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Automatización Inteligente y sus mitos

La automatización tiene como objetivo crear procesos que piensen, aprendan y se adapten de forma independiente.

Las organizaciones están incrementando la adopción de automatización inteligente para ofrecer eficiencias y liberar recursos. Estas soluciones son aplicadas en diferentes tareas en las industrias, proporcionando la Inteligencia Artificial (IA) capacidades fundamentales. La automatización tiene como objetivo crear procesos que piensen, aprendan y se adapten de forma independiente, y que la tecnología reemplace al humano en la realización de tareas repetitivas mediante robots de software inteligente.

La automatización ayudada por IA ofrecerá beneficios tangibles a los negocios, y en un mundo principalmente digital, la necesidad y la demanda seguirán creciendo. Para 2024, Gartner estima que las organizaciones reducirán sus costes operativos en un 30 por ciento combinando tecnologías de hiper automatización con procesos operativos rediseñados.

Un área que está siendo transformada por la automatización inteligente es la de las pruebas de software. Muchas organizaciones en todo el mundo están utilizando la plataforma de Keysight Technologies para entender y cumplir con las demandas de los clientes. Para saber más acerca de la automatización inteligente, hemos preguntado al Dr. Gareth Smith, Director General de Automatización de Software de Pruebas en Keysight para que comparta su punto de vista.

¿Qué es la automatización inteligente?

El concepto de automatización inteligente se aplica a tecnologías innovadoras como IA, aprendizaje de máquina (ML), y automatización robótica de procesos (RPA) para escalar y agilizar la toma de decisiones y los procesos para ofrecer mayor eficiencia operativa. La IA ayuda en el proceso de automatización para ofrecer mejores resultados más rápido.

¿Cómo está transformando la automatización inteligente las pruebas de software?

La automatización inteligente utiliza tecnologías como la IA para evaluar sistemas y para generar automáticamente elementos que previamente consumían recursos de forma intensiva (como por ejemplo scripts), analizar los resultados para predecir fallos en el software, y ajustar la lógica de automatización para mejorar la cobertura de las pruebas y la calidad en general. Esto es un profundo cambio comparado con el entorno de pruebas de hace unos años. Entonces, las pruebas de software se veían como una actividad de pulsar cajas para asegurar que un sistema o producto superaba unas pruebas predefinidas y generalmente estáticas. Las pruebas manuales proporcionan la “inteligencia” pero son demasiado lentas para los sistemas modernos y no son tan completas, por lo que están obsoletas, y hay formas más efectivas de utilizar tu fuerza de trabajo. De forma similar, la automatización de pruebas tradicional no incorporaba tecnologías inteligentes y se basaba en ejecutar el mismo script cada vez que había un nuevo software. Estas aproximaciones no lograban encontrar nuevos fallos, no buscaban de forma proactiva puntos débiles en el sistema, y carecían de la inteligencia para identificar qué es una prueba crítica desde el punto de vista del usuario, por eso era habitual que las pruebas manuales fuesen necesarias en complemento con ellas.

En un mundo con dependencia digital, ya no es suficiente basarse sólo en verificar que un sistema cumple con sus requisitos. En su lugar, las organizaciones deben ser capaces de validar que sus soluciones cumplen con las necesidades de los usuarios; es esencial entender y calibrar la experiencia de usuario digital. Esto requiere pruebas continuas de la experiencia real de usuario a lo largo de todos los puntos de contacto, navegadores, dispositivos y sistemas. Y la única manera de hacerlo es integrando tecnologías inteligentes que automaticen las pruebas desde la perspectiva del usuario y obtengan la información necesaria para optimizar la experiencia de usuario.

La automatización inteligente es como soltar un ejército de robots potenciados por IA en aplicaciones, sitios web, y procesos que se comportan como usuarios reales y exploran (y experimentan) flujos de trabajo (o user journeys) como lo harían los usuarios reales. La automatización necesita abarcar más que las pruebas funcionales y fusionar los aspectos de prestaciones y usabilidad. Esto acelera la salida de software de alta calidad porque puede encontrar problemas y defectos significativos en estos flujos del mundo real. El resultado es una forma más inteligente y efectiva en coste para las pruebas continuas de software y aplicaciones.

¿Cuál es el papel de la IA en la automatización inteligente?

