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.
El metaverso representa una convergencia sin precedentes de tecnologías que prometen remodelar el panorama digital. Al combinar criptomonedas, IA, AR/VR y computación espacial en mundos virtuales expansivos, tiene el potencial de revolucionar el entretenimiento, el comercio, la comunicación e incluso la naturaleza misma del trabajo.
Para los líderes y desarrolladores tecnológicos, esta nueva frontera digital presenta un sinfín de oportunidades, así como complejos desafíos. A fin de navegar con éxito este territorio inexplorado, las organizaciones deben elaborar estrategias reflexivas, conformar equipos especializados e invertir en el desarrollo de las capacidades requeridas.
Si bien aún se encuentra en una etapa incipiente, el ecosistema del metaverso ya tiene algunos líderes claros reclamando su espacio. Gigantes tecnológicos como Meta, Microsoft, Google y Tencent han realizado importantes inversiones, atraídos por las aplicaciones de juegos, sociales y comerciales. Empresas emergentes como Roblox y Epic están siendo pioneras en nuevos modelos de mundos inmersivos generados por usuarios y eventos virtuales.
Pero las fronteras aún no están definidas. Los próximos años verán una competencia intensificada, la continua disrupción de los modelos de negocio tradicionales y nuevos actores ingresando a la arena. Los líderes tecnológicos que puedan capitalizar esta incertidumbre, construyendo aplicaciones adaptativas y centradas en el usuario, impulsadas por la interoperabilidad y las tecnologías emergentes, estarán en condiciones de dar forma a la infraestructura del metaverso.
Al abordar el metaverso, los líderes tecnológicos deben cimentar las iniciativas en objetivos comerciales claros y realidades de mercado, al tiempo que dejan espacio para la experimentación.
Los bienes virtuales, las compras dentro de aplicaciones y otros modelos pueden impulsar la monetización real de experiencias y activos digitales. Nike, por ejemplo, vendió $185 millones en productos virtuales en 2021. Con los usuarios pasando más tiempo y dinero en entornos inmersivos, abundan nuevos mercados en torno a la creación de contenido digital, la publicidad y el comercio.
Los gemelos digitales de fábricas y cadenas de suministro están mejorando la flexibilidad de fabricación, agilizando los despliegues y optimizando la productividad. Fabricantes de automóviles como BMW están simulando ciclos completos de desarrollo de vehículos en entornos virtuales previos a la producción física.
Marcas como Starbucks están aprovechando la realidad virtual, la realidad aumentada y la gamificación para fusionar el compromiso digital y físico. Al brindar valor, entretenimiento y comunidad, las empresas pueden ganar una lealtad más profunda de los clientes.
En un ecosistema centrado en la interoperabilidad y la accesibilidad, los productos deben evolucionar para satisfacer a los usuarios en plataformas que van desde visores de realidad virtual hasta dispositivos móviles. Construye teniendo en cuenta los estándares abiertos.
Materializar la promesa del metaverso requiere talento multidisciplinario que combine ingeniería de software, diseño de experiencia de usuario, gráficos 3D, seguridad e infraestructura técnica. Los programas de capacitación, las asociaciones estratégicas y las adquisiciones pueden ayudar a asegurar las capacidades necesarias.
Abordar la innovación con objetivos y salvaguardas claros ayuda a garantizar resultados positivos. Prioriza diseños que promuevan la autonomía, la elección, la seguridad y la privacidad de los usuarios.
“A medida que el metaverso se vuelva más integrado en el tejido de la sociedad, puede comenzar a fusionarse más con el mundo físico. Las empresas deben abordar esto de manera proactiva hoy con estrategias flexibles enraizadas en resolver problemas reales para los clientes, en lugar de planes reactivos construidos en torno a modas tecnológicas que pueden ser pasajeras”.
Si bien el metaverso aprovecha plataformas de desarrollo de juegos familiares como Unity y Unreal Engine, la ingeniería efectiva de la próxima generación de mundos virtuales inmersivos e interconectados requiere dominar conjuntos de habilidades emergentes que abarcan una variedad de dominios críticos.
Los desarrolladores deben integrar protocolos Web3 descentralizados que permitan activos, permisos e incentivos tokenizados de propiedad del usuario. Necesitan construir experiencias 3D en tiempo real optimizadas para hardware de AR, VR y realidad mixta de todo tipo, impulsadas por computación espacial y reactivas a la entrada del usuario. La arquitectura de redes multiplayer que asegura una comunicación escalable y de baja latencia entre usuarios es esencial a medida que los espacios virtuales se vuelven más colaborativos. La experiencia en la creación de activos, personajes y entornos digitales 3D altamente detallados utilizando herramientas como Blender y Autodesk Maya da vida a mundos sintéticos. La incorporación de IA y diseño generativo permite la producción automática de contenido sintonizado con las preferencias individuales de los usuarios. Y la tecnología de simulación que replica fábricas, ciudades y cadenas de suministro completas acelera el prototipado y reduce los requisitos de prueba en el mundo físico. Aunque ancladas en motores gráficos de larga data, ensamblar un metaverso completo y viviente requiere entrelazar infraestructura en los límites de estas disciplinas.
