OpiniónInfraestructuras

La IA y nuevas competencias marcan un testing más inteligente

José Luis Antón, responsable de Sogeti España.

José Luis Antón, Sogeti.
José Luis Antón, Sogeti.

En el arranque de 2020, llegamos al momento de detenernos en cuáles son las tendencias que más van a marcar la evolución del testing y el control de calidad de software durante el año. Un ejercicio del que tomar nota, dado que esta práctica tecnológica es cada vez más crítica para que las empresas ganen agilidad en el mercado y mejoren su posición competitiva.

En los últimos años es evidente que el testing continuo ha ganando enteros dentro de las empresas para la consecución de determinados objetivos empresariales. Los directivos valoran principalmente esta disciplina por sus aportaciones al crecimiento del negocio, por detectar defectos de software antes de su implementación, aumentar la calidad y la seguridad del software y garantizar en definitiva la satisfacción del usuario final.

La dependencia entre el negocio y el control de software es cada día más decisiva

La dependencia entre el negocio y el control de software es cada día más decisiva. No en vano, casi un 60% de las empresas realizan actualizaciones cada día y casi un tercio lo hace cada hora, con sus consecuentes efectos en la operativa habitual. La tendencia es clara: se pasa de introducir grandes modificaciones cada mucho tiempo, a hacer pequeños cambios de forma prácticamente constante en el día. Por esto, el continuous testing se erige como una disciplina tecnológica que ganará más peso y transversalidad en la estructura de TI y de gobierno de las organizaciones.

El testing también está asumiendo un rol más prominente frente a otro de los grandes retos que afrontan las industrias: la reducción del time-to-market relativo a productos, servicios y funcionalidades. El entorno tan cambiante hace necesario concebir desarrollos más rápidos y diseñar plataformas y sistemas capaces de optimizar la coordinación entre pruebas y equipos. Y esto supone también retos específicos de testing y quality assurance, que deben evolucionar y adaptarse para ser más inteligentes. Y, para hacerlo con garantías, veremos cómo se apoyan de forma más intensiva tanto en metodologías ágiles de trabajo como en tecnologías disruptivas que contribuyan a acelerar los procesos. Esto es, en Agile, DevOps e inteligencia artificial (IA).

Sin embargo, muchas organizaciones todavía tienen dificultades para adaptarse a estas premisas. Algunos de los principales retos en este sentido son disponer de datos y entornos de prueba apropiados; aplicar la automatización inteligente de pruebas; identificar los puntos o áreas concretos a testear; optimizar los tiempos, midiéndolos y reutilizando tests; y analizar la calidad real de las pruebas.

Aunque se realizan grandes esfuerzos para avanzar en la implementación de los principios de agilidad, queda mucho por recorrer. En general, nuestras investigaciones sugieren que el principal reto que afrontan los equipos en relación con la adopción de Agile y DevOps tiene que ver con la alineación con los objetivos estratégicos del negocio. Aquí, será imprescindible determinar con carácter previo qué KPI, de todos los que se plantee la organización en su estrategia, van a ser los que definan el éxito o el fracaso de las distintas metodologías. Para después evaluar su desempeño durante todo el ciclo de vida de cada proyecto.

Coca Cola es una muestra clara del uso de estas metodologías de agilidad en testing. Antes, el control de calidad del software era una tarea centralizada, mientras que ahora lo gestiona por equipos, de manera individualizada y más eficiente. La implementación de las metodologías Agile y DevOps fueron para la compañía una prioridad. Y el resultado: una garantía prácticamente total de calidad del software, cuyo desarrollo está perfectamente alineado con lo que acierta a llamar «la voz del cliente».

La cuestión de las competencias profesionales que se requieren en los entornos de testing también se acentúa este año. Las perspectivas son contundentes: aparte de las habilidades más tradicionales y propias de este sector, se están demandando más profesionales con conocimientos de inteligencia artificial, automatización de pruebas y ciberseguridad aplicados. Crecerá asimismo la demanda de profesionales que además tengan habilidades no tecnológicas; en concreto, competencias comerciales y analíticas, del ámbito de las matemáticas y también del de las actividades empresariales de un modo general. Una tendencia en consonancia con la visión de que el profesional del testing debe estar más pegado a la parte del negocio.

En definitiva, el testing incrementará la adopción de las metodologías de agilidad y la IA para responder de forma más directa a los retos en términos de rendimiento negocio. Esto implica cambios no solo en la estructura funcional de las empresas, sino para los mismos trabajadores, que tienen la oportunidad de aprovechar y conectar nuevos conocimientos no técnicos en sus tareas.

Computing 788