Los equipos de desarrollo se enfrentan a una presión cada vez mayor para entregar soluciones de alta calidad a una velocidad vertiginosa. Sin embargo, los métodos de prueba tradicionales pueden ser lentos y engorrosos, actuando como un cuello de botella en su flujo de trabajo ágil.
En Huenei, entendemos este desafío. Es por eso que hemos aprovechado el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para revolucionar nuestros procesos de prueba de software. Podemos ayudarte a hacer lo mismo.
“Las herramientas de prueba impulsadas por IA han cambiado el juego para nuestros equipos”, dice Alejandra Ochoa, Gerente de Entrega de Servicios en Huenei. “Al automatizar y optimizar varios aspectos del ciclo de vida de prueba, hemos podido reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo requeridos para garantizar la calidad de nuestras soluciones de software”.
Uno de los principales beneficios que hemos experimentado es la capacidad de crear pruebas automatizadas hasta cinco veces más rápido que los métodos tradicionales. Aprovechamos algoritmos avanzados y capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que permite a nuestros desarrolladores y testers escribir pruebas automatizadas en un lenguaje sencillo. Este enfoque de scripting basado en NLP simplifica el proceso de creación de pruebas y promueve la colaboración entre los miembros del equipo con diferentes orígenes técnicos.
“La característica de scripting basada en NLP ha traído un cambio para nuestros equipos ágiles”, explica Ochoa. “Ahora nuestros testers pueden centrarse en los escenarios de prueba y dejar los detalles técnicos de implementación a las herramientas impulsadas por IA, lo que resulta en una cobertura de testeos más eficiente y eficaz”.
Con esta notable disminución del esfuerzo en la generación automática de casos de prueba, estamos facultados para integrar sin problemas las pruebas automatizadas desde el Sprint #1 para todos los nuevos desarrollos de aplicaciones. Además, a medida que se desarrollan los Sprints, podemos expandir sin esfuerzo la cobertura de testeos, asegurando calidad y cobertura superiores en cada paso del camino. Y para añadir beneficios, una vez que se ha finalizado el desarrollo de software, ¡obtenemos una cobertura completa de pruebas automatizadas!
Pero los beneficios no se detienen allí. Las herramientas de prueba impulsadas por IA también han optimizado la ejecución de pruebas, reduciendo los tiempos de compilación de horas a minutos. Esta eficiencia se traduce en bucles de retroalimentación más rápidos, lo que permite a nuestros equipos de desarrollo identificar y abordar los problemas de manera más oportuna, lo que en última instancia acelera la entrega de soluciones de software de alta calidad a nuestros clientes.
Además, estas herramientas destacan en la identificación y el diagnóstico de errores funcionales y visuales que podrían haber pasado desapercibidos por los tester humanos. Al analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones, las soluciones de prueba impulsadas por IA pueden detectar incluso los defectos más sutiles, asegurando un producto de software más sólido y confiable para nuestros clientes.
En Huenei, hemos adoptado plenamente la integración de la IA en nuestros procesos de prueba de software, reconociendo su potencial para mejorar nuestras metodologías de desarrollo ágil. Desde las pruebas impulsadas por datos hasta las pruebas de compatibilidad multiplataforma, las herramientas impulsadas por IA proporcionan capacidades integrales que permiten a nuestros equipos trabajar de manera más eficiente y entregar resultados superiores.
“Una de las principales ventajas de la IA en nuestros procesos de prueba ágiles es la capacidad de aprender y adaptarse continuamente”, observa Ochoa. “A medida que las herramientas impulsadas por IA procesan más datos y se enfrentan a nuevos escenarios, refinan sus algoritmos y mejoran sus estrategias de prueba, lo que resulta en pruebas más eficaces y eficientes con el tiempo”.
