De las pesadillas de los ERP a los flujos de trabajo agenciales: la hoja de ruta de Tricentis para las empresas con prioridad en la IA

Tricentis, una plataforma de pruebas de software, presentó recientemente su visión del futuro de la ingeniería de calidad impulsada por la IA en su evento Transform en Londres. Este anuncio significa un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordarán el desarrollo, las pruebas y la implementación de software en la era de la IA. La empresa tiene como objetivo transformar la ingeniería de calidad en una disciplina estratégica impulsada por sistemas inteligentes y autónomos. El núcleo de la nueva estrategia de Tricentis implica un espacio de trabajo de IA unificado y un ecosistema agéntico. Este sistema integrado combina los agentes de IA de Tricentis, los servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) y los servicios de la plataforma de IA. El objetivo es establecer un centro centralizado para gestionar la calidad al ritmo acelerado de la innovación moderna. Este enfoque aborda la creciente complejidad y el volumen de código generado a través de la IA generativa, que los métodos de prueba tradicionales luchan por gestionar. Este cambio afectará significativamente a las grandes organizaciones que dependen de pilas de tecnología complejas, algunas de las cuales pueden tener décadas de antigüedad. La empresa hace hincapié en la capacidad de realizar pruebas en tecnologías tanto antiguas como nuevas. Las tecnologías de IA agénticas tienen como objetivo generar y ejecutar pruebas, y aprender continuamente de los resultados para mejorar la fiabilidad y reducir los riesgos. El Informe de Transformación de la Calidad de Tricentis 2025 indica que el 63% de las organizaciones implementan código sin probarlo completamente, y más del 80% informan de impactos financieros que superan los 500.000 dólares anuales debido a defectos de software. Tricentis está abordando un desafío crucial, ya que las respuestas "incorrectas" en la IA no son necesariamente errores, sino más bien, puntos de datos que requieren enfoques diferentes a los de las correcciones de software tradicionales. El enfoque de la empresa en las soluciones de pruebas impulsadas por la IA destaca la necesidad de un aprendizaje y una adaptación continuos ante los paradigmas de desarrollo de software cada vez más complejos.