Actualmente existen miles de recursos gráficos de calidad gratuitos en internet (iconos, fotos, ilustraciones, fuentes, etc). Así que cambiar el aspecto de tu tema de WordPress para adaptarlo a tu marca y que tenga un aspecto profesional debería ser sencillo ¿no?
Entonces… ¿por qué tu web de WordPress sigue pareciendo un popurrí? ¿qué es lo que falla?
Tranqui, es más fácil de lo que parece, os enseñaré con ejemplos los secretos de los diseñadores para que esa web en WordPress quede tan bonita como en la demo del theme.
Video de la sesión: https://wordpress.tv/2023/03/13/personaliza-la-apariencia-de-tu-web-como-un-disenador-pro/
Testing de Aplicaciones Móviles, Públicas, Masivas y CríticasBelatrix Software
Ser QA no es fácil. Existen diferentes aspectos a cubrir: funcionalidad, usabilidad, accesibilidad, performance, seguridad, entre otros. Si la aplicación es móvil, entonces hay que considerar: diferentes sistemas operativos y versiones, fabricantes de smartphones y la naturaleza de la construcción de la aplicación. En un contexto de Transformación Digital, donde el trabajo en equipo, el enfoque a usuario y el time-to-market son claves para triunfar, como QA, ¿cómo enfrentar esta gran suma de retos?
En esta presentación vamos a entender cuáles son los aspectos a considerar y retos que un QA debe superar si es el responsable de una aplicación pública, cuyo uso es 24/7 y cuyo fallo podría causar impactos negativos en la imagen de una organización en camino hacia la Transformación Digital.
Actualmente existen miles de recursos gráficos de calidad gratuitos en internet (iconos, fotos, ilustraciones, fuentes, etc). Así que cambiar el aspecto de tu tema de WordPress para adaptarlo a tu marca y que tenga un aspecto profesional debería ser sencillo ¿no?
Entonces… ¿por qué tu web de WordPress sigue pareciendo un popurrí? ¿qué es lo que falla?
Tranqui, es más fácil de lo que parece, os enseñaré con ejemplos los secretos de los diseñadores para que esa web en WordPress quede tan bonita como en la demo del theme.
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Testing de Aplicaciones Móviles, Públicas, Masivas y CríticasBelatrix Software
Ser QA no es fácil. Existen diferentes aspectos a cubrir: funcionalidad, usabilidad, accesibilidad, performance, seguridad, entre otros. Si la aplicación es móvil, entonces hay que considerar: diferentes sistemas operativos y versiones, fabricantes de smartphones y la naturaleza de la construcción de la aplicación. En un contexto de Transformación Digital, donde el trabajo en equipo, el enfoque a usuario y el time-to-market son claves para triunfar, como QA, ¿cómo enfrentar esta gran suma de retos?
En esta presentación vamos a entender cuáles son los aspectos a considerar y retos que un QA debe superar si es el responsable de una aplicación pública, cuyo uso es 24/7 y cuyo fallo podría causar impactos negativos en la imagen de una organización en camino hacia la Transformación Digital.
Tendencias de tecnología para el recién egresadoGlobant
Video acá: https://youtu.be/awL0c7qUyu8
En esta charla, Edgar Pérez -Tech Manager en Globant, nos brinda un análisis general a las últimas tendencias y desafíos en la industria TI para la nueva fuerza laboral.
¿Qué temáticas se abordarán?
- Lo que la industria está solicitando hoy en el mercado laboral internacional.
- Herramientas para enfocar intereses profesionales, conectando lo que se aprende en la academia con el mundo real en el trabajo.
___________________________________________________
Hay trabajos y hay carreras. Las oportunidades vienen a golpear la puerta cuando menos lo esperas. La decisión es tuya. Desde tener la oportunidad de hacer algo significativo día tras día, hasta estar rodeado de gente supremamente inteligente y motivada.
¿Estás listo?