Los próximos años resultarán fundamentales para trazar nuestra geografía virtual emergente. Si bien los desafíos son abundantes, pocas fronteras técnicas han prometido tal amplitud de oportunidades para la innovación y la colaboración humana. Al abrazar esta nueva frontera con una estrategia sólida, una inversión enfocada y una mirada hacia la satisfacción de las necesidades reales de los usuarios, los pioneros tecnológicos de hoy pueden desempeñar un papel protagónico en la configuración de nuestro futuro virtual compartido.
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.
El proceso creativo para diseñar un eficiente interfaz y experiencia de usuario es uno de los más importantes, debido a que de este dependen variables importantes, como el porcentaje de adopción de los usuarios finales, así como el índice de satisfacción general. Por esta razón, las compañías de desarrollo de software hacen mucho hincapié en optimizar el proceso de diseño y aprobación, validando todas las propuestas antes de iniciar con la fase del desarrollo, que es la que consume más recursos; recurriendo entonces al uso de herramientas como el Prototipo Interactivo.
Hoy en día, existen muchas herramientas que brindan la oportunidad de hacer una revisión de todas las fases en un proyecto, estimula la retroalimentación entre los miembros del equipo, y no menos importante: nos da una idea bastante clara de lo que será la experiencia del usuario. Teniendo en cuenda la importancia de esta fase en un proyecto de desarrollo, hemos hecho una recopilación de las mejores herramientas para hacer un prototipo interactivo:
Se trata de una aplicación producida para MacOS, ampliamente reconocida y usada por los diseñadores más exigentes para crear prototipos interactivos y animados en desarrollo de software. Entre sus principales funcionalidades, podríamos nombrar las siguientes:
Podrás conocer más sobre Flinto en su página web: https://www.flinto.com/
Se trata de una herramienta bastante intuitiva y dinámica para la creación de prototipos “todo en uno” recomendada para aplicaciones y páginas web, con ella podrás revisar desde estructuras alámbricas hasta prototipos altamente interactivos.
JustInMind te permitirá comenzar un proyecto desde el principio, por ejemplos ir desde wireframes clicables hasta prototipos 100% interactivos a fin de tener una idea muy amplia de gestos móviles, interacciones en línea, haciendo más sencillo el trabajo de UX/UI. Entre sus principales funcionalidades se encuentran:
Descubre más sobre JustInMind en su sitio oficial https://www.justinmind.com/
Esta herramienta te brinda la facilidad de compartir y comentar un proyecto en vivo con el cliente, convirtiéndose en una excelente estrategia para gestionar y agilizar tiempos y procesos. También podrás administrar las versiones de tus proyectos sincronizando Illustrator o Photoshop con la app, evitando que te pierdas en un laberinto de carpetas y capas de diversos archivos. Entre algunas de sus funcionalidades destaca:
¿Te gustaría saber más sobre InVision? Visita su sitio: https://www.invisionapp.com/
Las ideas se pueden convertir en prototipos en poco tiempo gracias a Fluid UI, y no solo eso, es posible compartir, colaborar y retroalimentarte con la opinión de tu equipo, recomendada para aplicaciones pequeñas. Diseña el maquetado de las vistas primordiales de tu app enlazando cada vista a controles que conectan con otras, dando paso a una demostración más interactiva, dinámica y representativa del resultado final. Sus principales características son:
Para más información sobre Fluid UI, visita su página web: https://www.fluidui.com/
Quizás su característica más resaltante es la inclusión de un motor que permite crear animaciones para aplicaciones móviles por medio de un timeline que determinará cuánto tiempo durará la animación. Otras de sus funcionalidades son:
En https://proto.io/ tendrás la oportunidad de conocer todos los detalles de esta herramienta.
La buena experiencia del usuario se está convirtiendo en un fin más que un medio gracias al peso que esta tiene en que las compañías logren sus objetivos comerciales. Un usuario satisfecho no solo es más propenso a usar más nuestra aplicación, aumentando las posibilidades de monetización, sino que también suele recomendarla más, permitiendo llegar a más usuarios sin invertir tantos recursos en mercadeo y recomendación. Si querés conocer más sobre nuestros servicios de desarrollo, te invitamos a visitar nuestra página Software Development.
