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.