Descubre todas nuestras oportunidades acá: https://mycareer.globant.com/
-------------------------------------------------------------------------------------
Síguenos en:
Facebook: https://www.facebook.com/Globant/
Twitter: https://twitter.com/Globant
Instagram: https://www.instagram.com/globantpics/
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/globant
Somos la empresa de consultoría y servicios digitales avanzados de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Somos expertos en Analytics & Artificial Intelligence, Cybersecurity, Talent & Learning Management, Digital Applications, Cloud & Managed Services.
El MSPI / SIG ISWO, es un SAAS que utiliza la Tecnología 4.0, en la Nube, de forma modular, y permite:
1. Implementar y gestionar las diferentes fases (Planear, hacer, verificar y actuar) de los sistemas de gestión de seguridad de la información -MSPI-.
2. Diligenciar el avance y generar reportes acerca del nivel de cumplimiento de las diferentes clausulas y controles de la norma ISO 27001 de las entidades y organizaciones colombianas.
3. Conocer el nivel de madurez de ciberseguridad de cada entidad.
Azure insight + Streaming Analytics + Power BI[T]echdencias
¿Qué navegadores acceden a mi web?
¿A qué idiomas he de traducir mi aplicación?¿Cuáles son las horas de mayor tráfico?¿Alguien utiliza esta funcionalidad que tanto me cuesta mantener?¿...?
En esta presentación de las #4Sessions de Jun16 Carmen y Nacho explican cómo monitorizar nuestra web o app, pudiendo dar así, desde una respuesta más rápida a las posibles carencias funcionales, hasta ahorrarnos unos cuantos eurillos en infraestructura, o simplemente saber el mítico quien, cuando, donde y porque utilizan mi web o app. Todo esto, y alguna cosilla más, con "4 líneas" de código y otros tantos "clicks"...¡Tus usuarios te lo agradecerán!
SACURITY BASE-Confianza y Seguridad_.(Presentacion PowerPoint).pptxWandaRaquelFelizMart
(Sacurity base-confianza y seguridad) y Base de datos (Explicadas)... Trabajo cedido a los docentes y estudiantes de la Universidad ‘’ O&M‘’ bajo licencia MIT‘’.
Wanda Raquel Feliz Martínez
21-MIIN-1-061
¿CÓMO LA USABILIDAD SIRVE PARA MEDIR EL VALOR DE MI SOFTWARE?www.usarte.co
Probablemente las empresas que desarrollan o comercializan software se han preguntado: ¿cuánto vale mi software para incluirlo en el balance de la empresa? ¡Es una pregunta muy difícil de resolver! Esta charla tratará de dar pistas sobre este asunto abordando dos temas: primero, un acercamiento a una serie de conceptos relacionados con contabilidad, capital intelectual, desarrollo de software y usabilidad. En la segunda parte se compartirá la experiencia de realización de la evaluación de la calidad de uso de un ITS (Intelligent Transport System) en un ambiente real, en el que se evaluaron a más de 35 personas distribuidas en todo el país.
Datlas Cumbre tecnológica 2019 - Inteligencia artificial como aliado del cont...Datlas
En esta ocasión difundimos nuestra ponencia en la cumbre tecnológica organizada por el Instituto de Contadores Públicos de Nuevo León en colaboración con Datlas (www.datlas.mx) sobre qué es la inteligencia artificial, un caso de aplicación para auditoría y cerramos con el #playbook para llevar algunos planes a la acción
Ésta es la presentación en la que me apoyé para realizar una formación sobre BDD usando Cucumber y Selenium. La presentación fue hecha conjuntamente con José Antonio Such.
TestLodge
Herramienta para gestionar testing
Trabajo de Investigación realizado por:
Gustavo Adolfo Nolazco Rivas
https://pe.linkedin.com/in/gustavo-adolfo-nolazco-rivas-7b47952a/en
Coordinado por: Gustavo Terrera
en el marco del curso online:
Intensivo Manual Testing
+ínfo:
http://testingbaires.com/
Contacto
info@testingbaires.com
Más contenido relacionado
Similar a Master Class de IA en tests de TestAcademy'18
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- Lo que la industria está solicitando hoy en el mercado laboral internacional.
