Se prevé que para 2025 la IA procesará hasta el 80% de de todas las tareas rutinarias de control de calidad en diversos sectores». Este cambio ya está en marcha, y muchas empresas están viendo ciclos de pruebas más rápidos y menos errores gracias a las soluciones impulsadas por la IA. Integrar la IA en el control de calidad no sólo agiliza las operaciones, sino que también amplía los límites de lo posible para ofrecer productos superiores. La tecnología de IA está transformando el control de calidad tradicional al automatizar las tareas repetitivas, predecir los defectos antes de que se produzcan y proporcionar información en tiempo real. Como resultado, las empresas reducen costes, mejoran la precisión y lanzan los productos al mercado con mayor rapidez, al tiempo que mantienen altos niveles de calidad.

¿Qué es la IA en el control de calidad?

La IA en el control de calidad se refiere al uso de tecnologías de inteligencia artificial para mejorar, automatizar y agilizar las pruebas y verificar la calidad de los productos, servicios o software. La garantía de calidad (GC) tradicional implica pruebas manuales, que pueden llevar mucho tiempo, ser propensas a errores y difíciles de ampliar. Por tanto, integrando la IA, las empresas pueden mejorar la eficacia, precisión y rapidez de estos procesos. Además, la IA puede ayudar a automatizar tareas repetitivas, predecir posibles fallos, analizar grandes conjuntos de datos y tomar decisiones más informadas. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para detectar patrones, identificar anomalías y realizar pruebas que los humanos no podrían llevar a cabo manualmente.

Principales aplicaciones de la IA en la garantía de calidad

1. Pruebas automatizadas

La IA permite automatizar los casos de prueba repetitivos y lentos, reduciendo drásticamente la necesidad de intervención manual. Así, al imitar el comportamiento del usuario y ejecutar pruebas en diversos escenarios, las herramientas de pruebas basadas en IA garantizan ciclos de retroalimentación más rápidos, mayor precisión y escalabilidad, lo que permite a los equipos centrarse en tareas más complejas y de mayor valor.

2. Predicción y prevención de fallos

La IA utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático para analizar los datos históricos de las pruebas, identificando patrones que previamente han provocado defectos. Como resultado, este análisis predictivo ayuda a los equipos de control de calidad a centrarse proactivamente en las áreas de alto riesgo del código o del producto, previniendo posibles problemas antes incluso de que salgan a la superficie y ofreciendo resultados de mayor calidad.

3. Generación de casos de prueba inteligentes

Las herramientas potenciadas por IA pueden generar automáticamente casos de prueba basados en el comportamiento del usuario, los requisitos y los datos anteriores. Esto aumenta la cobertura de las pruebas y garantiza que se comprueben los escenarios menos obvios, como los casos extremos. Además, estos casos de prueba inteligentes ayudan a descubrir fallos ocultos que los probadores manuales podrían pasar por alto.

4. Detección de anomalías

Los algoritmos de IA supervisan continuamente los datos y el rendimiento del sistema para detectar anomalías durante las pruebas. Por tanto, al identificar valores atípicos o comportamientos inusuales en tiempo real, la IA puede señalar fallos potenciales que de otro modo pasarían desapercibidos, lo que permite una resolución más rápida y mejora la fiabilidad general del producto.

5. Pruebas de autocuración

Uno de los principales retos de la garantía de calidad es mantener los guiones de pruebas a medida que evolucionan las aplicaciones. Las pruebas autocurativas impulsadas por IA pueden adaptarse a los cambios en la aplicación (como elementos actualizados de la interfaz de usuario o cambios en el código) sin intervención humana. Además, esto reduce la carga de trabajo de mantenimiento y garantiza que las pruebas sigan siendo relevantes aunque el software evolucione.

6. Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para el análisis de pruebas

La IA, sobre todo a través del PLN, puede ayudar a analizar los comentarios de los usuarios, los informes de errores y los guiones de pruebas en lenguaje llano. Al procesar estos datos, la IA ayuda a los equipos de control de calidad a identificar problemas comunes, priorizar casos de prueba y mejorar la comunicación entre los equipos de desarrollo y de pruebas.

Pasos para desarrollar la IA en el control de calidad

1. Definición de objetivos y alcance

Identifica los objetivos de las pruebas : En primer lugar, el equipo de garantía de calidad describe la integración de la tecnología de IA en el flujo de trabajo e indica los objetivos que desea alcanzar. Estos pueden incluir la mejora de la cobertura de las pruebas, la reducción del esfuerzo manual, la mejora de la detección de errores o la aceleración de los ciclos de lanzamiento.

