Sistemas Tradicionales vs. Sistemas basados en Inteligencia Artificial: ¿cómo cambia el enfoque de pruebas?
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:
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Se basan en reglas fijas y lógica determinista.
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El comportamiento del sistema es predecible.
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Las entradas y salidas son claramente definidas.
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Se prueba validando que una entrada produce una salida específica.
🤖 Sistemas basados en IA:
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Aprenden de datos, no se programan con reglas explícitas.
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Su comportamiento puede ser no determinista.
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La salida puede cambiar ante entradas similares.
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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:
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Validar el dataset: ¿Está balanceado?
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Verificar métricas como la precisión del 95%.
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Probar con imágenes no vistas (generalización).
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Verificar si hay sesgos (¿clasifica peor a ciertos colores?).
🎯 Principales desafíos del testing en IA
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Incertidumbre: El mismo input no siempre genera el mismo output.
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Calidad de datos: Los errores muchas veces están en los datos, no en el código.
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Explicabilidad: ¿Por qué un modelo tomó una decisión?
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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:
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Análisis de riesgos en proyectos IA.
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Validación de modelos entrenados.
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Evaluación de calidad de datos.
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Testing de sistemas híbridos (tradicionales + IA).
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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.