el servicio al cliente, etc., en pro de una asertiva toma de decisiones. 

Del mismo modo, con la llegada de la inteligencia artificial, las compañías detectaron un recurso no humano muy táctico, enfocado a la mejora continua de procesos, la automatización de tareas y la solución de problemas complejos, derivando modificaciones de alto impacto en los cargos y funciones empresariales. Bajo este argumento se puede reflexionar en cómo las industrias pueden complementar sus funciones con la IA de tal forma que, puedan hacer frente a la competencia y generar con ello ganancias. 

En relación con la calidad de software, la concepción de negocio que tenían las fábricas de QA hace unos 3 años fue totalmente modificada con la llegada la de la inteligencia artificial, dando un salto gigantesco al cómo podían  sumar la llegada de la IA a los portafolios de servicios; en pro de buscar optimizaciones a cada una de las tareas del aseguramiento y control de calidad teniendo presente la competencia latente y adaptándose a las nuevas necesidades de los clientes para la incorporación de nuevos modelos de negocio más flexibles como rentables para los clientes. Con base en lo anterior, se puede sustentar que los equipos de calidad de software han experimentado los siguientes retos: 

Implementación de IA en los proyectos 

Integrar la IA generativa en los proyectos de calidad de software necesita de una alta inversión, por otro lado, entre los factores más representativos para el uso de la inteligencia artificial se encuentran: modelos de infraestructura, el capital humano y el plan de capacitación a los analistas QA. 

Resistencia al cambio 

Los procesos que llevan a cabo los analistas de QA sobre todo aquellos que están orientados al testing manual, han presentado una baja adaptabilidad al uso de la IA como automatización siendo un valor no aprovechado por los tester para ahorrar tiempos en sus procesos. Esto se da por colaboradores que llevan bastantes años haciendo las mismas funciones, generando consigo falta de resiliencia como poca aceptación al cambio. 

Errores que genera la IA 

Es importante mencionar que la IA no es 100% verídica, motivo por el cual, si no se integra de forma correcta en las empresas daría consigo reprocesos y retrabajo generando pérdidas económicas, de ahí la importancia del tester, quien se complementa con la IA ya que el conocimiento humano no es remplazable.  

Testing manual, automatización e IA 

No necesariamente, todo proyecto en las fábricas necesita IA o automatización, por la presión de los clientes y la competencia en el mercado, se cae en el error de no generar un estudio previo de las necesidades propias del usuario final y al momento de operar los servicios ofrecidos se segregan fallos los cuales posteriormente deben ser documentados como lecciones aprendidas dejando entre dicho la reputación de las fábricas de pruebas y dando una mala imagen corporativa. Por lo cual, siempre debe haber un estudio del mercado previo tanto para el sector que se quiere llegar como en el manejo de nuevas estrategias que clasifiquen de forma correcta el tipo de servicio más idóneo para los clientes. 

En conclusión, incorporar la inteligencia artificial en el sector de la calidad software da en sí, una transformación profunda en la forma en que se diseñan, prueban y mantienen las soluciones tecnológicas, impulsando avances que acercan a la industria de QA a una era de mayor innovación y eficiencia. Sin embargo, esta evolución también plantea importantes desafíos, como la inversión necesaria, la resistencia al cambio y la debida gestión de errores, lo que exige una planificación y una adaptación gradual para maximizar sus beneficios sin comprometer la calidad ni la sostenibilidad de los procesos.