La IA facilita que las pruebas vayan más allá de una simple automatización basada en reglas. Utiliza algoritmos para entrenar con eficiencia a los sistemas utilizando conjuntos de datos enormes (y hay un montón de datos disponibles en el mundo de las pruebas). Puede emular el comportamiento humano a través de la aplicación de razonamiento y solución de problemas y funciona ejecutando rutinas de pruebas automatizadas. Y puede imitar el comportamiento humano a través de la aplicación de razonamiento y resolución de problemas, y funciona ejecutando rutinas de pruebas automatizadas que reflejan las acciones de usuarios humanos reales. La IA caza errores de interfaz de usuario, bugs, y fallos de prestaciones y luego repara automáticamente problemas antes de que puedan impactar en la experiencia de usuario.

La automatización incrementa la cobertura al considerar todos los journey de usuario potenciales y predecir e identificar cualquier cuello de botella que pueda afectar a las prestaciones. Según el algoritmo de IA va aprendiendo, va mejorando continuamente la calidad las prestaciones de los sistemas y del software, proporcionando una ventaja competitiva.

Díganos más acerca de cómo la automatización inteligente de pruebas ayuda a que las organizaciones ofrezcan una experiencia de usuario que cumpla con sus expectativas

La automatización inteligente permite que las empresas comprendan el software de la misma manera que el usuario. A continuación hay tres ejemplos de cómo están aprovechando nuestra plataforma los clientes de Keysight.

NASA utiliza automatización inteligente de pruebas en el programa espacial Orión para asegurarse de que el software y los equipos de abordo funcionan de la forma esperada y no presentan ningún fallo. Al desarrollar automatización inteligente, NASA puede acelerar la entrega y calidad de su complejo sistema software de alta calidad y misión crítica.

Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust tiene fama mundial por su excelencia en sanidad, formación e investigación. Ha confiado en Keysight para realizar pruebas de regresión automatizadas de forma inteligente, completar dominios de formación, organización de citas y agregar observaciones de pacientes. La fiabilidad, predictibilidad, y consistencia de la automatización han ayudado a que el hospital mejore su productividad y acelere el ritmo de pruebas.

El grupo FUJIFILM acudió a Keysight para que automatizase las pruebas de su software embebido en dispositivos médicos. La plataforma les facilitó alcanzar eficiencias y asegurar un producto fiable de gran calidad.

¿Necesitan las organizaciones más recursos Técnicos o de TI para gestionar la automatización inteligente?

Otro beneficio de la automatización inteligente es su sencillez de uso. Muchas de las soluciones, como las de Keysight, son de código reducido o sin código por lo que no requieren de experiencia en programación para utilizarlas o gestionar los esfuerzos de automatización.

¿Cuáles son los beneficios generales de la automatización inteligente?

Existen muchos beneficios que las organizaciones, independientemente de su industria, pueden esperar de la integración de automatización inteligente. Algunas de las principales son:

  • Reduce costes: automatizando sistemas y procesos es más sencillo y rápido escalarlos
  • Incrementa la precisión: la IA guía la toma de decisiones y proporciona una aproximación consistente a las tareas rutinarias eliminando limitaciones humanas
  • Mejora la experiencia digital de usuario: la inteligencia mejora la calidad de los productos mejorando la experiencia de usuario

¿Cómo ayuda la automatización inteligente cuando el software y la aplicación son publicados?

Una vez que el software es publicado, las organizaciones necesitan una forma de supervisar de forma continua sus prestaciones para poder identificar y solucionar problemas que puedan ocurrir. La automatización inteligente puede extenderse hasta producción para realizar pruebas en estos entornos de igual manera que hace en desarrollo, pero en este caso para obtener información del mundo real. Un lugar obvio para comenzar es mirar qué partes del sistema funcionan correctamente en el laboratorio pero no en producción. La IA puede realizar y entender ‘customer journeys’ reales, resaltando los elementos y flujos (‘user journeys’) más utilizados y de mayor valor en todo el sistema de producción. Luego, es posible utilizar esta información para establecer prioridades y orientar las pruebas hacia la mejora de la experiencia general y de la calidad para los usuarios reales.

¿Qué Podemos esperar de la automatización inteligente en los próximos años?

Muy pocos sistemas u organizaciones se están volviendo más sencillos o ralentizándose. El rango creciente de facetas de cualquier organización digital crece en número y variedad. Y encima, la necesidad de ser más rápidos y ágiles implica que una plataforma de automatización inteligente es la única manera de mantener el ritmo de la innovación y de ofrecer calidad de experiencia a usuarios y clientes. Aquellas organizaciones que no la adopten tendrán dificultades para permanecer competitivas. La automatización inteligente seguirá evolucionando para proporcionar una plataforma para que las futuras organizaciones optimicen los recursos disponibles de cara a cumplir con la creciente demanda de calidad y valor añadido que diferencian la oferta y son más relevantes para el negocio en general.

Fuente de la información: Revista electrónica

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