Testing y calidad de software, desafíos prioritarios para la competitividad empresarial

En el testing y calidad de software la inteligencia artificial y automatización se han convertido en imprescindibles para optimizar el software de pruebas

La satisfacción de José Luis Antón, responsable de la Unidad de Negocio de SOGETI era evidente durante la presentación en España de la décima edición del informe World Quality Report 2018/19.  Este informe, además de ser reconocido como el más amplio estudio de Testing y Calidad de Software a nivel mundial, constituye también la fuente más completa de análisis de este mercado, además de confirmar algunas de las previsiones que la compañía ha venido efectuando en estos últimos años.

Basado en 1.770 entrevistas a CIOs, Directores IT y QA Managers de 10 sectores de actividad de 32 países, el estudio (dividido en 10 secciones, 4 tecnológicas y 6 de mercados diferentes, con informes sectorizados por países) confirma un cambio fundamental en las expectativas de negocio en cuanto a la calidad y a su impacto en la experiencia del consumidor. Advierte de la existencia de una demanda de calidad evidenciada en la rapidez que ha hecho que la responsabilidad de garantizar la satisfacción del usuario final recaiga en los equipos de Quality Assurance (creado por SOGETI, Capgemini y Micro Focus).

En cuanto a los objetivos principales de las empresas (que deberán incrementar sus presupuestos de aquí a tres años), el informe señala que “Por primera vez en estos 10 años, la satisfacción de los clientes se ha erigido como la razón fundamental para las inversiones en testing”, subrayando que “el principal motivo por el que las empresas invierten en testing es el factor seguridad, que se estima como factor prioritario en el 47% de los encuestados a nivel mundial y un 45% en las empresas españolas”.

El testing se ha convertido en un elemento intrínseco del negocio dado el uso intensivo de lo digital por parte de clientes y usuarios, así como por la irrupción de tecnologías de vanguardia como el IoT o el blockchain

Para José Luis Antón, “el informe de este año refleja claramente que garantizar la calidad ya no es una tarea de “back office”, sino una actividad crítica para los negocios, ya que de ellos depende la satisfacción de los clientes y, consecuentemente, la competitividad de las empresas”.

Los datos además, demuestran que el testing se ha convertido en un elemento intrínseco del negocio dado el uso intensivo de lo digital por parte de clientes y usuarios, así como por la irrupción de tecnologías de vanguardia como el IoT o el blockchain.

Así entonces, se estima que el 71% de las organización es de nuestro país aplicará Inteligencia Artificial a la presentación de las pruebas de testing en sus cuadros de mando, lo que significa estar 11 puntos por encima de la media mundial que se sitúa en un 60%.  Resulta sintomático  que el 54% de estas afirme que están ya experimentando (o que lo harán en los próximos 12 meses) con una aproximación a las pruebas basadas en técnicas de IA, lo que significa un porcentaje similar a la media mundial (57%).

José Luis Antón, responsable de la Unidad de Negocio de SOGETI
José Luis Antón, responsable de la Unidad de Negocio de SOGETI

Igualmente el 59% de las empresas manifiesta que es probable que el año próximo se centre en el análisis predictivo, el 54% declara estar interesada en la automatización robótica y el 36% en el machine learning.

Pero hay que destacar – manifestó Antón  -, que es la primera vez que la ”satisfacción del usuario final” se sitúa como objetivo principal dentro de la estrategia de garantía de calidad y pruebas de software, lo que ha permitido seguir muy de cerca la existencia y el desarrollo de las aplicaciones. Una iniciativa necesaria ante los bajos niveles de automatización y desafíos con datos de prueba y entornos que retrasan la garantía de calidad y la eficacia de las pruebas de software. Por lo tanto, las habilidades requeridas para garantizar la calidad y las pruebas de software han cambiado

“Con las ambiciones sobre la experiencia del consumidor establecidas para los equipos de QA, la adopción de la inteligencia artificial y automatización para optimizar el software de pruebas es inevitable. Creemos – subrayó Antón -, que esta transformación cambiará de manera radical el panorama de habilidades para QA y Testing. Nuevos roles como el IA QA strategist, Data scientists, o expertos en pruebas para Inteligencia Artificial entrarán a formar parte de los equipos de Quality Assurance”.

SogetiLab Spain laboratorio para innovar en testing y calidad del softwarePero uno de los aspectos más importantes según el estudio, es que la IA ha cambiado las capacidades demandadas en los perfiles de QA, de hecho actividades como IoT, Blockchain, Cloud, etc., subrayan esta debilidad, tema que por lo demás, en mayor o menor medida, afecta a todo el mundo de la TI. Sogeti reconoce que “las empresas declaran que carecen de profesionales con conocimientos suficientes en una media del 32%”, situación preocupante. Pero hay que tener en cuenta que durante los próximos años emergerán tres nuevos roles en los departamentos de testing, muy centrados en aspectos como conocimientos algorítmicos, optimización matemática o habilidades de inteligencia empresarial. En lo que a Sogeti respecta, se señalan AI QA Strategists;  Data Scientists; y Testers expertos en IA; como fondo, la mejora de la toma de decisiones.

“No debemos perder de vista que al mismo tiempo, los departamentos de calidad necesitan mejorar rápidamente sus habilidades y adoptar nuevas tecnologías para mantenerse al día con la IA y el entorno de transformación basado en la automatización. Esta necesidad de nuevos profesionales es todo un reto para las empresas, por lo que quedarse atrás en él, puede significar también quedarse atrás del mercado”, concluye Antón.

Recomendaciones claves del World Quality Report 2018-19
 

Aumentar el nivel de automatización de pruebas básicas e inteligentes, pero de forma inteligente y por etapas. La automatización en IA, machine learning…está aún en sus inicios, por lo que es necesario establecer un marco para no perder calidad.

Implementar un enfoque no aislado para el entorno de prueba y el aprovisionamiento de datosDesarrollar habilidades de ingeniería de calidad más allá de los ingenieros de desarrollo de software en pruebas (SDET – software development engineers in test)

Mejorar el seguimiento para optimizar el aseguramiento de la calidad y el gasto de pruebas de software

Desarrollar un enfoque de prueba para soluciones de inteligencia artificial.

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