Pruebas manuales o automatizadas para agentes de IA: ¿Qué método funciona mejor?

A medida que más empresas experimentan con la creación de agentes de IA, la necesidad de garantizar su calidad crece día a día. Las pruebas de IA son únicas y requieren conocimientos y habilidades adicionales específicos de este ámbito.

Este artículo explora los enfoques de prueba que garantizarán el funcionamiento eficaz de los agentes de IA. También analizaremos las mejores formas de combinar métodos de prueba para obtener resultados óptimos. Tanto si es nuevo en el campo de la IA como si ya es un experto, esta guía le ayudará a comprender cómo probar la IA de forma eficaz.

Necesidades de pruebas de los agentes de IA

Los agentes de IA son programas informáticos que pueden pensar y actuar como los humanos. Entienden el lenguaje, reconocen imágenes, toman decisiones y aprenden de la experiencia. Se ven en muchos sitios:

• Chatbots: Estos agentes pueden responder a tus preguntas en páginas web o en apps.
• Asistentes virtuales: Agentes como Siri, Alexa y Google Assistant pueden ayudarte con tareas.
• Sistemas de recomendación: Los agentes sugieren qué productos comprar o qué películas ver.
• Vehículos autónomos: Los coches autónomos utilizan agentes de IA para navegar por las carreteras.

A medida que los agentes de IA se hacen cada vez más comunes y potentes, es crucial probarlos a fondo. Las pruebas tradicionales pueden no ser suficientes para los agentes de IA, y requieren un enfoque especial. La IA necesita cumplir las normas del sector, lo que puede resultar difícil debido a sus cualidades únicas:

• Aprendizaje y adaptación: Los agentes de IA pueden cambiar su comportamiento a medida que aprenden de nuevos datos. Se necesitan pruebas frecuentes para garantizar que siguen funcionando correctamente.
• Toma de decisiones: Los agentes de IA toman a menudo decisiones que afectan a la vida de las personas. Debemos poner a prueba estas decisiones para comprobar si son justas, precisas e imparciales.
• Comprensión del lenguaje: Algunos agentes de IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para entender el lenguaje humano, por lo que necesitamos comprobar lo bien que entienden los distintos acentos, la jerga y la gramática.
• Razonamiento y lógica: Los agentes de IA utilizan una lógica compleja. En este caso, debemos comprobar que la lógica y el razonamiento son correctos.

En resumen, debemos probar a fondo los agentes de IA para garantizar su fiabilidad, seguridad y rendimiento. Esto ayudará a las empresas y a los usuarios no solo a confiar en ellos, sino también a ser capaces de depender de ellos.

Pruebas manuales para agentes de IA

Las pruebas manuales consisten en que personas reales comprueben el agente de IA para ver cómo funciona. Estos probadores interactúan directamente con el agente de IA, probando diferentes escenarios y buscando posibles problemas. Incluso con todas las nuevas herramientas para pruebas automatizadas, las pruebas manuales siguen siendo cruciales para los agentes de IA. He aquí por qué:

• Comprender la experiencia del usuario. Los agentes de IA suelen diseñarse para interactuar con las personas. Las pruebas manuales nos permiten comprobar la facilidad y naturalidad de estas interacciones. Los probadores humanos pueden juzgar cosas como:
  • ¿Es fácil hablar con el agente?
  • ¿Entiende lo que quiere el usuario?
  • ¿La interacción es fluida y útil?
• Encontrar problemas inesperados. Los agentes de IA pueden mostrar a veces comportamientos inesperados, sobre todo cuando se enfrentan a situaciones nuevas o inusuales. Los probadores humanos son muy buenos encontrando este tipo de “sorpresas” porque pueden hacerlo:
  • Pruebe cosas que las pruebas automatizadas podrían pasar por alto.
  • Utilizar su intuición y creatividad para explorar el comportamiento del agente.
  • Identificar problemas difíciles de definir con normas estrictas.
• Evaluación de las cualidades subjetivas. El software de prueba hace que algunas de las cualidades más esenciales de un agente de IA sean difíciles de medir. Por ejemplo, ¿es el agente educado, amable o empático? Los probadores humanos pueden darnos información valiosa sobre estos aspectos subjetivos. En resumen, las pruebas manuales aportan un toque humano que las pruebas automatizadas no pueden sustituir.

