Amazon ha anunciado que su equipo de pagos en África, Medio Oriente y Türkiye (AMET) ha desarrollado una innovadora aplicación de inteligencia artificial. La herramienta, denominada SAARAM, busca mejorar la generación de casos de prueba para la verificación de funciones de pago en varios países de la región, como Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita, Egipto, Turquía y Sudáfrica. Este avance promete transformar un proceso que tradicionalmente requería una semana de trabajo en una tarea que ahora puede completarse en cuestión de horas.
Con alrededor de 10 millones de clientes mensuales en la región, el equipo de AMET enfrenta la complejidad de gestionar diferentes métodos de pago y regulaciones locales. Anteriormente, los ingenieros de aseguramiento de calidad (QA) tenían que analizar a fondo documentos como requisitos de negocio y diseños de interfaz de usuario, consumiendo mucho tiempo y recursos. Con SAARAM, no solo se espera una significativa reducción del tiempo de generación de casos de prueba, sino también una mejora en la calidad de la cobertura de las pruebas.
SAARAM emplea inteligencia artificial para dividir el proceso en partes más manejables. Mediante un enfoque centrado en la cognición humana, el sistema utiliza múltiples «agentes» que simulan el trabajo de testers humanos experimentados, analizando documentos y generando los casos de prueba necesarios. Esta metodología también reduce el fenómeno de «alucinaciones», donde el sistema podría crear escenarios irrelevantes.
Uno de los mayores retos superados fue la dependencia de sistemas de IA de un solo agente, que ofrecían soluciones genéricas. Al adoptar una estructura de múltiples agentes y fases, se ha mejorado tanto la precisión como la relevancia de los casos de prueba generados, adaptándose a las complejidades normativas y de métodos de pago en la región.
La implementación de SAARAM ha optimizado los recursos de calidad de Amazon y mejorado la tasa de éxito de los pagos. Según la compañía, el nuevo sistema ha aumentado en un 40% la identificación de casos límite en comparación con el enfoque manual anterior, asegurando total consistencia con los estándares de casos de prueba.
Con estos avances, Amazon no solo incrementa su eficiencia interna, sino que también busca elevar la satisfacción del cliente al ofrecer experiencias de pago más fluidas. Esta iniciativa refleja el compromiso de la empresa de combinar la experiencia humana con la tecnología de punta, creando herramientas diseñadas para potenciar el ingenio humano en el proceso de QA.
