Datos sintéticos y gemelos digitales: el futuro del testing de software

Las tecnologías de riesgo alto, como biometría o identificación remota, solo podrán usarse bajo auditorías y estrictas garantías.
Las tecnologías de riesgo alto, como biometría o identificación remota, solo podrán usarse bajo auditorías y estrictas garantías.
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En el dinámico mundo del desarrollo de software, la velocidad y calidad son clave, pero los entornos de prueba y el acceso a datos realistas suelen ser cuellos de botella. En este contexto, los datos sintéticos y los gemelos digitales emergen como herramientas clave, con aplicaciones en sectores como salud, logística e I+D.

“Los datos sintéticos son generados artificialmente para simular datos reales, mientras que los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos o procesos”describe Charly Lizarralde, CEO de 7Puentes. Y agrega: “Ambas tecnologías permiten simular escenarios reales, optimizar procesos, acelerar la innovación y reducir riesgos”.

En ingeniería de software, estos avances están transformando las pruebas y la calidad del software. Las pruebas aseguran que el software cumpla requisitos funcionales y no funcionales, y los datos utilizados deben ser representativos y robustos para reflejar fielmente la realidad modelada.

La integración de datos sintéticos y gemelos digitales mejora las simulaciones, permite un testing más predictivo, optimiza recursos y facilita pruebas de IA. Esta evolución en el testing va de la mano con avances en ciencia de datos e inteligencia artificial, aunque aún persisten desafíos importantes.

Entre los principales retos se encuentran:

  • Realismo y no sesgo en los datos sintéticos: si los datos no son válidos o perpetúan sesgos, los resultados de los modelos pueden ser erróneos.

  • Precisión en la creación de gemelos digitales: requiere profundo conocimiento del sistema físico, simulaciones complejas y recursos específicos.

  • Actualización en tiempo real de los gemelos digitales: especialmente en sectores dinámicos como la salud, donde los modelos deben adaptarse constantemente.

  • Alineación entre datos sintéticos y gemelos digitales: cualquier desajuste puede afectar la precisión de las pruebas.

De cara a 2025-2026, se espera que tendencias como el enfoque shift-left y las pruebas continuas transformen aún más el testing, permitiendo detectar errores antes y mejorar la calidad general.

En este contexto, las organizaciones deben priorizar la seguridad y privacidad, cumpliendo normativas y protegiendo los datos de los usuarios. Anticiparse a estos cambios será clave para ofrecer software confiable en un mundo cada vez más digital.

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