Amazon, a gigante del comercio electrónico, ha revelado que su equipo de pagos de África, Medio Oriente y Türkiye (AMET) ha desarrollado una innovadora aplicación de inteligencia artificial llamada SAARAM, destinada a mejorar la generación de casos de prueba para su uso en la verificación de funciones de pago en varios países de la región, incluyendo los Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita, Egipto, Turquía y Sudáfrica. Esta herramienta promete transformar un proceso tradicionalmente manual que requería una semana de trabajo en una tarea que ahora puede completarse en cuestión de horas.
Con aproximadamente 10 millones de clientes mensuales en la región, el equipo de AMET gestiona una complejidad considerable al lidiar con diferentes métodos de pago y regulaciones locales. Anteriormente, los ingenieros de aseguramiento de calidad (QA) debían analizar exhaustivamente documentos como requisitos de negocio y diseños de interfaz de usuario, lo que llevaba tiempo y recursos valiosos. Con el nuevo sistema, se espera no solo una significativa reducción del tiempo de generación de casos de prueba, de siete días a horas, sino también una mejora en la calidad de la cobertura de las pruebas.
SAARAM utiliza la inteligencia artificial para dividir el proceso de generación de casos de prueba en partes más manejables. A través de un enfoque centrado en la cognición humana, el sistema integra múltiples «agentes» que emulan el trabajo de testers humanos experimentados al analizar los documentos y generar los casos de prueba necesarios. Esta metodología también reduce el fenómeno de «alucinaciones», donde el sistema podría inventar escenarios poco relevantes.
Uno de los mayores desafíos que enfrentó el equipo fue la dependencia de sistemas de IA de un solo agente, que a menudo ofrecían soluciones genéricas y poco específicas. Al adoptar una estructura de múltiples agentes y diseñar el flujo de trabajo en fases, se logró mejorar no solo la precisión, sino también la relevancia de los casos de prueba generados, adaptando cada uno a las complejidades de las diferentes normativas y métodos de pago de la región.
La implementación de SAARAM ha permitido a Amazon optimizar sus recursos de calidad y mejorar la tasa de éxito de sus pagos. Según la compañía, el nuevo sistema ha llevado a un incremento del 40% en la identificación de casos límite en comparación con el enfoque manual anterior, y ha logrado total consistencia en la adherencia a los estándares y formatos de los casos de prueba.
Con estos desarrollos, Amazon no solo mejora su eficiencia interna, sino que también busca aumentar la satisfacción del cliente al proporcionar experiencias de pago más fluidas y efectivas. Además, este enfoque de IA es un indicativo del compromiso de la compañía de fusionar la experiencia humana con la tecnología de punta, creando herramientas diseñadas para amplificar, en lugar de reemplazar, el ingenio humano en el proceso de QA.
vía: AWS machine learning blog