En el centro de nuestro enfoque está la creencia de que la IA debe empoderar a nuestros equipos, no reemplazarlos. Si bien las herramientas de prueba impulsadas por IA automatizan y optimizan muchos aspectos del proceso de prueba, la experiencia y la supervisión humanas siguen siendo cruciales. Encontramos un equilibrio entre aprovechar las capacidades de la IA y asegurarnos de que nuestros desarrolladores y testers participen activamente, brindando información valiosa y tomando decisiones críticas.
“Priorizamos prácticas de IA responsables y dignas de confianza”, enfatiza Ochoa. “Nuestras pautas y principios éticos garantizan que nuestras herramientas de prueba impulsadas por IA se desarrollen y se implementen con equidad, responsabilidad y transparencia”.
Al aprovechar el poder de la IA en nuestros procesos de prueba de software, desbloqueamos nuevos niveles de eficiencia, calidad y agilidad.
A medida que la tecnología continúa su imparable avance, estamos siendo testigos de la convergencia de varias innovaciones verdaderamente disruptivas: WEB3, el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y Blockchain. Esta poderosa intersección está desmoronando fronteras y desbloqueando oportunidades sin precedentes para que las empresas prosperen en la era digital.
En el corazón de esta convergencia se encuentra WEB3, el siguiente salto evolutivo para la World Wide Web. WEB3 representa un cambio de paradigma, descentralizando la web y devolviendo el control a los usuarios a través de la propiedad basada en blockchain de activos y datos digitales. Esta democratización interrumpe las dinámicas de poder tradicionales, fomentando una mayor transparencia, autonomía e innovación.
En este nuevo reino, las empresas pueden aprovechar los tokens no fungibles (NFT) y las aplicaciones descentralizadas (dApps) para crear activos y experiencias digitales únicas para sus clientes. Desde programas de fidelidad tokenizados hasta mundos virtuales inmersivos, el potencial de los nuevos modelos de participación es asombroso. Además, WEB3 salvaguarda la privacidad de los usuarios y la soberanía de los datos, fomentando la confianza, la piedra angular de las relaciones duraderas con los clientes.
Complementando a WEB3 se encuentra el Internet de las Cosas, un ecosistema interconectado de dispositivos físicos equipados con sensores y software, que recopilan e intercambian datos en tiempo real. Este flujo continuo de inteligencia de IoT proporciona a las empresas una visibilidad sin precedentes de sus operaciones, activos y comportamientos de los clientes.
Al aprovechar los datos de IoT, las empresas pueden optimizar los procesos, anticipar problemas de mantenimiento y ofrecer productos y servicios hiperpersonalizados. Las posibilidades son infinitas, desde el mantenimiento predictivo en la fabricación hasta la agricultura de precisión y las iniciativas de ciudades inteligentes. Y cuando se combina con la IA, los insights extraídos de estos datos se vuelven aún más poderosos.
La Inteligencia Artificial actúa como un multiplicador de fuerza, impulsando la toma de decisiones, la automatización y la personalización en prácticamente todos los sectores industriales. A medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos, la capacidad de la IA para identificar patrones, hacer predicciones y generar insights se vuelve indispensable.
Desde la optimización de la cadena de suministro y los modelos de precios dinámicos hasta los chatbots y los motores de recomendación, la IA ya está aumentando las capacidades humanas y generando eficiencias operativas. A medida que la tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones cada vez más sofisticadas en áreas como los sistemas autónomos, la visión por computadora y la IA generativa, abriendo nuevas fronteras para la innovación.
Subyacente a esta convergencia se encuentra Blockchain, la tecnología de libro mayor distribuido que garantiza un registro seguro, transparente y a prueba de manipulaciones. Al descentralizar la confianza y eliminar los intermediarios, Blockchain agiliza los procesos, reduce los costos y mitiga los riesgos asociados con el fraude, el cibercrimen y la falsificación.
En la gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, Blockchain permite una trazabilidad integral, desde las materias primas hasta los productos terminados, empoderando a los consumientes conscientes con una transparencia completa. En el sector financiero, está revolucionando los pagos transfronterizos, los préstamos y las operaciones a través de plataformas de finanzas descentralizadas (DeFi). En el ámbito de la salud, está fortaleciendo la integridad de los registros médicos electrónicos y permitiendo el intercambio seguro de datos para la investigación colaborativa.