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1. Implementar y gestionar las diferentes fases (Planear, hacer, verificar y actuar) de los sistemas de gestión de seguridad de la información -MSPI-.
2. Diligenciar el avance y generar reportes acerca del nivel de cumplimiento de las diferentes clausulas y controles de la norma ISO 27001 de las entidades y organizaciones colombianas.
3. Conocer el nivel de madurez de ciberseguridad de cada entidad.
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Wanda Raquel Feliz Martínez
21-MIIN-1-061
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Probablemente las empresas que desarrollan o comercializan software se han preguntado: ¿cuánto vale mi software para incluirlo en el balance de la empresa? ¡Es una pregunta muy difícil de resolver! Esta charla tratará de dar pistas sobre este asunto abordando dos temas: primero, un acercamiento a una serie de conceptos relacionados con contabilidad, capital intelectual, desarrollo de software y usabilidad. En la segunda parte se compartirá la experiencia de realización de la evaluación de la calidad de uso de un ITS (Intelligent Transport System) en un ambiente real, en el que se evaluaron a más de 35 personas distribuidas en todo el país.
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TestLodge
Herramienta para gestionar testing
Trabajo de Investigación realizado por:
Gustavo Adolfo Nolazco Rivas
https://pe.linkedin.com/in/gustavo-adolfo-nolazco-rivas-7b47952a/en
Coordinado por: Gustavo Terrera
en el marco del curso online:
Intensivo Manual Testing
+ínfo:
http://testingbaires.com/
Contacto
info@testingbaires.com
Esta presentación muestra el contenido de la charla online, cuyo objetivo es poner sobre la mesa la diversidad de desafíos que tienen los Testers/Probadores de Software, y dar una breve reseña de los cambios que hay tanto en los procesos como en los aspectos de la tecnología de Testing y que invitan a que nos adaptemos rápidamente.
Información del Evento
Título del Evento: Los nuevos desafíos del Testing
Expositora: María José Pérez Zavala (LinkedIn)
Tipo de Evento: No Arancelado
Plataforma: Hangout en Directo
Fecha del Evento: 12/12/15
Inicio: 10:00 am (GMT -03:00)
Fin: 12:00 am (GMT -03:00)
Comentarios:
Se transmitirá en directo por YouTube.
Minutos antes del Inicio del evento estaremos publicando la url para que puedas acceder, seguir la charla y hasta incluso participar con tus comentarios y/o preguntas.
Cucumber - Curso de Automatización de PruebasTestingBaires
Curso de Automatización de Pruebas con Cucumber
Cucumber, herramienta open source que junto con Selenium WebDriver en Ruby permite automatizar procesos de prueba en aplicación web y también utilizarla para pruebas sobre equipos móviles.
Encuentro entre Testers Automatizadores - 230515TestingBaires
Presentación utilizada durante el 1er Encuentro entre los Testers Automatizadores que tomaron nuestros cursos de Automatización de Pruebas (Selenium WebDriver y Cucumber) con el objetivo de tener un espacio donde discutir temas vinculados con esta práctica.
Presenta las diferentes entre Desarrollo Cascada versus Desarrollo Agile-Scrum, mostrando la manera en la que participa el Testing, más algunos de los procedimientos, prácticas y conceptos principales.
Para mayor información, visitar: http://testingbaires.com/
A continuación, parte del contenido de la presentación.
#Planteo formulado dentro de un grupo de discusión
Generalidades
¿Qué tipo de actividades llevas a cabo bajo este modelo?
¿Qué ceremonias: Daily Scrum Meetings, Sprint Reviews, Retrospectives?
¿Participan con el Product Owner en la User Story?
¿Qué tratamiento le dan al Product Backlog y Sprint Backlog?
¿Participan del Sprint Planning?
¿Tienen un Scrum Master que lo elabora?
¿Estiman el esfuerzo de trabajo?
¿Qué documentan?
¿Elaboran Indicadores y Métricas?
Herramientas
¿Usan herramientas aranceladas? JIRA Agile, JIRA Bamboo, JIRA Zephyt, TFS
¿Usan herramientas open source? Redmine, Testlink, Mantis, Selenium WebDriver, Cucumber, SonarQube
Automatización
¿Ejecutan Automation Testing?
