Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en el desarrollo de software

El trabajo ya no es simplemente validar, sino detectar automáticamente las regresiones y los defectos de alto riesgo en las aplicaciones. Usando este enfoque basado en datos, el software puede predecir fallos, cuellos de botella, categorías de error y problemas de productividad en los ciclos del proyecto. ¿Es esto suficiente? ¿Estás probando más de lo necesario? ¿En qué debería priorizar y enfocarse?

Esta información es excepcionalmente valiosa cuando tiene una gran acumulación de QA o está mirando la fecha límite de lanzamiento para un complejo paquete de aplicaciones. Con el aprendizaje automático, puede proyectar datos y tomar decisiones informadas y proactivas.

Estas ideas inteligentes ayudan a decidir los próximos cursos de acción, mejorar los resultados y, en última instancia, crear un ciclo de retroalimentación constante. Las herramientas de pruebas inteligentes implementan pilas de soluciones que permiten agilidad, eficiencia y calidad. La automatización de extremo a extremo dirigida por AI y ML ayuda a las empresas a:

• optimizar la cobertura de prueba y la profundidad de prueba

• aumentar la reutilización con pruebas basadas en datos

• mejorar la calidad de las suites de prueba con mayor trazabilidad y visibilidad

• duplicados de eliminación y casos de prueba muertos

• predecir resultados y prescribir cambios procesables

• pronosticar decisiones precisas y perspicaces para la preparación de la publicación, la idoneidad de la prueba y el índice de riesgo

• mejorar el ROI mientras se reduce el time-to-market.

Entonces, ¿por qué no investigar cómo puede aprovechar la automatización inteligente de pruebas para ofrecer experiencias digitales escalables y a prueba de riesgos de forma más rápida y confiable?

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.