Si bien se encuentra en sus etapas iniciales, la convergencia de estas tecnologías ya está generando historias de éxito convincentes en diversos sectores:
Los ejemplos son infinitos, abarcando sectores como el comercio minorista, la fabricación, la energía, el transporte y más allá. Sin embargo, estos son solo los primeros disparos; el verdadero potencial de esta convergencia apenas se ha aprovechado.
A medida que estas poderosas tecnologías continúan entrelazándose, las empresas se enfrentan a un punto de inflexión: pueden abrazar la convergencia o arriesgarse a la obsolescencia. Al aprovechar WEB3, IoT, IA y Blockchain de manera conjunta, las organizaciones visionarias pueden desbloquear nuevas líneas de ingresos, forjar relaciones más profundas con los clientes, impulsar prácticas sostenibles y blindar sus operaciones para el futuro.
La convergencia no es solo una revolución tecnológica, sino una reformulación fundamental de la forma en que las empresas crean y entregan valor. Y aquellos que den el salto tendrán la oportunidad de cosechar inmensas ventajas competitivas en esta frontera sin límites. El futuro pertenece a los audaces, los innovadores y aquellos dispuestos a surcar la ola de la convergencia hacia aguas inexploradas de oportunidades.
Esta poderosa sinergia entre inteligencia artificial e internet de las cosas está abriendo nuevas fronteras de análisis de datos en tiempo real, automatización inteligente y toma de decisiones basada en datos, prometiendo redefinir la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.
En el corazón de esta revolución se encuentra la capacidad de aprovechar los vastos almacenes de datos generados por los dispositivos IoT y extraer ideas útiles utilizando algoritmos de IA. Los sensores y dispositivos IoT, desplegados en diversos entornos, recopilan y transmiten continuamente datos sobre diversos parámetros, que van desde las condiciones ambientales hasta el rendimiento del equipo y el comportamiento humano.
Sin embargo, esta avalancha de datos solo tiene valor si se puede analizar eficazmente y traducir en información significativa. Aquí es donde brilla la IA, con su capacidad para procesar e identificar patrones dentro de enormes conjuntos de datos a velocidades sin precedentes. Al integrar la IA con los sistemas IoT, las organizaciones pueden obtener visibilidad en tiempo real de sus operaciones, lo que permite la toma de decisiones proactiva y una acción receptiva.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo es un excelente ejemplo de esta sinergia en acción. Los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de la maquinaria industrial, detectar anomalías y predecir posibles fallas antes de que ocurran. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad y reduce los costos de mantenimiento, sino que también mejora la seguridad y prolonga la vida útil de los equipos críticos.
Más allá del análisis de datos en tiempo real, la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas está impulsando el desarrollo de aplicaciones inteligentes que pueden automatizar tareas y tomar decisiones informadas en función de los conocimientos obtenidos de los datos.
Estas aplicaciones aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para aprender y adaptarse continuamente, lo que les permite optimizar los procesos y las operaciones de manera dinámica.
En el ámbito de las ciudades inteligentes, los sistemas IoT impulsados por IA pueden monitorear los patrones de tráfico, ajustar los tiempos de señalización y redirigir los vehículos para aliviar la congestión, reduciendo los tiempos de viaje y minimizando el impacto ambiental. De manera similar, en la agricultura de precisión, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de humedad del suelo, los patrones climáticos y el estado de los cultivos de los sensores IoT para optimizar los horarios de riego, la aplicación de fertilizantes y los tiempos de cosecha, maximizando los rendimientos mientras se minimizan los consumos de recursos.
Las aplicaciones inteligentes impulsadas por IA e IoT no se limitan a los entornos físicos; también están transformando los dominios digitales. Los chatbots y los asistentes virtuales, por ejemplo, pueden aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para brindar un apoyo personalizado y sensible al contexto, mejorando las experiencias de los clientes y optimizando las operaciones.
