24 noviembre 2023
Inteligencia Artificial, Banca
Artículo
20 mayo 2022
Tendencia: IA en el control de calidad del software en las administraciones públicas
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Cuando hablamos de soluciones avanzadas a la gestión de la calidad del software, lo primero que nos viene a la cabeza es la necesidad de control. La criticidad de los sistemas de información de las administraciones públicas hace necesario ese control. Todos sabemos de la criticidad de los sistemas de la Administración General del Estado, y los organismos que se pueden ver afectados, la AEAT, Seguridad Social, SEPE, INEM, etc. Pero, en definitiva, ninguna administración se puede permitir la caída de un sistema, porque el impacto en el ciudadano puede ser fatal.
En general, la inteligencia artificial (IA) impulsa la optimización de la gestión de calidad en operaciones y procesos, permite reducir costes y minimizar errores. Este tipo de soluciones permiten centralizar todos los elementos de riesgo, facilitando así el análisis automático y la anticipación a que se produzcan los incidentes. Fundamentalmente, la IA se apoya en algoritmos dinámicos que aprenden de experiencias anteriores basadas en datos, como la gestión de auditoría automatizada y los incidentes producidos en el pasado y el contexto en el que se produjeron.
Las herramientas que integran la gestión de calidad con IA mejoran la seguridad y refuerzan los niveles del cumplimiento permitiendo conocer en todo aspectos fundamentales como, por ejemplo, número total de incumplimientos que se han producido en un determinado periodo, número de incidentes que han tenido lugar en la ejecución de un proceso, tiempo que lleva completar las acciones preventivas para minimizar el riesgo o tiempo necesario para definir e implementar las acciones correctivas que ha hecho falta aplicar.
El análisis automatizado y predictivo de estos aspectos, y de la correlación con la casuística en que se produjeron, permite agilizar los controles de calidad del software previamente a su puesta en producción, minimizando tiempos de análisis de los sistemas y retroalimentando a los algoritmos de IA que aprenden de situaciones pasada, para arrojar predicciones futuras fiables.
Otro aspecto es el de capacitación de los técnicos de calidad, que con una correcta preparación y el apoyo de Babel, como expertos en la aplicación de IA en distintos escenarios, hace posible la adquisición de capacidades superiores a la organización del tipo:
En general, la inteligencia artificial (IA) impulsa la optimización de la gestión de calidad en operaciones y procesos, permite reducir costes y minimizar errores. Este tipo de soluciones permiten centralizar todos los elementos de riesgo, facilitando así el análisis automático y la anticipación a que se produzcan los incidentes. Fundamentalmente, la IA se apoya en algoritmos dinámicos que aprenden de experiencias anteriores basadas en datos, como la gestión de auditoría automatizada y los incidentes producidos en el pasado y el contexto en el que se produjeron.
Las herramientas que integran la gestión de calidad con IA mejoran la seguridad y refuerzan los niveles del cumplimiento permitiendo conocer en todo aspectos fundamentales como, por ejemplo, número total de incumplimientos que se han producido en un determinado periodo, número de incidentes que han tenido lugar en la ejecución de un proceso, tiempo que lleva completar las acciones preventivas para minimizar el riesgo o tiempo necesario para definir e implementar las acciones correctivas que ha hecho falta aplicar.
El análisis automatizado y predictivo de estos aspectos, y de la correlación con la casuística en que se produjeron, permite agilizar los controles de calidad del software previamente a su puesta en producción, minimizando tiempos de análisis de los sistemas y retroalimentando a los algoritmos de IA que aprenden de situaciones pasada, para arrojar predicciones futuras fiables.
Otro aspecto es el de capacitación de los técnicos de calidad, que con una correcta preparación y el apoyo de Babel, como expertos en la aplicación de IA en distintos escenarios, hace posible la adquisición de capacidades superiores a la organización del tipo:
- Crear registros de los incidentes y su contexto, y vincularlos entre sí y con los requisitos definidos para alcanzar unos niveles de calidad adecuados.
- Integrar toda esta información con el control de documentos.
- Automatizar las pruebas.
- Apoyar la gestión del cambio.
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