¿Acabará la inteligencia artificial con el trabajo del ingeniero de pruebas?

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Por mtp

Industria 4.0 es el término que define el contexto en el que nos encontramos a nivel global, donde la automatización, el intercambio de datos y la inteligencia artificial nos conducen irremediablemente a una nueva Revolución Industrial, la 4ª, en la que las “smart factories“ y la propagación de las nuevas tendencias tecnológicas impactarán sustancialmente en el día a día de las personas.

Stephen Hawking afirmaba que la inteligencia artificial y la automatización acabarían con la mayor parte de los empleos de la clase media. Un informe de Citibank en colaboración con la Universidad de Oxford de 2016 predice que el avance de la automatización supone un riesgo importante para el 47% de los empleos de Estados Unidos, cifra que se eleva hasta el 77% si hablamos de China.

En la actualidad, cualquier actividad relacionada con el aseguramiento de la calidad y el testing es susceptible de ser automatizada. Es más, la automatización de pruebas y procesos relacionados con el QA es una de las actividades más demandadas por las empresas, independientemente de su tamaño o sector.

Entonces, dado el incremento de actividades relacionadas con la inteligencia artificial y la robotización, cabría preguntarse si el trabajo del ingeniero de pruebas está en peligro… pero antes de responder a esta cuestión, veamos qué es la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial (IA) recoge la imitación de las funciones cognitivas humanas por parte de una máquina, a fin de resolver problemas y aprender. La IA no es, ni mucho menos, algo nuevo. El término fue acuñado hace ya 62 años por John McCarthy, y durante mucho tiempo ha sido objeto de estudio en universidades y empresas dedicadas. Actividades como la capacidad de un software de jugar al ajedrez o los sistemas de conducción automáticos son algunas de las aplicaciones más representativas. Sin embargo, los nuevos avances tecnológicos, el intercambio masivo de datos y los nuevos lenguajes de programación han vuelto a poner de actualidad todo lo que tiene que ver con el desarrollo y las posibilidades de la inteligencia artificial.

Evidentemente, las predicciones realizadas por medios especializados y reputados científicos acerca del riesgo que corren los actuales empleos tienen su fundamento, no obstante, hay que tener en cuenta los condicionantes externos y entender que la resistencia natural al cambio puede que dilate los tiempos. Además, esta pérdida de empleo obligará a la generación de otras ocupaciones y otras capacidades que, lógicamente, habrá que ir adquiriendo.

Un símil muy acertado es el de la energía, que no se destruye, si no que se transforma. De igual manera, pasaremos de empleos poco cualificados en los que se realizan tareas repetitivas, a empleos con una carga mucho más creativa, dejando la base de la cualificación a actividades de supervisión de tareas automatizadas.

En el ámbito que nos ocupa ocurrirá algo similar. La convivencia máquina-humano será un binomio habitual. Los perfiles de aseguramiento de la calidad, ingenieros de prueba y testers quedarán claramente potenciados. Sin embargo, su perfil deberá migrar obligatoriamente hacia nuevas habilidades en programación, automatización y configuración de frameworks. Un ejemplo claro es la capacidad de los nuevos “agile testers” para lograr automatizar y ejecutar set de pruebas y conseguir un aumento significativo de productividad y reducción del time to market.

Niveles máximos de madurez en el aseguramiento de la calidad de software (por ejemplo, TMMi level 5) ya disponen de mecanismos en la frontera con la simulación de las capacidades cognitivas, con la posibilidad de predecir el rendimiento del proceso de pruebas y tomar acciones correctivas en caso de existir desvíos. De esta forma, las pruebas de los proyectos se basan en métodos que permiten predecir la calidad del producto, determinar aquellas partes del software más críticas y decidir dónde aplicar un mayor esfuerzo en pruebas.

La iQA (intelligence QA) para la toma de decisiones a partir de la visión global que proporcionan los indicadores, podrá ser automatizada y replicada mediante programación basada en inteligencia artificial. Con ello se reducirá significativamente uno de los caballos de batalla más importantes en la realización de pruebas software, la identificación y generación de datos válidos. También, actividades habituales como la selección del set de pruebas más óptimo para la validación de los requisitos funcionales de un sistema, serán más sencillas con la ayuda de los algoritmos computacionales y las redes bayesianas.

En definitiva, la inteligencia artificial permitirá al ingeniero de pruebas potenciar el aporte de valor de su trabajo hacia tareas menos repetitivas. Por tanto, y aunque habitualmente hablemos en futuro, la revolución 4.0 ya es tangible en el tejido empresarial, haciendo que nos encontremos ante una redefinición de los puestos de trabajo en general y, en particular, del perfil de ingeniero de pruebas, de su lógica y su formación.

En esta nueva fase, todo lo que no pueda ser automatizado cobrará una importancia vital: la inteligencia emocional, los valores, la imaginación, la creatividad, la empatía, la colaboración, la asertividad y la calidad humana… Las capacidades humanas conllevan imperfecciones que generan situaciones completamente imposibles de imitar y mucho menos de automatizar.

La positividad jugará un papel importante en la asimilación de que la llegada definitiva de la inteligencia artificial simplificará la mayoría de los trabajos y permitirá que seamos más productivos. Además, permitirá potenciar aspectos muy importantes hoy en día, como la conciliación familiar y la creatividad colectiva.

Así pues, tranquilidad, el ingeniero de pruebas (como perfil representativo de las actividades de aseguramiento de la calidad y el testing) superará a un joven abuelo de 62 años llamado Inteligencia Artificial.

Marcos Manchado

Director de Servicios de Aseguramiento de la Calidad en MTP

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