En el mundo acelerado del desarrollo de software, asegurar la calidad y efectividad del código es un desafío constante. Invertir horas y horas en pruebas manuales y automatizadas, solo para descubrir que no se ha logrado una cobertura completa ni se han detectado todos los errores (algunos, garrafales), es la mayor pesadilla de un desarrollador. Esto no solo consume tiempo y recursos, sino que también pone en riesgo la estabilidad y seguridad del software. Aquí es donde entra la inteligencia artificial (IA), prometiendo revolucionar la calidad y el testing de las aplicaciones.
Pero, ¿es realmente la solución infalible que necesitamos para obtener un código impecable y seguro? Este artículo explora cómo la IA está cambiando las reglas del juego en dos áreas cruciales: las pruebas unitarias e integración, y las pruebas automatizadas.
Las pruebas unitarias e integración son fundamentales para asegurar que cada componente del software funcione correctamente, tanto de manera individual como en conjunto. Herramientas impulsadas por IA, como GitHub Copilot, asisten a los desarrolladores sugiriendo autocompletados precisos y generando código alineado con las mejores prácticas. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también contribuye a la creación de código limpio y fácil de mantener.
Sin embargo, nuestra experiencia con Copilot, al igual que otras herramientas basadas en IA, es que no está suficientemente entrenado aún para desarrollar pruebas unitarias que aporten valor real al desarrollador. Aunque es útil para empezar, deja casos sin cubrir y ocasionalmente genera código redundante o no “compilable”. Por lo tanto, sigue siendo necesaria la intervención humana para corregir y optimizar el código generado.
Las pruebas automatizadas son esenciales para verificar que un software funciona correctamente sin la necesidad de realizar pruebas manuales exhaustivas. La IA mejora este proceso significativamente, utilizando técnicas como el web scraping para recopilar información detallada sobre las aplicaciones web. Con esta información, la IA puede crear casos de uso que se traducen en pruebas automáticas, utilizando herramientas como Selenium y Healenium.
Un aspecto clave es la capacidad de la IA para adaptarse a los cambios en las aplicaciones, identificando y ajustándose a elementos modificados. Esto reduce el tiempo de mantenimiento, lo que se traduce en un software de mayor calidad y eficiencia.
Un enfoque híbrido: La sinergia entre IA y desarrolladores de software
En LKS Next, creemos en un enfoque híbrido, donde la IA actúa como una herramienta poderosa que potencia y complementa la labor de nuestros desarrolladores y expertos en QA, sin sustituir su juicio y experiencia.
Aunque el estado actual de la IA es aún incipiente, consideramos que ha alcanzado una madurez suficiente para ser incorporada en el desarrollo de software. Esto lo hemos demostrado en casos de éxito como la Optimización de Field Services aplicando IA cognitiva. Sin embargo, somos conscientes de las implicaciones éticas y de privacidad que conlleva su uso. Por ello, junto con nuestros abogados expertos de LKS Next Legal, estamos desarrollando soluciones rigurosas que garanticen un uso confiable y seguro de la IA, cumpliendo con los más altos estándares de privacidad en cada proyecto.
“Las organizaciones deben tener presente el nuevo marco regulatorio e incorporar la gestión integral de la Inteligencia Artificial y la gobernanza de datos.” – Lucía Arriola, abogada experta en IA de LKS Next Legal.
La IA está transformando el panorama del desarrollo de software, mejorando significativamente su calidad y testing. Sin embargo, es esencial mantener un enfoque equilibrado donde la IA complemente, pero no reemplace, la pericia humana. En LKS Next, continuamos integrando herramientas avanzadas basadas en IA para optimizar y acelerar el desarrollo, siempre con un fuerte compromiso con la ética y la seguridad. Con esta visión, estamos preparados para enfrentar los desafíos del futuro del desarrollo de software.
Beatriz Pérez Lamancha
Responsable de Calidad & DevSecOps en LKS Next
