Hace muy poco, Amazon inauguró sus tiendas Amazon Go. No hay cajas. No hay controles. Los clientes solo entran, toman lo que quieren de las góndolas y se van. Así de simple. Como si todo fuera gratis. Con la gran diferencia que automáticamente, Amazón identificó –a través de sensores que involucran tecnologías como computer vision, sensor fusion y deep learning– quién era ese usuario, qué producto tomó, cuánto costaba y cargó el costo en el usuario final.

En este caso ya no hablamos de revisar calidad en un software a través de casos de uso y pruebas. Estamos hablando de un software y de una calidad que —en cierta forma— es invisible y que, justamente, su mayor éxito es que no sepamos que está ahí. En estos casos,  para entender las acciones del “qué vamos a probar”, podríamos describir los “pasos” de uso de la experiencia:

1)  Traspasamos las puertas de la tienda.

2) Abrimos la app en el smartphone.

3) Pasamos el smartphone por el sensor ubicado al ingreso de la tienda.

4) Tomamos los productos de la góndola.

5) Salimos de la tienda (los sensores registran el check out).

6) A los pocos minutos, vemos en la app que se realizó el pago y envía el recibo correspondiente.

7) Fin de la compra.

el testing de IoT

En estos casos, estamos haciendo un testing que tiene más que ver con las emociones humanas (la percepción de “magia”, en este caso), que con aspectos técnicos.

El testing de elementos de IoT o de tiendas como Amazon Go plantean desafíos que no existían hasta hace pocos años. Para poder hacer esta clase de pruebas, es fundamental identificar todos los componentes del sistema completo y utilizar técnicas del mundo del diseño –como storyboards y matrices de punto de contacto– para comprender su participación en los escenarios de uso.

Mostrar visualmente todos estos elementos nos permitirá, validarlos con mayor facilidad, lograr una mayor comprensión del “todo” y partiendo de una idea simple, poder responder a las preguntas que todo testing debe generar: ¿para qué quiero hacer estas pruebas? (determinar un objetivo), ¿qué voy a probar? (alcance), ¿cómo lo voy a probar?, ¿dónde lo voy a probar?, ¿cuándo lo voy a hacer? y finalmente: ¿por qué voy a hacer estas pruebas? (que se exuda de las preguntas anteriores).

Las últimas preguntas no son ingenuas: el testing de IoT es diferente, porque la Internet de las Cosas también lo es. Esta resulta ser una red de objetos físicos que contienen sensores o tecnologías embebidas para interactuar con el entorno interno o externo, y tomar decisiones inteligentes. Y las “cosas” que intervienen en estos sistemas son, hasta cierto punto, “artefactos inteligentes”. Cuando hablamos de IoT, tenemos un conjunto de “cosas” que incorporan nuevos elementos e interacciones a nuestros escenarios de prueba. Estas “cosas” son sensores y electrónica embebida, que aportan información, toman decisiones y aprenden, entre otras acciones, muchas veces sin interacción humana. En este contexto, las pruebas por realizar deberán incluir todos estos elementos participantes, como también su volumen y complejidad.

O dicho de otra manera: no solamente tenemos que medir lo técnico, sino que también tenemos que medir la interacción con lo humano. Y ese, sin duda, es el gran desafío.

 

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