Pruebas automatizadas para agentes de IA

Las pruebas automatizadas utilizan herramientas de software y guiones especializados para ejecutar automáticamente casos de prueba predefinidos. En lugar de que los probadores manuales realicen los pasos, introduzcan los datos y verifiquen los resultados, las herramientas de automatización llevan a cabo estas acciones para comparar los resultados esperados y los reales. Esto es cada vez más importante a medida que los agentes de IA se vuelven más complejos y requieren pruebas frecuentes. He aquí algunas ventajas clave de las pruebas automatizadas para agentes de IA:

• Velocidad y eficacia. Las pruebas automatizadas se ejecutan mucho más rápido que las manuales. También pueden ejecutarse 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que permite realizar pruebas con más frecuencia.
• Coherencia y fiabilidad. Las pruebas automatizadas hacen siempre lo mismo, lo que ayuda a evitar errores y garantiza la fiabilidad.
• Escala y cobertura. Las pruebas automatizadas pueden ampliarse fácilmente para probar numerosos escenarios, cubriendo una gama más amplia de la funcionalidad del agente de IA. Esto es especialmente importante para los agentes de IA complejos con muchas funciones.
• Detección temprana de problemas. Las pruebas automatizadas pueden ejecutarse cada vez que se realizan cambios en el agente de IA, lo que permite la detección temprana de posibles problemas. Las pruebas automatizadas permiten a los desarrolladores identificar y resolver los problemas antes de que se conviertan en problemas graves.
• Rentabilidad. Aunque la puesta en marcha de pruebas automatizadas puede suponer un coste inicial, a largo plazo puede ahorrar dinero al reducir la necesidad de pruebas manuales e identificar antes los problemas.

En resumen, las pruebas automatizadas son un potente método para garantizar que los agentes de IA se prueban de forma exhaustiva y eficaz. Proporciona velocidad, escala y coherencia, esenciales para el desarrollo de software moderno.

Conceptos clave para probar los agentes de IA

Comprender los principios fundamentales de las pruebas de software es esencial para probar eficazmente los agentes de IA. Estos conceptos nos ayudan a planificar nuestras pruebas, medir la eficacia del agente y asegurarnos de que las hemos probado a fondo.

1. Casos de prueba. Un caso de prueba es un conjunto específico de acciones que realizamos para comprobar si el agente de IA funciona correctamente. Cada caso de prueba tiene:
   • Una descripción de lo que vamos a hacer
   • Los pasos que seguiremos
   • Qué esperamos que haga el agente de IA

   Por ejemplo, un caso de prueba para un chatbot podría ser: “El usuario pregunta ‘¿Qué tiempo hace hoy? Comprueba si el chatbot da el tiempo correcto para la ubicación del usuario.”

2. Cobertura de las pruebas. Indica hasta qué punto las pruebas han ejercitado diferentes partes o aspectos del agente de IA. Es una forma de medir la exhaustividad de nuestras pruebas. Una buena cobertura de las pruebas (en torno al 80%) significa que hemos probado muchas partes del agente en diversas situaciones. Hay distintas formas de medir la cobertura de las pruebas, por ejemplo:
   • ¿Hemos probado todas las funciones principales del agente?
   • ¿Hemos probado el agente con distintos tipos de entradas?
   • ¿Hemos probado el agente en diferentes entornos?
3. Datos de prueba. Los agentes de IA aprenden de los datos, por lo que los datos de prueba utilizados en sus pruebas son un componente crucial. Debemos utilizar varios conjuntos de datos de prueba para asegurarnos de que el agente funciona bien en diferentes situaciones. Estos datos de prueba deben incluir:
   • Datos correctos
   • Datos incorrectos
   • Casos extremos (situaciones inusuales o poco frecuentes)
   • Datos que representan el uso en el mundo real
4. Resultados de las pruebas Tras realizar nuestras pruebas, debemos revisar detenidamente los resultados de las mismas:
   • ¿Ha funcionado el agente de IA como se esperaba?
   • ¿Ha dado la respuesta correcta?
   • ¿Tomó la decisión correcta?
5. Fallos de prueba. Cuando el agente de IA no funciona como se esperaba, lo denominamos fallo de prueba. Es fundamental realizar un seguimiento de estos fallos de prueba, abordar los problemas y, a continuación, volver a realizar las pruebas para garantizar que los problemas se han resuelto. Si comprendemos estos conceptos clave, podremos diseñar pruebas más eficaces y comprender mejor el rendimiento de nuestros agentes de IA.

