Los cambios en las pruebas de software que vendrán en 2018

2017 fue un año ocupado en el espacio de pruebas de software. El mayor uso de la automatización en los equipos de prueba (donde el desarrollo ágil impulsó la velocidad de publicación) ha llevado a que la garantía de calidad se haya integrado mucho más en los equipos de desarrollo que hace unos años. Entonces, a medida que las pruebas y el monitoreo del software apropiado asuman una importancia cada vez mayor, la pregunta natural es: ¿qué está por venir?

Las empresas harán grandes avances en IA

En 2018, veremos que las organizaciones realmente avanzan con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, especialmente cuando se trata de usar esta tecnología para comprender mejor sus datos recopilados.

 A menudo, es difícil ver la manifestación física de conceptos más amplios como la IA, pero en nuestro espacio los objetos físicos ("cosas inteligentes") llenan esa brecha. Anteriormente, los dispositivos IoT enviaban datos para un procesamiento limitado en adelante; ahora, el aprendizaje automático significa que los dispositivos son capaces de transformar esos mismos datos en una perspectiva procesable. La retroalimentación en tiempo real cambiará el comportamiento de nuestros dispositivos IoT para siempre.

El monitoreo de UX será más importante que nunca

Teniendo en cuenta el alto nivel de fallos importantes de 2017, quizá la industria no se ha movido lo suficientemente rápido como para hacer frente al crecimiento explosivo de la economía IoT y API. Hay organizaciones que lideran el camino y logran grandes cosas tanto en pruebas como en monitoreo; sin embargo, la mayoría sigue centrándose desproporcionadamente en la velocidad más que en la calidad, la seguridad y la resiliencia.

Pero al analizar 2018, las empresas tendrán que abordar la calidad general de sus servicios a medida que el panorama competitivo se equilibre. Esto dará como resultado un nuevo enfoque en el monitoreo de la experiencia del cliente y la necesidad de pruebas exhaustivas de extremo a extremo, integradas dentro del ciclo de vida de la entrega.

La disponibilidad será el diferenciador clave

Si en 2018 todos los proveedores ofrecen capacidades similares, ¿qué factor usarán los consumidores para tomar la decisión sobre dónde gastar su dinero? La diferenciación de los servicios se reducirá a la disponibilidad, la facilidad de uso y la coherencia de una experiencia de calidad.

La mayor dependencia de los dispositivos IoT, sus datos y su gestión también impulsarán la necesidad de una alta disponibilidad de los servicios API con los que hablarán estos dispositivos. Monitorear la disponibilidad de estas API será el factor crítico para garantizar que las empresas puedan seguir funcionando (especialmente en el espacio de fabricación) y que los responsables de la toma de decisiones puedan confiar en los datos de inteligencia empresarial.

El CMO se convertirá en un jugador clave de pruebas / monitoreo

Las pruebas y el monitoreo de software han sido históricamente el dominio del equipo de TI, ya sean los equipos de desarrollo para las pruebas o las operaciones del lado de la supervisión.

En 2018, la unidad de transformación digital en marcha en la mayoría de las empresas, combinada con la explosión de dispositivos IoT y el procesamiento de datos que se deriva de ellos, se enfocará tanto en la calidad de la aplicación como en la experiencia general del cliente.

Como consecuencia, tanto las pruebas como el monitoreo deberían ser de gran interés para el COO y el CMO dentro de las organizaciones, y esto dará lugar a pruebas más completas con los miembros del equipo provenientes de diferentes partes del negocio. Ese es un cambio potencial en el tipo de prueba que se llevaría a cabo, así como en la visibilidad dentro del negocio de monitorear resultados y probar el éxito.

La forma en que validamos los resultados cambiará

2018 verá la adopción de AI, en forma de aprendizaje automático, por parte de los principales proveedores de software que lo integrarán en sus aplicaciones principales. Este aprendizaje automático también se convertirá en una plataforma estándar para el análisis de datos para nuevas iniciativas de desarrollo. El mercado de IoT sacará la mayor ventaja de esta adopción, ya que el volumen de datos que necesitan análisis crece exponencialmente.

Esto va a desafiar a la comunidad de pruebas ya que las nuevas formas de probar y validar los resultados de la IA deben identificarse e integrarse dentro del ciclo de vida del desarrollo.

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