Cuando se realiza el proceso de análisis de riesgos en la planeación de pruebas es importante considerar varios aspectos claves, como lo son los objetivos, el alcance, la estimación, las estrategias e incluso los recursos; pero también es esencial considerar el proceso de reconocer, analizar y clasificar los posibles eventos o condiciones que podrían influir en el proceso de pruebas, dado que, al evaluar la probabilidad e impacto de cada riesgo, se puede brindar una mejor estimación y desarrollar estrategias más efectivas para la ejecución de las pruebas QA.

No obstante, llevar a cabo el análisis de riesgos, no es tarea sencilla, ya que se deben analizar detalladamente los requerimientos, considerar la experiencia y tener un enfoque completo y objetivo de cada escenario para detectar las áreas del sistema que tienen mayor probabilidad de fallo analizando el impacto que pueden generar en la estimación de las pruebas. Pero cuando no se cuenta con el tiempo o la experiencia necesaria para realizarlo, pueden omitirse riesgos que al materializarse podrían ocasionar fallas en la calidad, la necesidad de reprocesos e incluso pérdidas de confianza y reputación, terminando así en repercusiones financieras. 

El papel de la IA en el análisis de riesgos 

Para prevenir fallos en etapas tempranas y evitar correcciones costosas, se puede recurrir a las tendencias tecnológicas como la Inteligencia Artificial, que permiten dar respuesta a un entorno que demanda calidad y eficiencia, facilitando así, la toma de decisiones más inteligentes y estratégicas en el análisis de riesgos siendo esta una actividad tan crítica como compleja. 

Para que las herramientas con inteligencia artificial puedan apoyar de forma eficaz el análisis de riesgos es importante saber cómo utilizarlas de manera responsable y eficiente, por eso se deben tener en cuenta lo siguientes pasos: 

• Inicialmente se debe seleccionar una herramienta con IA que cuente con la opción de cargar archivos y analizarlos, preferiblemente que sea segura, dos de las opciones más reconocidas son Copilot y Gemini. 
• Posteriormente se debe recolectar información necesaria para generar sugerencias relevantes como por ejemplo: 

1. Requerimientos
2. Metodologías de proyecto 
3. Plan de negocio 
4. Cobertura de pruebas 
5. Alcance 
6. Histórico de defectos 
7. Historial de cambios 
8. Dependencias 

Es importante que entre más información se provea a la herramienta, más detallada puede ser en su respuesta, sin embargo, se recomienda ser cuidadoso con la información privada o sensible, ya que puede ser expuesta en la red. 

• Para realizar un análisis de riesgos en la planeación de pruebas es fundamental proporcionarle a la herramienta un contexto claro y específico sobre el entorno como por ejemplo:

“Hola, estoy trabajando bajo el marco de Scrum, en un sistema de gestión de usuarios que se debe entregar en tres semanas para una empresa de ventas en Colombia. Te adjunto los siguientes documentos: 

1. Requisitos_funcionales.pdf: contiene los requisitos funcionales del sistema. 
2. Historial_defectos.xlsx: incluye los defectos reportados en los últimos tres Sprints. 
3. Cobertura_pruebas.json: muestra la cobertura actual de pruebas automatizadas. 
4. Caso de negocio.pdf: contiene estrategias, justificación financiera y plan de ejecución.

Recuerde adjuntar los archivos correspondientes antes de enviar la contextualización. 

• Consecutivamente se debe pedir a la herramienta la información deseada, de manera muy clara y especifica en la solicitud del análisis de riesgos, para esto puede basarse en el siguiente ejemplo: 

Con la información entregada anteriormente: 

1. Identifica los riesgos potenciales en el plan de pruebas. 
2. Sugiere planes de mitigación para cada riesgo hallado. 
3. Sugiere casos de prueba adicionales para cubrir zonas críticas. 
4. Prioriza los módulos que deberían ser probados primero. 
5. Resume los hallazgos en un informe estructurado. 

Gracias por tu ayuda. 

Puedes complementar la solicitud con un prompt dentro del IDE. 

• Tras la entrega del análisis realizado por la herramienta, es necesario examinar la información producida y decidir si se debe complementar o descartar los riegos sugeridos, adicional a esto, se puede ajustar la solicitud para obtener una información más precisa y detallada. 
• Finalmente se elabora un informe sobre el análisis de riesgos que debe incluir las áreas identificadas, el impacto potencial y las medidas de mitigación para prevenir o gestionar su ocurrencia, lo que permite realizar un análisis de riegos más completo, objetivo y eficiente. 

La transformación digital en el análisis de riesgos en las pruebas de software no se trata solo de automatizar pruebas, sino de tomar decisiones más inteligentes, basadas en datos y potenciadas por herramientas como la inteligencia artificial, que permiten reforzar el aseguramiento de calidad de forma más estratégica, donde la IA no reemplaza al tester, sino que lo empodera. Por esto es fundamental recordar que la última palabra siempre la tiene el equipo, aunque estas herramientas pueden ser de gran ayuda, no poseen el contexto completo del negocio y no son infalibles.  

Por ello, es esencial refinar y validar la información generada antes de tomar decisiones, asegurando que se alinee con los objetivos y necesidades reales del proyecto, garantizando así la correcta identificación de riesgos, anticipación a posibles fallos o reconociendo las medidas a tomar previamente para minimizar las afectaciones que pueden generar los riesgos.