Comparación de los métodos de ensayo

Las pruebas manuales y automatizadas desempeñan un papel crucial para garantizar el correcto funcionamiento de los agentes de IA. Cada método de prueba tiene sus puntos fuertes y débiles. Las pruebas manuales ofrecen la perspicacia y flexibilidad de un ingeniero de control de calidad, mientras que las automatizadas ofrecen velocidad, coherencia y escala. La elección del método de prueba adecuado (o la combinación de métodos) depende de las necesidades específicas del agente de IA. He aquí una comparación de estos dos enfoques:

Pruebas manuales frente a pruebas automatizadas para agentes de IA

En muchos casos, la estrategia de pruebas más eficaz consiste en combinar las pruebas manuales y las automatizadas. Pueden trabajar juntas para proporcionar una evaluación más completa y práctica del agente de IA.

Técnicas de prueba específicas para agentes de IA

Dado que los agentes de IA difieren del software normal, necesitamos emplear herramientas y técnicas de prueba especializadas. Estas técnicas nos ayudan a evaluar las capacidades únicas de aprendizaje, toma de decisiones y comprensión del lenguaje de los agentes de IA. He aquí algunas técnicas de prueba fundamentales para los agentes de IA:

• Pruebas de regresión. Los agentes de IA pueden evolucionar a medida que aprenden, por lo que es esencial garantizar que los nuevos cambios no rompan las funciones existentes. Las pruebas de regresión consisten en volver a ejecutar las pruebas que se han ejecutado anteriormente para verificar que todo sigue funcionando como se esperaba. Este proceso forma parte del mantenimiento de las pruebas, ya que debemos mantenerlas actualizadas.
• Pruebas de rendimiento y escalabilidad. Hay que comprobar el rendimiento de los agentes de IA en distintas condiciones:
  • Las pruebas de rendimiento comprueban la rapidez de respuesta del agente y la cantidad de datos que puede manejar.
  • Las pruebas de escalabilidad comprueban si el agente puede gestionar un aumento de usuarios o datos sin ralentizarse o bloquearse.
• Pruebas de interfaz de usuario y API. Los agentes de IA suelen interactuar con los usuarios a través de una interfaz de usuario (UI) u otro software mediante una interfaz de programación de aplicaciones (API).
  • Las pruebas de IU comprueban si la interfaz de usuario es fácil de usar y entender.
  • Las pruebas de API comprueban si el agente se comunica correctamente con otro software.
• Pruebas unitarias. Esta técnica consiste en probar pequeñas partes del agente de IA de forma aislada para garantizar que cada componente funciona correctamente.
• Pruebas de aceptación del usuario. Esta es la fase final de las pruebas, en la que el agente de IA se prueba en un escenario real para garantizar que satisface las necesidades del usuario.
• Pruebas del sistema. Se trata de probar todo el sistema de IA, incluidos todos sus componentes e integraciones.
• Probar agentes de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Para los agentes de IA que entienden y utilizan el lenguaje, necesitamos probar algunas cosas específicas:
  • ¿Puede el agente entender diferentes acentos y dialectos?
  • ¿Es capaz de manejar la jerga, los errores gramaticales y las estructuras oracionales inusuales?
  • ¿Conoce el significado que hay detrás de las palabras, no sólo las palabras en sí?

Podemos comprender mejor el rendimiento de nuestros agentes de IA e identificar posibles problemas con mayor rapidez utilizando combinaciones de técnicas de prueba impactantes y específicas.