¿Bajo qué tipo de modelo: BDD y/o ATDD, pej?
¿Ejecutan Testing contra Código?
¿Ejecutan Testing contra Servicios?
¿Ejecutan Testing contra Front End?
¿Estiman, documentan, elaboran Indicadores y Métricas?
Planteo por parte de un miembro
En mi trabajo es difícil aún introducir los procesos de Testing en Scrum.
Acá se practica la metodología estrictamente, los sprint son de dos semanas y la documentación es casi nula (no existen los casos de uso, y los documentos de requerimientos son escasos), el tiempo para crear casos de prueba es muy poco por lo que decidimos solo crear los de regresión y dedicar mas tiempo a los Criterios de Aceptación (Definition of Done). Utilizamos Jira pero no solo como bugtracker sino también como pizarra de Scrum donde se encuentran las Historias de Usuario (User Story) creadas entre todo el equipo de Scrum en el Sprint Planning. Por el momento las estimaciones de los desarrolladores para bugfixing nunca alcanzaron, y la verificación de bugs de un Sprint se realizan en el próximo. Para nuevos proyectos vamos a probar con Sprints de 3 semanas: 2 de desarrollo, 1 de Testing y bugfixing, así los desarrolladores podrían liberar funcionalidades mas completas (y testeables), estimar mejor el tiempo de testing (somos abiertos al testing exploratorio) y quedaría tiempo para realizar bugfixing. La verificación de bugs seguiría quedando para el próximo sprint.
Devolución ofrecida
No están siendo ágiles.
Si están realizando el testing fuera de la sprint, no están entregando un producto de calidad.
La idea es entregar un incremento TERMINADO: diseñado, desarrollado, probado.
Lamentablemente, así funcionan muchos equipos actualmente.
Es necesario incorporar el Testing dentro de las iteraciones.
El valor de la Certificación ISTQB
Power Point elaborado por Alfonsina Morgavi y que sirvió como base para su exposición durante el 5to Encuentro de Testers organizado por TestingBaires.
+ info en: www.testingbaires.com
Se armará un grupo de estudios con el objetivo de rendir la certificación.
Precondición: Tener el ISTQB Foundation Level aprobado
Consultas: webmaster@testingbaires.com
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
3. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
¿Más que una
tarea repetitiva?
Software Quality
Assurance & Testing.
4. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Sí. ¡Más que una
tarea repetitiva!
Software Quality
Assurance & Testing.
¿Wise?
5. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
“Los jardineros
de la calidad”
Metodología
Observación
Reacción
6. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
“A monkey hitting keys
at random on
a typewriter keyboard for
an infinite amount of time
will almost surely type a
given text, such as the
complete works
of William Shakespeare.”
Teorema del
mono infinito.
17. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
“Quality is
never an
accident. It is
always the
result of
intelligent
effort.”
John RuskinIntelligentia (latín)
= intus (“entre”) y legere (“elegir”)
Be wise!
18. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Inteligencia.
“Habilidad de adquirir y
aplicar conocimiento.”
Familiaridad
Percatación
Entendimiento
algo
alguien
de
Hechos
Información
Habilidades
Un proceso complejo, muy complejo.
19. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Inteligencia Artificial.
“Habilidad de adquirir y aplicar
conocimiento artificialmente”
... para un determinado dominio y con restricciones?
20. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Aprendizaje
Inteligencia.
“Habilidad de adquirir
y aplicar conocimiento.” Adquisición de conocimiento.
Experiencia
Base de
conocimiento.
No supervisadoSupervisado
Percepción
Transformación de
señales a información
Descubrimiento
Detectar algo nuevo de
nuestro alrededor de forma
aleatoria y crear conexiones
significativas.
Educación
Facilitación del aprendizaje
con conjuntos de datos y
habilidades previamente
descubiertos/aceptados.
21. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
No supervisado
Descubrimiento
Detectar algo nuevo de
nuestro alrededor de forma
aleatoria y crear conexiones
significativas.
22. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Supervisado
Educación
Facilitación del
aprendizaje con
conjuntos de datos y
habilidades previamente
descubiertos/aceptados.
Proceso social y cognitivo*
Necesidad de comunicación e interacción
*Del latín, cognoscere, ‘conocer’
23. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Inteligencia.
“Habilidad de adquirir y
aplicar conocimiento.”
¿Qué pasaría si…? Evaluación de alternativas
Predicción
Sentimientos
Consciencia
Razonamiento
facultad que permite resolver problemas, extraer
conclusiones y aprender de manera consciente de los
hechos, estableciendo conexiones causales y lógicas
necesarias entre ellos.
Decisiones
Modelar
(estadística, machine learning, deep learning,…)
Automatizar
24. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Proceso social y cognitivo*
Necesidad de comunicación e interacción
*Del latín, cognoscere, ‘conocer’
“La verdad absoluta no existe, y esto es absolutamente cierto”
25. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Miles de millones
Niño/a: 100.000.000.000
6.000 millones
300 millones
160 millones
4 millones
27. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
¿Podríamos
desarrollar
un/a tester i/o
ingeniero/a
de calidad
(artificial)?
28. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
TestCase1
TestCase2
TestCase3
TestCase8
TestCase9
TestCase1
TestCase8
TestCase4
TestCase5
TestCase7
TestCase1
TestCase2
TestCase6
TestCase8
TestCase9
Test set
A
Test set
B
Test set
C
¿Qué set de pruebas ejecutaríais?
TestCase3
Objetivo:
Maximizar la
productividad
esperada de los
test cases.
31. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
TestCase1
TestCase2
TestCase3
TestCase8
TestCase9
TestCase1
TestCase8
TestCase4
TestCase5
TestCase7
TestCase1
TestCase2
TestCase6
TestCase8
TestCase9
Test set
A
Test set
B
Test set
C
¿Qué set de pruebas ejecutaríais?
TestCase3
Objetivo:
Maximizar la
productividad
esperada de los
test cases.
32. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
TestCase1
TestCase2
TestCase3
TestCase8
TestCase9
TestCase1
TestCase8
TestCase4
TestCase5
TestCase7
TestCase1
TestCase2
TestCase6
TestCase8
TestCase9
Test set
A
Test set
B
Test set
C
Área funcional
LOGIN
Área funcional
COMPRA
DE
ENTRADAS
Área funcional
LOGIN
CON
FACEID
✪ No hay commits
✪ Funcionalidad importante
✪ Tendencia de fallos baja
✪ Se han realizado 25 commits
✪ Funcionalidad clave de negocio
✪ Test 4 altamente productivo
✪ Tendencia de fallos regular
✪ Defectos pendientes de resolución
✪ Comentarios negativos en appstore
✪ Se han realizado 2 commits
✪ Funcionalidad complementaria
✪ Tendencia de fallos estabilizada
✪ No hay defectos pendientes
¿Qué set de pruebas ejecutaríais?
TestCase3
34. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
“AI first”
La IA ya se aplica en
diversos ámbitos.
AlphaGo gana a Ke Jie, el
campeón mundial de Go.
Mayo 2017
40. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Podemos aprender artificialmente en
el dominio del testing y la calidad?
Otros proyectos Buenas prácticas
41. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Deep learning
Redes neuronales.
Pesos iniciales +
Backpropagation
43. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Productividad
MUY ALTA
Productividad
ALTA
Productividad
MEDIA
Productividad
BAJA
Componentesdeloscasos
depruebaderegresión
Training
set con
ejecuciones
Históricas
+
[MUTACIONES]
Nuevos test cases
44. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
¿Podemos tener base de conocimiento?
Hechos, información, habilidades…
45. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Requisitos
Desarrollo
Testing
Defectos
Gestión de
proyectos
Soporte
UX
¿Qué hacemos con los datos que generamos?
Organización y trazabilidad
46. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Inteligencia
Artificial
Predicción
Análisis de datos
Testing
Soporte
al usuarioDesarrollo
Gestión de
datos
Datos no estructurados
Transformamos
datos en
información
(técnicas de BI y
dashboards
personalizados)
Generamos y
gestionamos
datos que
puedan tener
implicaciones
para la QA.
