SUCCESS STORIES / Ingeniería de Producto

Elimine fácilmente los errores visuales con la automatización de pruebas impulsada por IA

La IA está ayudando a la empresa a reemplazar los métodos tradicionales de prueba de la interfaz de usuario visual que son propensos a errores y requieren procesos que requieren muchos recursos.

Background

La interfaz de usuario es la fachada de las aplicaciones, desempeñando el papel de punto de contacto clave con el cliente para cualquier negocio en Internet, desde plataformas de comercio electrónico hasta aseguradoras y corredores de bolsa. La experiencia del cliente se ve influida por la fluidez con la que una interfaz permite funciones como el descubrimiento, el compromiso y los pagos.

Durante mucho tiempo, las interfaces de usuario han estado plagadas de errores visuales que evaden los métodos de prueba tradicionales. Los evaluadores revisan manualmente cada pequeño bloque de la interfaz de usuario para detectar errores, asegurándose de que se adhiere al diseño y está libre de fallas que interrumpan la acción del cliente. El proceso es tedioso, propenso a errores y cada vez más difícil con las frecuentes modificaciones del factor de forma de los dispositivos que usamos hoy en día. La experiencia tampoco es la misma en todos los sistemas operativos de los teléfonos inteligentes. Además, los elementos dinámicos de la interfaz de usuario que se mueven en respuesta a la actividad del usuario agravan el problema para los equipos de pruebas.

La investigación de Gartner sugiere que la experiencia del usuario puede influir en el éxito de una aplicación, ya que el 61% de los líderes de TI de las empresas sostienen que es una métrica crítica en el monitoreo del rendimiento de las aplicaciones.

¿Cómo eliminar la ineficiencia en las pruebas de interfaz de usuario?

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10X DETECCIÓN VECES MÁS RÁPIDA DE ERRORES VISUALES

75%REDUCCIÓN DEL EN LOS GASTOS GENERALES DE TI PARA LA INCORPORACIÓN DE NUEVOS MERCADOS

60% DE MEJORA EN LA COBERTURA DE LAS PRUEBAS

Client Situation

Nuestro cliente es un proveedor de servicios de comunicaciones gestionadas con sede en EE. UU. que ofrece ancho de banda de alta capacidad en varios estados de EE. UU. Ofrece servicios de banda ancha, entretenimiento y seguridad a clientes pequeños y medianos. La compañía ejecuta una aplicación móvil para los clientes de fibra hasta el hogar, lo que les permite administrar sus cuentas, pagar facturas, actualizar y acceder al equipo de soporte.

La empresa había continuado con el método tradicional de pruebas de interfaz de usuario, lo que llevó a puntuaciones de experiencia del cliente inferiores a las deseadas. Los errores visuales en la interfaz de usuario habían afectado al recorrido del cliente en acciones clave desde el descubrimiento hasta la realización del pedido y el pago, lo que provocaba la insatisfacción del cliente y la pérdida de ingresos para la empresa.

La automatización de pruebas impulsada por IA está ayudando a la empresa a eliminar los errores visuales de la interfaz de usuario y a ofrecer una experiencia de usuario coherente en su aplicación.

Diagnosis

En un recorrido típico de diseño de interfaz de usuario, un desarrollador ejecuta el boceto de un diseñador a través de lenguajes de codificación como React, Angular u otras bibliotecas de JavaScript para crear interfaces. A continuación, se llevan a cabo pruebas visuales manuales en paralelo con otras evaluaciones funcionales. El laborioso proceso consiste en revisar la interfaz icono por icono, palabra por palabra.

Aún así, la experiencia del usuario es inconsistente en diferentes dispositivos y los errores visuales se saltan el proceso. Con los equipos de diseño y desarrollo de interfaz de usuario adoptando metodologías de "sprint ágil", las pruebas manuales han resultado ser un lastre para los agresivos plazos de lanzamiento de productos en la empresa.

La empresa necesitaba una solución para priorizar los casos de prueba adecuados para automatizar el proceso de prueba, lograr una mayor eficiencia y cumplir con los plazos del proyecto establecidos para su aplicación.

Solving It

Prodapt diseñó una solución de tres frentes para ayudar a la empresa a detectar errores visuales y acelerar los plazos. Un evaluador basado en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) priorizaría diferentes casos de prueba en función del grado de importancia. El programa obtiene entradas textuales que encapsulan de qué se trata el caso de prueba, por ejemplo, la página web donde un cliente realiza el pedido y avanza para el pago. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático (ML) para determinar el grado de importancia, el evaluador produce un orden jerárquico de casos de prueba.

Una vez que el evaluador arroja los resultados, una herramienta basada en visión artificial (CV) analiza la interfaz de usuario en busca de errores visuales. La solución de Prodapt ofrece la flexibilidad de ajustar el grado en que la interfaz puede diferir del boceto original. A veces, los probadores solo necesitan asegurarse de que todos los componentes estén en su lugar. Otras veces, la interfaz de usuario debe ser una réplica exacta del diseño: una comparación píxel a píxel en la que ni un icono o una palabra se salgan de la línea. La herramienta CV permite diversos grados de desviación del diseño, para varios casos, incluidos aquellos en los que el contenido dinámico/móvil forma parte de la interfaz de usuario.

Una vez que la herramienta filtra los errores, los defectos se numeran, se etiquetan y se comparten con los desarrolladores. Los defectos son revisados por un experto humano asignado antes de generar un informe para ayudar a los equipos a detectarlos más fácilmente la próxima vez.

La herramienta impulsada por IA fue capaz de detectar errores visuales diez veces más rápido que las pruebas manuales y logró una reducción del 75% en la necesidad de recursos humanos para las pruebas visuales. La herramienta también mejoró la cobertura de las pruebas en un 60%.

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