Nuestra experiencia en pruebas de agentes de IA

A medida que los agentes de IA se integran más en nuestras vidas y negocios, se hace esencial un enfoque de pruebas equilibrado que combine los puntos fuertes de las pruebas manuales y automatizadas. Hacer hincapié en las pruebas continuas, dar prioridad a la cobertura de las pruebas y utilizar datos de prueba realistas es fundamental para garantizar la fiabilidad, la seguridad y el comportamiento ético de la IA. Estos mismos principios guiaron nuestra garantía de calidad para Evolv, una plataforma de optimización de UX impulsada por IA.

En QAwerk, entendemos los desafíos únicos de probar agentes de IA. Desde 2015, hemos probado más de 300 productos. Para demostrar el valor que podemos ofrecer a través de nuestro meticuloso enfoque, le invitamos a solicitar una ronda gratuita de pruebas exploratorias, uniéndose a otras innovadoras startups de IA que resolvieron rápidamente los problemas críticos que sacamos a la luz. Estos son algunos ejemplos de los errores críticos que les hemos ayudado a resolver:

• FYI.AI: Después de que un usuario actualice el campo “Buscar” en la página de chats, no se muestra ningún chat.
• VisualMind: La aplicación se bloquea cuando un usuario intenta copiar la dirección de correo electrónico del Centro de ayuda.
• Dopple.AI: Los usuarios pueden volver a iniciar sesión con éxito en cuentas que han sido eliminadas previamente.
• Humango: AI Training Planner: La página de inicio se bloquea (requiriendo un nuevo inicio de sesión) después de que los usuarios cambien las tarjetas en la función “Añadir nueva tarjeta”.
• Knowt – AI Flashcards & Notes: Los usuarios no pueden iniciar sesión en la aplicación utilizando su cuenta de Google debido a un spinner de carga sin fin.

¿Necesita mejorar la calidad de su producto de IA? Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para una consulta gratuita sobre sus necesidades de control de calidad y cómo podemos ayudarle a mejorar sus flujos de trabajo de pruebas.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuál es la diferencia entre agentes de pruebas de IA y agentes de pruebas de IA?

Los Agentes de Pruebas de IA y los Agentes de Pruebas de IA suenan parecido, pero tienen significados distintos. Los Agentes de Pruebas de IA son herramientas de software impulsadas por IA diseñadas para probar otro software. Utilizan técnicas de IA para automatizar, mejorar y optimizar el proceso de prueba de aplicaciones, sistemas o software.

Probar los agentes de IA consiste en evaluar la calidad, fiabilidad y seguridad de los sistemas o agentes basados en IA. Verifica que el sistema de IA funciona según lo previsto y cumple unos criterios de rendimiento específicos.

¿Cómo pueden los agentes de pruebas de IA mejorar las pruebas de software?

Los agentes de pruebas de IA mejoran las pruebas de software:

• La automatización de tareas repetitivas libera a los probadores humanos
• Aumentar la cobertura de las pruebas mediante diversos escenarios
• Detección precoz de defectos mediante vigilancia continua
• Mejorar la precisión y la coherencia, reduciendo los errores humanos
• Proporcionar información más rápida para resolver los problemas con mayor celeridad
• Priorización inteligente de los casos de prueba críticos
• Reducir el mantenimiento con pruebas de autorreparación

¿Qué es mejor, las pruebas manuales o las automatizadas?

El enfoque ideal depende de los objetivos específicos de las pruebas, así como del agente de IA. Las pruebas manuales evalúan la experiencia del usuario, exploran escenarios inesperados y juzgan cualidades subjetivas. Las pruebas automatizadas son más eficaces para tareas repetitivas, pruebas de regresión y pruebas a gran escala. Una estrategia de pruebas sólida suele utilizar una combinación de ambos enfoques.

¿En qué casos son más apropiadas las pruebas automatizadas de los agentes de IA?

Las pruebas automatizadas son preferibles para los casos de prueba que son:

• Repetitivos: Casos que deben ejecutarse a menudo, como las pruebas de regresión.
• Consumo de tiempo: Casos cuya ejecución manual llevaría un tiempo considerable.
• Requieren una gran coherencia: Casos en los que es crucial obtener siempre los mismos resultados.
• A gran escala: Casos en los que hay que probar muchas variaciones o combinaciones.
• Relacionados con el rendimiento: Casos que miden la velocidad, la capacidad de carga y la estabilidad.