Las aplicaciones de la integración de inteligencia artificial e internet de las cosas son vastas y de amplio alcance, y abarcan industrias tan diversas como la salud, la energía, el transporte y la fabricación.
En el sector de la salud, los dispositivos IoT impulsados por IA pueden monitorear los signos vitales de los pacientes, el cumplimiento de la medicación y los niveles de actividad, lo que permite el monitoreo remoto y la intervención temprana. Estos sistemas también pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento mediante el análisis de imágenes médicas y datos de los pacientes.
El sector energético está aprovechando la IA y el IoT para optimizar la producción, distribución y consumo de energía. Las redes eléctricas inteligentes equipadas con sensores IoT y algoritmos de IA pueden equilibrar las cargas energéticas, detectar y responder a los cortes de suministro e integrar de manera más eficiente las fuentes de energía renovable.
En el transporte, la IA y el IoT están impulsando el desarrollo de vehículos autónomos, sistemas inteligentes de gestión del tráfico y mantenimiento predictivo para flotas. Estas tecnologías prometen mejorar la seguridad, reducir las emisiones y optimizar las operaciones logísticas.
Si bien el potencial de la integración de la IA y el IoT es innegable, también plantea importantes preocupaciones éticas y de seguridad que deben abordarse. La privacidad y la protección de datos son fundamentales, ya que los dispositivos IoT recopilan grandes cantidades de información potencialmente sensible, que podría ser explotada si no se asegura adecuadamente.
Además, los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA deben ser transparentes y explicables, particularmente en escenarios de alto impacto como la atención médica o los vehículos autónomos, donde las decisiones sesgadas u opacas podrían tener consecuencias graves.
Garantizar el desarrollo y la implementación responsables de las tecnologías de IA e IoT requiere un enfoque multifacético, que incluya medidas sólidas de ciberseguridad, el cumplimiento de principios y pautas éticas, y una colaboración continua entre los proveedores de tecnología, los encargados de formular políticas y los usuarios finales.
La integración de la IA y el IoT ya no es una visión futurista; es una realidad que está transformando rápidamente las industrias y dando forma al mundo que nos rodea. Los líderes tecnológicos que abrazan esta convergencia y aprovechan su potencial tienen la oportunidad de obtener una ventaja competitiva significativa.
Al aprovechar el poder del análisis de datos en tiempo real, la automatización inteligente y la toma de decisiones basada en datos, las organizaciones pueden optimizar sus operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y impulsar la innovación de maneras que antes eran inimaginables.
Sin embargo, este viaje requiere un enfoque holístico, que abarque no solo la adopción de tecnologías de vanguardia, sino también un compromiso con el desarrollo responsable, las consideraciones éticas y el aprendizaje y la adaptación continuos.
A medida que navegamos por esta emocionante nueva era, una cosa es segura: la sinergia entre la IA y el IoT continuará empujando los límites de lo posible, permitiéndonos crear soluciones inteligentes que satisfagan las necesidades evolutivas de las empresas y la sociedad en general.
El auge de la AI Generativa en los chatbots conversacionales y los asistentes virtuales de atención al cliente ofrece una prometedora perspectiva para el futuro del soporte al cliente automatizado.
Sin embargo, la gran mayoría de los chatbots y las herramientas conversacionales impulsadas por IA aún luchan por superar sus limitados dominios predefinidos. Pero, ¿y si la IA pudiera ir más allá? Si bien los chatbots han sido fundamentales para automatizar las interacciones básicas con los clientes, la IA Generativa amplía el horizonte, ofreciendo una gran variedad de aplicaciones más allá de las respuestas predefinidas.
Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA Generativa está remodelando el soporte al cliente en diversas industrias:
La IA Generativa y las técnicas asociadas se encuentran en el corazón de la próxima era de la innovación en soporte al cliente. Como explica Jorge Attaguile, Fundador y Director de Operaciones de Huenei:
“Estamos trabajando en varias iniciativas con IA Generativa. Nuestra propuesta ayudaría en el proceso de atención al cliente, agilizando los tiempos de respuesta mediante la automatización de tareas. Los desarrollos varían según las necesidades de cada cliente”.
Imagine un escenario en el que los agricultores requieren asistencia inmediata sobre gestión de cultivos o consultas de la cadena de suministro. Nuestra iniciativa en curso para el sector agrícola aprovecha la IA Generativa para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Al analizar datos históricos y adaptar las respuestas a las necesidades individuales, la IA Generativa mejora la satisfacción del cliente al tiempo que libera tiempo valioso para que los agentes humanos se concentren en tareas complejas.
En el sector asegurador, el tiempo es crucial, especialmente cuando se trata de consultas sobre pólizas o tramitación de siniestros. Mediante la automatización de tareas, la IA Generativa agiliza tareas de baja complejidad como la programación de citas y respuestas a preguntas frecuentes. Esto no solo acelera los tiempos de respuesta, sino que también mejora la eficiencia operativa, permitiendo que los agentes asignen recursos a actividades de alto valor.
En el sector farmacéutico, donde el cumplimiento normativo y la precisión son primordiales, la IA Generativa sirve como un valioso recurso para los agentes humanos. Al proporcionar sugerencias y recursos en tiempo real, la IA Generativa ayuda a los agentes a resolver eficientemente problemas complejos de los clientes. Ya sea navegando por políticas reglamentarias o recomendando información sobre productos, la IA Generativa capacita a los agentes para ofrecer un servicio al cliente superior con confianza.
Los impactos de implementar la IA generativa en la función de atención al cliente son multifacéticos y convincentes. Al asimilar las interacciones históricas con los clientes y los datos de resolución, la IA puede redactar respuestas personalizadas en tiempo real, acelerando la velocidad de resolución en un 33% en promedio. Simultáneamente, los modelos generativos pueden procesar hasta 5 veces más el volumen de tickets de soporte en comparación con los equipos únicamente humanos, asegurando que más clientes obtengan respuestas oportunas. Esta combinación de mayores velocidades de respuesta y volúmenes más altos se correlaciona directamente con niveles de satisfacción del cliente de hasta el 89% entre los primeros adoptantes. Los equipos que aprovechan los borradores de respuesta generados por IA también ven un aumento del 45% en las tasas de resolución en el primer contacto, reduciendo los costosos intercambios de ida y vuelta. Con más problemas de clientes resueltos instantáneamente a través de conversaciones de autoservicio personalizadas, los volúmenes de llamadas disminuyen hasta un 18%, optimizando aún más los costos de soporte. Las cifras hablan por sí solas: la IA generativa ofrece experiencias al cliente mejores, más rápidas y rentables.
Como resume Attaguile, “la IA Generativa puede mejorar significativamente el proceso de atención al cliente al proporcionar respuestas rápidas, personalizadas y empáticas, además de automatizar tareas repetitivas”.
Al explorar el potencial transformador de la IA Generativa en soporte al cliente, considere las siguientes recomendaciones:
Evalúe el flujo de trabajo actual: Realice una evaluación exhaustiva de su flujo de trabajo existente en atención al cliente para identificar áreas donde la IA Generativa pueda impulsar mejoras tangibles.
Proyectos piloto y pruebas de concepto: Inicie proyectos piloto o pruebas de concepto para evaluar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA Generativa dentro de su organización.
Colabora con expertos en IA: Consulte con proveedores o consultores expertos en IA Generativa para aprovechar su experiencia y asegurar una implementación exitosa.
Monitoreo y optimización continuos: Monitoree y optimice continuamente las soluciones de IA Generativa para alinearlas con las necesidades y objetivos empresariales en evolución, asegurando el éxito sostenido en las iniciativas de soporte al cliente.
