El futuro del testing de software: datos sintéticos y gemelos digitales

En el vertiginoso mundo del desarrollo de software, la velocidad y la calidad son fundamentales, pero el acceso a datos de prueba realistas y la complejidad de los entornos de testing suelen representar cuellos de botella.

Actualmente los datos sintéticos y los gemelos digitales resultan herramientas poderosas con aplicaciones en diversas industrias, especialmente en I+D, fabricación, salud y logística, que permiten a las empresas simular escenarios del mundo real a una escala sin precedentes.

Los datos sintéticos se generan artificialmente para simular datos reales, mientras que los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos o procesos que permiten la simulación y optimización.

Ambos son importantes para las organizaciones ya que permiten predecir comportamientos, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación, al mismo tiempo que pueden mitigar riesgos y mejorar la eficiencia.

En el ámbito de la ingeniería de software, configuran un nuevo entorno: es necesario lograr una integración en el proceso de desarrollo de software y la gestión de datos e impactan técnicamente sobre el testing de los programas.

Las pruebas de software son el proceso de evaluar el software para identificar errores y garantizar que cumpla con los requisitos funcionales y no funcionales. La calidad del software se refiere al grado en que este satisface las necesidades y expectativas del usuario, incluyendo la fiabilidad, la usabilidad y el rendimiento. En esencia, las pruebas son una herramienta para lograr y mantener la calidad del software.

Desafíos para las pruebas de la inteligencia artificial

Es fundamental asegurarse de que los datos utilizados sean representativos y eficientes en relación con la realidad que se está modelando, mientras que el software de modelado debe ser lo suficientemente robusto y de alta calidad. La tendencia es que cada vez más procesos de ingeniería de software utilicen datos sintéticos y gemelos digitales, no solo en el diseño, sino también en la implementación y las pruebas.

Al integrarse, los datos sintéticos mejoran las capacidades de los gemelos digitales en las pruebas de software, posibilitando nuevos entornos de simulación y testing, aumentando el análisis predictivo, optimizando los recursos y facilitando el testing de la inteligencia artificial (IA).

Las pruebas de software y la ingeniería de software en general están evolucionando al ritmo de las nuevas aplicaciones de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Sin embargo, el uso de la ingeniería de software para mejorar la inteligencia artificial y lograr el desarrollo de sistemas fiables y seguros aún tiene un largo camino por recorrer.

Está claro que incluso el desarrollo de datos sintéticos y gemelos digitales enfrenta desafíos importantes y procesos exigentes para garantizar la calidad y la fiabilidad del software. Entre los desafíos de coordinación que tienen por delante los equipos técnicos, de desarrollo, QA y ciencia de datos, pueden destacarse:

• Lograr que los datos sintéticos sean representativos de la vida real y no estén sesgados: Para lograr esto, el proceso de pruebas y de calidad de los datos debe ser muy riguroso, ya que los datos sintéticos pueden perpetuar sesgos en los propios algoritmos. El proceso es muy exigente: si los datos no son válidos o realistas, los resultados del modelo pueden ser muy deficientes.
• Crear gemelos digitales con una comprensión muy profunda del sistema físico que se va a modelar: Esto requiere simulaciones complejas y recursos computacionales muy específicos, incluyendo software especializado y entornos de modelado para la dinámica de sistemas.
• Actualización continua de los gemelos digitales con datos en tiempo real para mantener la precisión y que el modelo cumpla con su función: Esto requiere un mantenimiento y monitoreo constantes. La industria de la salud es un caso muy específico, ya que las estadísticas poblacionales y la evolución de nuevas enfermedades, tratamientos y medicamentos, así como el desarrollo de tecnologías médicas, son problemas dinámicos que requieren enfoques complejos.
• Alineación de datos sintéticos con el modelo de los gemelos digitales: Asegurar que los datos generados se alineen con los parámetros y el comportamiento del gemelo digital puede ser complejo. Los desajustes pueden llevar a resultados de prueba inexactos. Por lo tanto, es necesaria una coordinación muy precisa.

Las pruebas son un pilar fundamental del desarrollo de software, garantizando la funcionalidad, seguridad y fiabilidad de las aplicaciones. Para 2025-2026, se prevé que varias tendencias clave redefinan las pruebas de software, haciéndolas más rápidas, eficientes y precisas, incluyendo el enfoque de shift-left y las pruebas continuas, que permitirán detectar defectos con mayor antelación.

Charly Lizarralde

A medida que las organizaciones adopten estas tendencias, deben priorizar la seguridad y la privacidad para cumplir con las regulaciones y proteger los datos de los usuarios. Al anticiparse a estos desarrollos, las empresas pueden ofrecer software de alta calidad que satisfaga las demandas de un mundo cada vez más digital.

(*) Cofundador y director general ejecutivo de 7Puentes.