Sistemas Tradicionales vs. Sistemas basados en Inteligencia Artificial: ¿cómo cambia el enfoque de pruebas?

27 May

27May

Durante décadas, el testing de software se ha desarrollado bajo paradigmas bien definidos: requisitos claros, lógica determinista y comportamientos esperados predecibles. Sin embargo, con la irrupción de la inteligencia artificial, estos fundamentos se están transformando. ¿Cómo cambia el testing cuando pasamos de sistemas tradicionales a sistemas basados en IA?En este post te explicaré las diferencias clave, los desafíos que impone la IA y cómo el ISTQB lo aborda a través de su certificación CT-AI (Certified Tester in AI Testing).

🧠 ¿Qué diferencia a un sistema tradicional de uno basado en IA?

✅ Sistemas Tradicionales:

Se basan en reglas fijas y lógica determinista.
El comportamiento del sistema es predecible.
Las entradas y salidas son claramente definidas.
Se prueba validando que una entrada produce una salida específica.

🤖 Sistemas basados en IA:

Aprenden de datos, no se programan con reglas explícitas.
Su comportamiento puede ser no determinista.
La salida puede cambiar ante entradas similares.
Se requiere validar patrones y comportamientos probabilísticos.

🔍 ¿Qué implica esto para el testing?

Característica	Testing Tradicional	Testing en Sistemas de IA
Requisitos	Claros y funcionales	A veces inexistentes o basados en datasets
Criterios de éxito	Binarios: pasa / falla	Umbrales: precisión, recall, F1 score
Técnicas de prueba	Caja negra, caja blanca	Pruebas basadas en datos, métricas estadísticas
Prueba de regresión	Crucial	Puede no ser confiable si el modelo ha sido reentrenado
Trazabilidad	Fácil de establecer	Difícil, debido a la "caja negra" de los modelos
Sesgos y ética	Poco común	Muy relevante y sujeto a auditorías

🧪 Caso de ejemplo: Clasificador de imágenes

Sistema Tradicional:

Una función que determina si una imagen tiene el formato correcto. La lógica es clara y se puede verificar con condiciones.

Sistema con IA:

Un modelo entrenado para distinguir gatos de perros. El tester debe:

Validar el dataset: ¿Está balanceado?
Verificar métricas como la precisión del 95%.
Probar con imágenes no vistas (generalización).
Verificar si hay sesgos (¿clasifica peor a ciertos colores?).

🎯 Principales desafíos del testing en IA

Incertidumbre: El mismo input no siempre genera el mismo output.
Calidad de datos: Los errores muchas veces están en los datos, no en el código.
Explicabilidad: ¿Por qué un modelo tomó una decisión?
Ética y sesgos: ¿El modelo reproduce estereotipos?

📘 El enfoque del ISTQB: Certificación CT-AI

El ISTQB aborda estos retos en su certificación avanzada Certified Tester in AI Testing (CT-AI). Algunos puntos clave del temario:

Análisis de riesgos en proyectos IA.
Validación de modelos entrenados.
Evaluación de calidad de datos.
Testing de sistemas híbridos (tradicionales + IA).
Métricas de desempeño en Machine Learning.

✅ Conclusión

La llegada de la inteligencia artificial no elimina las bases del testing, pero sí exige una evolución en las técnicas, herramientas y mentalidad. Como testers, debemos adaptarnos a este nuevo paradigma donde los datos son código y los modelos aprenden solos. Prepararse con un enfoque profesional, como el que ofrece ISTQB, es clave para mantenerse relevante y aportar verdadero valor.

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