En conclusión, la IA Generativa representa un cambio de paradigma en soporte al cliente, ofreciendo oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción del cliente y generar un ROI tangible. Al trascender las limitaciones de los chatbots tradicionales y adoptar aplicaciones innovadoras, las organizaciones pueden elevar sus experiencias de servicio al cliente a nuevas alturas. Aproveche el poder de la IA Generativa hoy y revolucione su enfoque de soporte al cliente en la era digital.
Las herramientas de análisis predictivo son aplicaciones de IA que tienen el potencial de transformar la industria de la salud, entre otras. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden predecir la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades e identificar, por ejemplo, qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. En esta publicación, exploraremos cómo el desarrollo de análisis predictivos con IA puede mejorar los objetivos de la industria de la salud.
La IA puede tener contribuciones muy positivas en los siguientes ámbitos:
En conclusión, el desarrollo de herramientas de análisis predictivo con IA puede ayudar a mejorar los objetivos del sector de salud al permitir una gama infinita de posibilidades y soluciones para las necesidades de la industria. Al igual que con cualquier aplicación de IA, es importante garantizar que el análisis predictivo se desarrolle y utilice de manera ética y transparente, priorizando siempre los intereses de los pacientes.
Al buscar un proveedor de desarrollo de software que trabaje con un modelo basado en OpenAI, es de gran importancia verificar que tenga un fuerte compromiso con prácticas éticas y enfocadas en los pacientes en el desarrollo de aplicaciones de IA para el sector de la salud. En Huenei contamos con una sólida política de privacidad y protección de datos que asegura que los datos de los pacientes estén protegidos y se utilicen de forma transparente y ética, garantizando los mejores resultados y una experiencia de usuario altamente satisfactoria.
¿Cómo se puede integrar con éxito Chat GPT con modelos de OpenAI en un desarrollo de software?
La tecnología está avanzando a pasos agigantados y nos ofrece cada vez más soluciones y posibilidades para explorar en el mundo del desarrollo. Estos avances pueden llevarnos a lugares inimaginables. La necesidad de estar constantemente a la vanguardia de este abanico de posibilidades nos lleva a buscar la formación continua. El objetivo es siempre incorporar nuevos conocimientos para, por ejemplo, integrar modelos de OpenAI dentro de proyectos con tecnología de punta, como por ejemplo las integraciones de Chat GPT.
En esta publicación queremos compartir de qué modo, junto con uno de nuestros grandes clientes, logramos implementar un caso de negocios concreto en el cual realizamos una integración de Chat GPT en una solución de software personalizada.
El objetivo de la aplicación fue facilitar una plataforma de capacitación dinámica y flexible para el equipo de ventas de un laboratorio farmacéutico de reconocido prestigio, con la capacidad de obtener información en línea sin necesidad de realizar cargas previas de datos a fin de ahorrar costos y tiempo.
Además de incluir funcionalidades estándar de administración de usuarios, grupos y perfiles, la solución de software contiene módulos relacionados con la gestión de la capacitación: roles, exámenes sugeridos para cada rol, formularios de examen y seguimiento de resultados por examen, por rol y por grupo.
La innovación importante que logramos fue la integración con Chat GPT, en la cual combinamos dos de sus principales funcionalidades: Búsqueda de información y análisis de textos.
Nuestro equipo de Prompt Engineers trabajó junto con especialistas del cliente y realizó una serie de pruebas de concepto. Gracias a este trabajo, refinamos los parámetros que nos permiten obtener información de manera precisa, confiable y justa en términos de la cantidad de bytes enviados y recibidos a fin de optimizar costos. Las conclusiones fueron las siguientes:
La suma de las puntuaciones da un resultado final que queda registrado y forma parte del registro de capacitación del cliente mediante la integración con su LMS (Learn Management System).
Los resultados son sorprendentes, con un tremendo impacto positivo para el cliente en términos de costo y tiempo gracias al alto grado de automatización del proceso de capacitación del equipo de ventas.
