Todos, en algún momento, hemos abierto una aplicación y tenido una experiencia de usuario no del todo buena; el texto no se alinea con un botón, las imágenes se salen de la página o el desplazamiento no funciona. Ya que las aplicaciones son una de las bases para cualquier solución tecnológica, para las organizaciones es más importante que nunca, optimizar su proceso de prueba visual y eliminar o reducir significativamente la prevalencia y el impacto de los errores visuales.
Las pruebas visuales, un proceso de aseguramiento de la calidad diseñado para garantizar que un producto digital se muestre y funcione de la manera en que lo concibió el diseñador, es un proceso tradicionalmente humano realizado por ingenieros de automatización de pruebas. Dado que es un proceso humano, siempre existe el riesgo de errores o descuidos. Existe solo una oportunidad para dejar una buena primera impresión con su producto. Las pruebas visuales automatizadas son la póliza de seguro para obtener una excelente primera impresión, por lo que es necesario perfeccionar el proceso.
La inteligencia artificial (IA) en el control de calidad ha hecho posible que el software optimice y mejore las pruebas en los últimos años. Con la ayuda de la inteligencia artificial para los examinadores visuales en terreno, el proceso pasa de un método de búsqueda manual enfocado en imprecisiones visibles a simple vista a uno que detectará todas las imprecisiones, incluso aquellas que no sean visibles o reconocibles para un ser humano.
Las organizaciones que adoptan soluciones de software basadas en inteligencia artificial se benefician enormemente de su proceso de prueba visual automatizado.
¿Cuáles son los beneficios que brindan estas herramientas?
Ahorro de tiempo
Una aplicación determinada puede tener miles de páginas y activos diferentes para revisar y comparar con una maqueta diseñada para detectar discrepancias. Después de un tiempo, debido a que es un proceso humano, el revisor puede cansarse, aburrirse o volverse complaciente, lo que resulta en la omisión de errores o revisiones. El uso de una herramienta de prueba visual automatizada como MagnifAI ayuda a resaltar todas las discrepancias visuales, incluso aquellas que no son evidentes a simple vista. Esa capacidad, a su vez, reduce el tiempo que un equipo de desarrollo dedica a corregir errores que los usuarios notan e informan después del lanzamiento. A través de la automatización, aquellos que lideran el proceso de prueba visual pueden dejar atrás las tareas manuales repetitivas y comenzar a concentrarse en supervisar todo el proceso de prueba.
Experiencia de usuario mejorada
En una investigación realizada por ACM SIGCHI, las respuestas indicaron que el 94% de la primera impresión de un usuario sobre un producto se relaciona con aspectos visuales. Por ejemplo, cuando los productos digitales como sitios web o aplicaciones móviles se ven y funcionan como deberían, los usuarios se sienten motivados a estar más tiempo en la aplicación determinada o, según el caso del usuario, la frecuencia con la que la usan. La experiencia del usuario puede hacer o deshacer el éxito de una nueva aplicación, ya que las malas críticas perjudican las clasificaciones de la tienda de aplicaciones.
Mejor reputación de la marca
Brindar una excelente experiencia de usuario conduce a una mejor reputación de la marca. Tener un producto confiable y bien ejecutado permite generar familiaridad y entablar confianza con los usuarios. Un proceso de prueba visual habilitado por IA reduce los errores visuales que ahuyentan a los clientes. Si la experiencia de usuario con el producto no es satisfactoria, empujará a los posibles clientes a buscar alternativas, lo que hará que probablemente caigan en manos de competidores.
Reducción del tiempo hasta el ingreso al mercado
Las pruebas visuales tradicionales requieren mucho trabajo manual, lo que conlleva tiempo para las organizaciones. Además del tiempo que se necesita para hacer las pruebas por parte de un ser humano, existe también el factor del tiempo perdido al no lograr lanzar el producto. Mediante el uso de software de automatización de pruebas visuales como MagnifAI, los equipos pueden trabajar más rápido y con mayor frecuencia, lo que reduce drásticamente el tiempo que lleva encontrar y corregir errores. Además, corregir los errores visuales y el curso de los errores de prueba después del lanzamiento es costoso y perturbador para los equipos de desarrollo.
El software de prueba visual, como MagnifAI de Globant X, es fácil de usar, independiente de la industria. Al adoptar software de pruebas visuales, los ingenieros de automatización de pruebas pueden trabajar de manera más eficiente, logrando lanzar productos que brinden experiencias excepcionales a los clientes.