Define el alcance: Define claramente los límites del proyecto en términos de las aplicaciones o componentes que se implementarán utilizando métodos de IA.

Recogida de datos: Comienza a recopilar los datos relevantes que se utilizarán para entrenar el modelo de IA. Esta información debe ser relevante, utilizable y, hasta cierto punto, ideal para las condiciones del mundo real.

2. Preparación y selección de datos

Limpieza y preprocesamiento de datos : Preparación de los datos para su análisis y transferencia. Incluye la identificación de errores, los procesos de validación y la modificación de estructuras.

Selección de características: De los recursos, selecciona los gráficos más importantes que mejorarán el entrenamiento de los sistemas de IA.

Segmentación de datos: Divide tu conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, división, validación y prueba, de modo que se evalúe y actualice la predicción del modelo de IA y se analice toda la información relevante.

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3. Desarrollo del modelo

4. Selección del algoritmo: Los métodos de aprendizaje automático utilizados en el proceso de garantía de calidad deben elegirse en función de la naturaleza de las tareas planteadas. Los árboles de decisión, las redes neuronales o los enfoques de conjunto son opciones habituales.

Entrenamiento del modelo: Entrena algoritmos seleccionados con datos preparados para el entrenamiento. El objetivo es modificar los parámetros y mejorar el rendimiento para alcanzar objetivos específicos.

Validación: Para determinar el rendimiento del modelo, se evalúa una fracción de los datos de entrenamiento. Posteriormente, se evalúan las medidas de éxito, eficacia y precisión de los resultados.

4. Pruebas y evaluación

Pruebas de rendimiento : Evalúa el modelo entrenado utilizando un conjunto separado de datos de prueba para medir su exactitud, precisión, recuperación y otras medidas relevantes.

Simulación de escenarios: Somete el modelo a varios escenarios de prueba para observar su comportamiento en distintas condiciones. Esto permite identificar los puntos débiles o las áreas susceptibles de mejora.

Bucle de retroalimentación: Recoge los comentarios de los equipos de control de calidad sobre el rendimiento del modelo en entornos de prueba reales. Esta información es esencial para perfeccionar y mejorar el modelo.

5. Despliegue e integración

Integración con los sistemas existentes : Despliega el modelo de IA dentro de los marcos y herramientas de garantía de calidad existentes. Garantiza que funcione a la perfección con los procesos de prueba existentes.

Automatización de las tareas de prueba: Utiliza las capacidades de la IA para automatizar las tareas repetitivas de las pruebas, como las pruebas de regresión o las pruebas de humo, mejorando la eficacia general.

Formación de usuarios: Ofrece formación al personal de control de calidad sobre cómo utilizar eficazmente las herramientas basadas en IA. Esto incluye la interpretación de los resultados y la resolución de los problemas que surjan.

6. Supervisión y mejora continuas

Supervisión periódica del rendimiento : Supervisa continuamente el rendimiento del modelo de IA en producción para asegurarte de que mantiene su eficacia a lo largo del tiempo.

Vuelve a entrenar a los modelos: Entrena periódicamente los modelos de IA con nuevos datos para que se adapten a los cambios en la funcionalidad del software o en el comportamiento del usuario. Esto es crucial para mantener la precisión a medida que evolucionan las aplicaciones.
Mejoras iterativas: Utiliza los conocimientos obtenidos de la supervisión para introducir mejoras iterativas en los modelos y procesos de prueba. Esto puede implicar refinar algoritmos o ajustar estrategias de prueba en respuesta a nuevos retos o requisitos.

Ventajas de la garantía de calidad basada en la inteligencia artificial

1. Aumento de la eficacia

La aplicación de la IA acelera significativamente el proceso de garantía de calidad al automatizar actividades monótonas y que consumen mucho tiempo, como la ejecución de casos de prueba, la introducción de datos y la verificación de resultados. Además, las técnicas de prueba manuales consumen mucho tiempo y recursos y, en general, entorpecen el ciclo de desarrollo. Los sistemas basados en IA pueden ejecutar partes de la prueba en muy poco tiempo, dejando a los equipos de control de calidad con capacidades de prueba más desafiantes e imaginativas. Mejorar la eficiencia de este modo no sólo reduce el tiempo, sino que también permite una mayor flexibilidad para responder a las necesidades de los clientes y a los cambios del mercado.

