- BTW media tuvo recientemente la oportunidad de hablar con Gokul Choudhary, un experimentado ingeniero de QA que actualmente trabaja en Tech Mahindra.
- Recientemente, se ha centrado en las pruebas de IA, trabajando en proyectos innovadores en Meta (anteriormente Facebook) que implican funcionalidades impulsadas por IA para relojes inteligentes y gafas inteligentes.
- Su amplia experiencia con las principales plataformas de redes sociales como Facebook, WhatsApp e Instagram, combinada con sus certificaciones en pruebas de software ágiles, lo ha convertido en una figura clave en el cambiante panorama del QA de software y hardware.
- Tech Mahindra, un actor destacado en la industria global de servicios de TI y consultoría, es reconocido por su compromiso con la innovación y la excelencia.
- La entrevista con Gokul Choudhary ofrece una visión fascinante del papel evolutivo del aseguramiento de la calidad (QA) en el ámbito de la inteligencia artificial.
A medida que la IA se integra cada vez más en la tecnología cotidiana, el papel de los ingenieros de aseguramiento de la calidad (QA) también está cambiando.
Recientemente tuvimos la oportunidad de hablar con Gokul Choudhary, un experimentado ingeniero de QA que actualmente trabaja en Tech Mahindra, quien ha pasado más de una década en pruebas de software y más de dos años especializándose en aplicaciones impulsadas por IA. Con más de una década en pruebas de software, Gokul Choudhary tiene una amplia experiencia en QA, que abarca aplicaciones móviles, de escritorio y web. Su experiencia abarca el comercio electrónico, la salud, la banca y las aplicaciones de voz. Recientemente, se ha concentrado en las pruebas de IA en Meta, trabajando con relojes inteligentes y gafas inteligentes para garantizar comandos y respuestas de IA precisos. Su amplia experiencia con las principales plataformas de redes sociales y sus certificaciones ágiles lo posicionan como un actor importante en el cambiante panorama de QA.
P: Hoy nos gustaría tratar varios temas, incluyendo las diferencias entre las pruebas de software tradicionales y las pruebas de aplicaciones de IA, así como las herramientas y técnicas que consideras más útiles. Para empezar, ¿podrías ofrecer una visión general de las principales diferencias entre probar software tradicional y aplicaciones impulsadas por IA? ¿Cómo influye la presencia de la IA en tus estrategias de prueba?
Gokul:
Claro. En lo que respecta a la IA, tomemos el ejemplo de las gafas inteligentes. Cuando damos un comando, como preguntar: “¿Cuál es el clima ahora?”, la IA se conecta a una base de datos o a una API para obtener la respuesta según la ubicación actual. Probamos las funcionalidades básicas para garantizar que la IA responda dentro de un plazo determinado.
Con el software tradicional, es posible que tengas que escribir comandos o entradas manualmente. Sin embargo, la IA permite comandos de voz, lo que lo hace mucho más rápido y conveniente, especialmente cuando estás en movimiento o no puedes escribir. Esta es una de las ventajas clave de la IA: acelera los procesos y mejora la experiencia del usuario al proporcionar respuestas rápidas en tiempo real, pero carece de la intuición para comprender el contexto y los matices.
P: Entonces, la IA hace que el proceso sea mucho más rápido y eficiente. ¿Qué herramientas y técnicas te resultan más efectivas para probar aplicaciones impulsadas por IA? ¿Podrías compartir algunos ejemplos?
Gokul:
En realidad, para las pruebas de IA, no dependemos de ninguna herramienta automatizada específica. La mayoría de las pruebas se realizan manualmente. Trabajamos con IA generativa, como modelos de IA basados en prompts, y usamos comandos en lenguaje natural para interactuar con la IA.
Por ejemplo, en la IA de Meta, activamos el dispositivo y emitimos comandos. La IA procesa estos comandos y responde en consecuencia. También almacena los comandos de voz y sus respuestas en un formato de chat dentro de la aplicación móvil conectada. Esto nos permite revisar y verificar todas las interacciones.
P: Entonces, estás utilizando principalmente Meta AI, que suena similar a ChatGPT o Gemini. ¿Es así?
Gokul:
Sí, así es. Aunque utilizo ChatGPT ocasionalmente para fines de prueba, Meta AI tiene capacidades más específicas. Por ejemplo, cuando emitimos un comando a Meta AI, almacena todos los comandos de voz y respuestas en un historial de chat en la aplicación móvil. Esto nos permite rastrear y revisar todas las interacciones.