Automatizamos acciones
basadas en IA para mejorar la
gestión de la calidad, la
optimización de recursos y el
time-to-market.
Utilizamos modelos
predictivos para
predecir defectos,
patrones, áreas críticas,
esfuerzos estimados…
con información
histórica y presente.
52. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
£ An online a portal where
connectors to quality information
tools may be configured and
enabled/disabled by project (*)
£ Data is filtered, loaded and
integrated into a single data
model whish may be used for the
visualization of KPIs.
£ WiseQA is integrated with SPSS
(Watson Analytics) modeler &
server in order to define and
execute predictive QA models,
which may feed predictive metrics
into the dashboards.
£ A set of predictive models (defect
& test cases predictions) have
been developed and can be
adapted for particular projects and
complemented with project-
specific models.
£ IA actions can be automated and
triggered based on predictions.
Componentes
de WiseQA
53. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
RAZONAMIENTO
Acción de pensar
sobre algo en una
forma lógica.
EJECUCIÓN
AUTOMATIZADA
Acciones en base al
procesamiento, al riesgo
estimado, etc.
EXPERIENCIA
Acumulación de
conocimiento
(hechos, eventos,..)
DATOS
Obtención y
procesamiento
de datos
PREDICCIÓN
Acción de estimar
qué puede pasar en
el futuro.
INTERFAZ
CONECTORES
MODELO DATOS
MODELOS ESTADÍSTICOS
Y ALGORITMOS IA
DATOS Y
RELACIONES
AUTOMATIZACIONES
56. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Gráficos con
Información predictiva
Métricas
predictivasIndicadores
de confianza
57. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Predicted defect effort-to-fix
It takes into account the historical effort invested in fixing defects,
together with the complexity of related requirements/user stories.
Predicted defect start-to-fix time
It takes into account the historical tendency of the time that a defect
remains until some developer starts fixing it.
Predicted risk (per requirement)
It takes into account the historical risk of requirements, the new added
functionalities and their complexity and the solved/unsolved defects. It can
be evolved by adding support information (customer reviews and support
tickets) and development information (number of commits per
requirement and internal code quality)
Predicted Test execution time
It takes into account the historical time to execute tests, by considering
the complexity of test case designs (test steps) and the complexity of the
tested requirements.
Testing productivity
It takes into account the correlation between found defects and testing
effort.
Estimated
defects fixing
date
(for next cycles / priority)
Estimated
necessary
testing effort
(for next cycles)
Automated
prioritization
of defects fixing &
resources allocation
Automated selection
of (manual or
automated) test cases to
be executed
Automated selection
of test cases to be
automated
Automated
Quality Gates resolution
in
DevOps chains
Anticipate
necessary QA
investment
¿Con qué riesgo/nivel de calidad voy a salir a
producción si…?
58. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Casos de prueba
Selección &
priorizaciónResource
allocation
Ejecución
automatizada
Asignación de casos
de prueba a testers
(conocimiento del
dominio,
performance,…)
Ejecución y reporte
desatendido de casos
de prueba previamente
automatizados.
59. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Historias de usuario
Flow sketches
Algoritmos optimizados
Priorización automática basada en IA
http://serviciosdetesting.com/kCycle
60. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
https://www.botlibre.com/bot?instance=20624399&dynamicChat=Chat
61. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artificial
para Quality Assurance
"The aim of
the wise is not
to secure
pleasure, but
to avoid pain."
Aristotle
62. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Utilicemos lo mejor de
la inteligencia
y la inteligencia
artificial.
El “factor
Frankenstein”
63. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
La inteligencia artificial como combustible de CALM en DevOps.
CULTURE
AUTOMATION
LEAN
MEASUREMENT
66. WiseQA
Predicción e Inteligencia Artifical
para Quality Assurance
Muchas gracias.”
Albert Tort
Technical Director & Innovation Manager
albert.tort@sogeti.com
SOGETI SPAIN
¡Tenemos trabajo por hacer!