2. Mejora de la precisión

Otra ventaja de utilizar la IA para mejorar la garantía de calidad es la reducción de la ambigüedad en los resultados de las pruebas. La integración de sistemas de IA en la garantía de calidad erradica la mayor parte de los errores humanos en las pruebas manuales. Además, la IA puede mejorar la calidad de las pruebas examinando enormes cantidades de información para localizar componentes o defectos que faltan y que los probadores humanos podrían pasar por alto. A modo de ejemplo, los algoritmos de IA pueden imitar a los usuarios reales que interactúan con el software en diferentes escenarios y puntuarlo, lo que se traduce en una mejora de la calidad. Este nivel de precisión es vital para garantizar que los clientes sigan satisfechos con los productos y la empresa.

3. Optimización de costes

De hecho, es más probable que la adopción de la IA para un fin determinado en relación con el sistema de garantía de calidad ofrezca a las empresas importantes ventajas en cuanto a costes. Automatizar los procesos de prueba permite a las empresas reducir la importante cantidad de trabajo manual, que suele ser muy normal y costoso. Además, con la IA, es muy posible tratar los defectos en una fase muy temprana del desarrollo. La IA tiene la capacidad de predecir tendencias en una organización, lo que conduce a una buena asignación de recursos, sobre todo en pruebas limitadas en las que se tienen en cuenta otros riesgos.

4. Análisis predictivo

Las herramientas de garantía de calidad basadas en IA emplean el análisis predictivo para resolver los problemas de calidad antes de que se conviertan en problemas. Los registros históricos permiten conocer las tendencias y, con la ayuda de la IA, todas estas tendencias pueden ayudar a los equipos a detectar fallos y puntos débiles en las aplicaciones de software. Este cambio de estrategia permite a las organizaciones resolver los problemas durante el desarrollo del software, reduciendo las amenazas y aumentando la credibilidad del producto. Por ejemplo, una empresa manufacturera podría utilizar la IA para analizar el rendimiento laboral en el pasado y estimar cuándo se averiará el equipo. También podría realizar trabajos de mantenimiento por adelantado para evitar costes adicionales.

5. Escalabilidad

La IA en la garantía de calidad permite a las organizaciones conseguir la escalabilidad necesaria en cuanto a cargas de trabajo, manteniendo la calidad. Con la creciente fragmentación y alcance de las aplicaciones de software, los procedimientos de prueba manuales convencionales pueden verse sometidos a presión. Se desarrollarán plataformas de pruebas de IA para aumentar sus capacidades de prueba y/o modificar sus métodos de prueba convencionales para incorporar el análisis de datos en tiempo real como estrategia de prueba. Además, esta flexibilidad permite a las organizaciones respetar los niveles necesarios de garantía de calidad, incluso cuando se introducen nuevos cambios o aumenta el alcance del proyecto.

6. Mejora continua

La IA en un proyecto pretende entronizar axiomáticamente la mejora continua dentro de los procesos de garantía de calidad, debido a la ausencia de dichos bucles de retroalimentación monitorizados. Mediante la acción de herramientas de IA que analizan las métricas de rendimiento y la actividad de los usuarios en las organizaciones, es posible obtener una comprensión clara del valor y la usabilidad del software. Esta revisión continua permite a los equipos mejorar y actualizar sus enfoques de prueba a lo largo del tiempo. Es más, cuantos más datos se aporten a los modelos de IA, mejor podrán detectar defectos y optimizar las actividades de prueba, lo que se traducirá en productos de mejor calidad sometidos a prueba.

La IA en acción: Casos de uso del control de calidad

1. Detección automatizada de defectos de fabricación

En la fabricación, los sistemas basados en IA utilizan la visión por ordenador para inspeccionar los productos en las cadenas de montaje en tiempo real. Estos sistemas evalúan imágenes fijas y en movimiento para detectar/eliminar defectos que un inspector humano podría pasar por alto, como imperfecciones superficiales, piezas mal colocadas y otros errores de montaje. Por ejemplo, en el caso de un fabricante de automóviles, los algoritmos de IA pueden ayudar a comprender si las piezas clave se están fabricando correctamente mediante la supervisión de los procesos de fabricación pertinentes. Esto no sólo mejora la precisión, sino que acelera aún más el tiempo de inspección. Esto reduce los residuos y mejora la productividad del proceso.

2. Análisis predictivo para el desarrollo de software

Las herramientas impulsadas por IA en el desarrollo de software explotan el análisis predictivo para identificar posibles errores y vulnerabilidades antes de que se manifiesten en la producción. Además, estas herramientas analizan datos antiguos de proyectos anteriores para proyectos en los que esperan encontrar errores o defectos en secciones del código. Por ejemplo, una empresa de software puede aplicar modelos de aprendizaje automático a las confirmaciones de código y a los comentarios de los usuarios, lo que permite a los desarrolladores priorizar los esfuerzos de prueba en las características de alto riesgo.

