El cliente es un desarrollador de software basado en la nube para centros de contacto entrantes, salientes, combinados y multicanal de todo el mundo.

La empresa ha creado un software basado en IA que ayuda a los agentes a atender eficazmente a los clientes a través de teléfono, correo electrónico, vídeo, redes sociales y otros canales.

El producto ofrece integraciones con los principales sistemas CRM, lo que permite a los equipos de asistencia procesar las solicitudes con mayor rapidez. Además, la aplicación incluye cuadros de mando que aumentan la transparencia, automatizan la interacción con el sistema y optimizan las operaciones del centro de contacto.

Con los años, la funcionalidad del producto se amplió, y su mantenimiento pasó a gestionarse por un equipo interno encargado de realizar tanto pruebas manuales como automatizadas. El cliente decidió implantar la automatización de pruebas en todo el proyecto para mejorar la eficiencia.

No obstante, surgieron dos retos importantes: la elevada complejidad de la solución de software y la falta de coherencia entre los flujos de trabajo de los distintos equipos del cliente. Esto provocó una acumulación significativa de deuda técnica, con alrededor de 3.000 voluminosos casos de prueba que requerían automatización.

El cliente recurrió a a1qa para automatizar procesos y minimizar la deuda técnica.

a1qa asignó un equipo de especialistas en control de calidad que llevó a cabo un proyecto piloto y, posteriormente, pasó a abordar las tareas principales de optimización de los procesos de prueba e implementación de la automatización.

Proyecto piloto

6 ingenieros de pruebas estudiaron las características y la infraestructura del producto, automatizaron 30 casos de prueba con Python para garantizar que se cumplían los criterios de aceptación y, a continuación, presentaron nuevos casos de prueba.

El equipo de a1qa realizó un análisis retrospectivo, destacó los aspectos positivos del proyecto e identificó las áreas que requerían mejoras.

El proyecto piloto fue exitoso y el cliente decidió ampliar el equipo de control de calidad a 8 ingenieros. El equipo también incluía un gerente a tiempo parcial.

El equipo de a1qa siguió automatizando los casos de prueba para validar el panel de administración, el módulo telefónico, el sistema de respuesta de voz, la duración media de las llamadas, los informes, los cuadros de mando y otras funciones.

Los ingenieros de control de calidad se enfrentaron al siguiente reto: la aplicación se desplegó en más de 50 máquinas virtuales. Para ejecutar las pruebas automatizadas, cada vez se seleccionaba un nombre de dominio de la lista de nombres de dominio disponibles en función de los parámetros especificados. Sin embargo, a veces los nombres de dominio estándar no eran adecuados. Así que los expertos crearon elementos personalizados e implementaron una restricción de nombres de dominio en el script de prueba.

El equipo de a1qa ayudó a aumentar la transparencia de los procesos detallando en informes cada paso de la automatización de los casos de prueba. Esto permitió al cliente controlar mejor el rendimiento y los plazos para reducir la deuda técnica. Mensualmente, el gestor de control de calidad recopilaba métricas, generaba informes y los publicaba en Confluence para que el cliente pudiera realizar un seguimiento de la cantidad de trabajo completado y del tiempo medio de automatización por caso de prueba. Además, el gestor de control de calidad de a1qa ayudó a mejorar los flujos de trabajo en Jira para aumentar la eficacia de la realización de tareas en el proyecto.

Los expertos de a1qa sugirieron una auditoría por fases de la automatización de pruebas para garantizar una aplicación fluida de las mejoras.

En la primera iteración, los ingenieros sugirieron eliminar el código que no se utilizaba y añadir comentarios a algunas partes para que sus objetivos y su lógica quedaran más claros.

En el proyecto participaban varios equipos, cada uno de los cuales utilizaba sus propios métodos de automatización, lo que daba lugar a procesos dispares y reducía la velocidad global del trabajo. La normalización de los requisitos propuesta por a1qa ayudó a unificar los enfoques de automatización de los procesos de control de calidad, lo que mejoró notablemente la coherencia y la eficacia del trabajo.