Por ejemplo, si doy un comando para capturar una imagen de un edificio usando gafas inteligentes, Meta AI procesa la imagen, identifica el edificio como un centro comercial y proporciona información al respecto. Todos estos datos se almacenan en el servidor de chat y son accesibles en el historial de chat.
P: Eso es fascinante. Dados los rápidos avances en IA, está claro que hay muchos beneficios, pero también algunos desafíos, como las consideraciones éticas. ¿Podrías ampliar ese punto?
Gokul:
Absolutamente. Las consideraciones éticas son realmente inevitables, especialmente con la extensa recopilación de datos y la creciente autonomía de la IA.
P: ¿Podrías aclarar a qué te refieres con consideraciones éticas?
Gokul:
Claro, hay una tendencia a ver la IA como una panacea, pero es simplemente una herramienta poderosa. Muchas organizaciones se apresuran a adoptar la automatización total con IA solo para descubrir brechas donde las capacidades de la IA se quedan cortas. Por ejemplo, las herramientas de prueba impulsadas por IA pueden tener dificultades para interpretar con precisión elementos de diseño creativo o no tener en cuenta comportamientos de usuario culturalmente específicos, lo que lleva a una desalineación con las necesidades del usuario. Aquí es donde el toque humano se vuelve invaluable.
Al trabajar con IA, es crucial garantizar que se respeten la privacidad de los datos y el consentimiento del usuario. Debemos ser transparentes sobre cómo se utilizan, almacenan y comparten los datos para evitar cualquier mal uso de las tecnologías de IA. Esto implica una planificación cuidadosa y el cumplimiento de directrices éticas para proteger los derechos de los usuarios y la integridad de los datos.
El papel de la IA en QA seguirá creciendo, pero siempre requerirá orientación humana, especialmente a medida que surjan desafíos nuevos e impredecibles. Aunque la IA es una aliada increíble, la mente humana es insustituible.
Acerca de Tech Mahindra
Tech Mahindra, un actor destacado en la industria global de servicios de TI y consultoría, es reconocido por su compromiso con la innovación y la excelencia. Establecida en 1986 como parte del Grupo Mahindra, Tech Mahindra ha evolucionado hasta convertirse en un proveedor líder de soluciones de transformación digital, servicios de TI y externalización de procesos de negocio.
Opinión personal: Navegando la evolución del QA en la era de la IA
La entrevista con Gokul Choudhary ofrece una visión fascinante del papel evolutivo del aseguramiento de la calidad (QA) en el ámbito de la inteligencia artificial. La amplia experiencia de Gokul subraya un cambio crítico en la industria: mientras que las pruebas de software tradicionales dependían en gran medida de entradas manuales y procedimientos predefinidos, la IA introduce una nueva dimensión de pruebas que es a la vez dinámica y compleja.
Cambio de pruebas manuales a pruebas activadas por voz: Las ideas de Gokul sobre las pruebas de IA revelan una transformación fundamental en la forma en que abordamos el QA. Las pruebas tradicionales a menudo implicaban escribir comandos y validar resultados manualmente. Sin embargo, las aplicaciones impulsadas por IA, particularmente aquellas que utilizan comandos de voz como las gafas inteligentes de Meta, agilizan este proceso. La capacidad de emitir comandos de voz y recibir respuestas en tiempo real no solo mejora la eficiencia, sino que también se alinea con las demandas aceleradas de los usuarios modernos. Este cambio destaca una tendencia más amplia en la tecnología, donde la conveniencia y la velocidad se vuelven primordiales.
Pruebas manuales en un mundo automatizado: Curiosamente, a pesar de los avances en IA, Gokul señala que las pruebas de aplicaciones de IA todavía dependen en gran medida de técnicas manuales. Esto parece contradictorio en una era donde la automatización es omnipresente. La dependencia de las pruebas manuales para funciones impulsadas por IA, como las interacciones de voz y el procesamiento de datos en tiempo real, enfatiza la necesidad de supervisión humana para validar el rendimiento de la IA. Es un recordatorio de que, aunque la tecnología evoluciona, el toque humano sigue siendo crucial para garantizar la calidad y la precisión.
Consideraciones éticas: La discusión sobre consideraciones éticas es particularmente notable. A medida que las tecnologías de IA manejan datos cada vez más sensibles, garantizar la privacidad de los datos y el consentimiento del usuario se vuelve primordial. El énfasis de Gokul en la transparencia y el cumplimiento de las directrices éticas refleja una creciente conciencia de las responsabilidades que conlleva el desarrollo de IA. El desafío de equilibrar la innovación con los estándares éticos es una preocupación importante que dará forma al futuro de la IA y su integración en la vida diaria.