3. Pruebas continuas en canalizaciones CI/CD

La IA desempeña un papel crucial en la automatización de los procesos de prueba en los entornos modernos de desarrollo de software que utilizan prácticas de integración y despliegue continuos (CI/CD). Las herramientas de IA pueden ejecutar automáticamente pruebas de regresión cada vez que se integre nuevo código en el sistema, garantizando que la funcionalidad existente permanezca intacta. Por ejemplo, una empresa tecnológica que aplique CI/DC puede utilizar la IA para gestionar la ejecución de pruebas basándose en los resultados históricos de las pruebas y los cambios de código, acelerando los ciclos de lanzamiento sin sacrificar la calidad. Como resultado, esta integración ayuda a mantener altos niveles de calidad al tiempo que permite el rápido despliegue de nuevas funciones.

4. Supervisión de la calidad en tiempo real mediante la integración de IoT.

Los dispositivos IoT pueden desplegarse con la IA para mejorar la supervisión de la calidad en distintos sectores. Una de estas aplicaciones es en la producción de alimentos, donde la IA puede aprovechar los sensores de temperatura o humedad ya instalados en los sistemas de IA. Es posible anticipar y gestionar con éxito los problemas de calidad analizando estos datos mientras el proceso de producción está en marcha y reaccionando inmediatamente a los cambios. Estas funcionalidades permiten procesar la información a lo largo del ciclo de producción con un mínimo de defectos de calidad, y evitan que los problemas potenciales se conviertan en enormes problemas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se utiliza la IA en la garantía de calidad?

La IA automatiza las tareas repetitivas de las pruebas, predice posibles defectos y analiza grandes conjuntos de datos en busca de anomalías. Mejora la precisión de las pruebas, acelera los procesos y reduce la intervención manual, lo que mejora la calidad del producto.

¿Qué son los métodos de garantía y control de calidad?

La GC (garantía de calidad) se centra en prevenir los defectos mejorando los procesos, mientras que el CC (control de calidad) identifica y corrige los defectos del producto final. La IA permite automatizar estos dos métodos mejorando la optimización de los procesos y la detección de defectos.

¿Cuáles son las ventajas de la IA en el control de calidad?

El control de calidad basado en la IA mejora la velocidad, la precisión y la eficacia automatizando las pruebas, prediciendo los defectos y proporcionando información en tiempo real. Esto acelera el tiempo de comercialización, ahorra dinero y mejora la fiabilidad del producto.

¿Puede la IA sustituir por completo las pruebas manuales en el control de calidad?

La IA no puede sustituir por completo a las pruebas manuales, especialmente en escenarios complejos y subjetivos. Sin embargo, complementa a los probadores humanos automatizando las tareas rutinarias y permitiéndoles centrarse en cuestiones estratégicas de más alto nivel.

¿Cómo contribuye la IA a la predicción de defectos?

La IA utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar datos de defectos anteriores e identificar patrones. Al reconocer los riesgos potenciales, ayuda a evitar que se produzcan defectos en primer lugar, mejorando la calidad general del producto.

¿Qué sectores están adoptando la IA en el control de calidad?

La IA en el control de calidad se está adoptando ampliamente en sectores como el desarrollo de software, la fabricación, la sanidad y la automoción. Estos sectores se están beneficiando de la capacidad de la IA para automatizar las pruebas y mejorar el control de calidad.

¿Qué herramientas se utilizan para la IA en el control de calidad?

Entre las herramientas populares de aseguramiento de la calidad basadas en IA están Selenium, Testim y Applitools. Estas herramientas utilizan la IA para la automatización de casos de prueba, pruebas visuales y detección de anomalías, ayudando a los equipos a mejorar sus procesos de control de calidad.

¿Cuál es el futuro de la IA en el control de calidad?

El futuro de la IA en el control de calidad implica una mayor automatización, una detección de defectos más inteligente y una mayor capacidad de análisis predictivo. La IA seguirá evolucionando, permitiendo procesos de aseguramiento de la calidad totalmente autónomos, reduciendo costes y mejorando la velocidad y la precisión.

¿Cómo mejora la IA la cobertura de las pruebas en el control de calidad?

La IA genera casos de prueba más completos analizando grandes conjuntos de datos e identificando posibles casos extremos. Esto garantiza que se comprueben incluso los escenarios raros o complejos, mejorando la cobertura general de las pruebas.

¿Es rentable la IA en el control de calidad?

Sí, la IA en el control de calidad es rentable. Aunque hay una inversión inicial, la IA reduce la necesidad de trabajo manual, acelera los ciclos de prueba y evita costosos defectos, lo que la convierte en una atractiva inversión a largo plazo.