Cómo validar y probar aplicaciones con IA a gran escala

En este blog, analizamos qué hace que las pruebas de sistemas de software impulsados por IA generativa sean tan diferentes y cómo Parasoft lo ayuda a probar estos sistemas con la combinación adecuada de simulación, automatización y validación impulsada por IA.

Las aplicaciones de IA generativa (GenAI) están apareciendo en todas partes: desde bots de atención al cliente que responden a tus preguntas hasta herramientas internas que ayudan a los empleados a agilizar sus tareas. Cada día son más inteligentes y eficientes.

Pero si eres responsable de probar software, probablemente te enfrentes a un nuevo tipo de dolor de cabeza.

¿Cómo se prueba algo que no siempre da la misma respuesta dos veces? Los sistemas GenAI se basan en modelos probabilísticos, por lo que la misma entrada puede producir resultados diferentes cada vez. Esto significa que las estrategias y herramientas de prueba habituales ya no son suficientes.

Por qué las aplicaciones impulsadas por GenAI son tan difíciles de probar

Si alguna vez intentaste probar un chatbot o aplicaciones impulsadas por LLM, probablemente te hayas topado con al menos uno de estos obstáculos:

• Las respuestas siguen cambiando. Incluso si haces la misma pregunta dos veces, la redacción puede ser diferente.
• Es difícil definir qué es lo "correcto". Es posible que la IA capte la idea principal, pero no utilice la frase exacta que esperabas.
• La lógica no siempre es transparente. Los LLM deciden qué hacer de maneras que pueden ser difíciles de rastrear o predecir.

No es que las aplicaciones basadas en IA sean inestables. Es que son dinámicas. Y si queremos fiabilidad, debemos replantear nuestro enfoque de pruebas.

¿Qué es MCP y por qué es importante?

Si está creando o probando aplicaciones con GenAI incorporado, probablemente haya escuchado mucho sobre el protocolo de contexto modelo o MCP.

¿Así que qué es lo?

MCP es un nuevo protocolo diseñado para facilitar la interacción de los grandes modelos de lenguaje (LLM) con herramientas y entornos externos. Este protocolo puede implementarse sobre API de forma estructurada y estandarizada. Se trata de un estándar común para la forma en que las aplicaciones proporcionan contexto y acciones ejecutables a los LLM.

¿Porque es esto importante?

Porque hasta hace poco, las integraciones de IA con herramientas solían ser confusas y personalizadas.

Cada equipo tuvo que idear su propia forma de conectar diferentes LLM con funciones externas, cada una con sus propias peculiaridades, API y formatos, lo que generó integraciones fragmentadas y mayor complejidad para los desarrolladores. MCP está ganando popularidad porque resuelve estos problemas mediante:

• Creando un formato común para definiciones de herramientas, parámetros y respuestas esperadas.
• Habilitación de la interoperabilidad entre diferentes modelos y ecosistemas de herramientas.

Los principales actores del sector de la IA generativa están adoptando interfaces basadas en MCP, y ya estamos observando un aumento en la disponibilidad de servidores MCP. A medida que el protocolo cobra impulso, los equipos buscan mejores maneras de probar estos flujos de trabajo cada vez más integrados con la IA.

Ahí es donde las soluciones de Parasoft proporcionan a los equipos de desarrollo y control de calidad una estrategia de pruebas sin código.

Parasoft es una de las primeras plataformas de prueba que admite de forma nativa las pruebas y virtualización de servicios de servidores MCP, lo que permite a los equipos validar y simular las herramientas y servicios externos de los que dependen los agentes de IA generativa para realizar tareas.

Los equipos pueden probar flujos de trabajo basados en IA de forma predecible y escalable, sin importar la complejidad de la lógica ni la cantidad de herramientas que necesiten. Por lo tanto, profundicemos en cómo su equipo puede obtener más soporte para las pruebas de aplicaciones con IA que dependen de MCP.

Automatice sus pruebas funcionales

Prueba SOA de Parasoft Facilita la creación, ejecución y escalado de pruebas funcionales para servidores MCP, a la vez que satisface las necesidades de prueba más amplias de los sistemas empresariales. Ya sea que esté validando llamadas a herramientas de agentes de IA generativa y LLM o probando API tradicionalesObtendrás la flexibilidad y potencia que necesitas.

Usted puede:

• Crear pruebas automatizadas para herramientas MCPNo requiere programación. La interfaz visual de SOAtest es intuitiva y permite a los evaluadores crear rápidamente casos de prueba integrales.
• Accelerate pruebas de carga y rendimiento de flujos de trabajo impulsados por IA mediante la reutilización de casos de prueba existentes, sin necesidad de scripts.
• Integre directamente en su pipeline de CI/CD De esta forma, las pruebas se ejecutan automáticamente a medida que el código y las indicaciones evolucionan.

Lo que muchos equipos consideran valioso es la capacidad de gestionar entornos complejos y heterogéneos. Admite más de 120 formatos de mensajes y protocolos, incluyendo REST, GraphQL, gPRC, MQ, JMS, SOAP y más, lo que lo hace ideal para organizaciones que necesitan probar sistemas interconectados en arquitecturas modernas y heredadas.

Y como SOAtest comprende la estructura de MCP, no es necesario crear wrappers personalizados. Puede crear flujos de prueba limpios y fáciles de mantener que se adaptan a diferentes proyectos y equipos, ya sea que esté probando sistemas basados en IA, aplicaciones tradicionales basadas en API o ambos.

Simular servidores MCP

Al probar una aplicación basada en IA que depende de herramientas externas, como API, servicios de lógica de negocio o utilidades internas, es necesario que esas dependencias se comporten de forma predecible. Sin embargo, en entornos reales, esto no siempre es posible.

Los servicios podrían no estar disponibles, tener una tasa limitada o ser demasiado inestables para permitir pruebas consistentes. Y con los sistemas de IA generativa que utilizan el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para llamar a estas dependencias, la complejidad aumenta.

Virtualización de Parasoft Admite la simulación de servidores MCP, lo que permite a los equipos modelar y controlar el comportamiento de las herramientas y servicios de los que dependen las aplicaciones GenAI. Esto permite probar aplicaciones con IA en un entorno estable y aislado, sin necesidad de acceder a los sistemas en vivo que las respaldan.

Con Virtualize, puedes:

• Emular servidores MCP que proporcionan acceso a herramientas externas.
• Define exactamente cómo responden esas herramientas en diferentes escenarios de prueba.
• Pruebe cómo su flujo de trabajo de IA responde a una variedad de comportamientos de herramientas MCP, desde respuestas esperadas hasta condiciones de casos extremos.

Ya sea que su aplicación basada en LLM recupere información de cuentas, realice cálculos o active flujos de trabajo empresariales mediante herramientas MCP, podrá probar dichas interacciones con control total sobre el comportamiento de las herramientas. Esto se traduce en menos sorpresas en la producción y mayor confianza en la fiabilidad de sus funciones basadas en IA.

Manejo de respuestas no deterministas con GenAI

Por supuesto, uno de los aspectos más difíciles de probar los sistemas GenAI es validar las respuestas reales, especialmente cuando no siguen un formato fijo.

Por ejemplo, su funcionalidad basada en LLM podría producir cualquiera de las siguientes respuestas:

"Claro, tu saldo es $200."

O: "Actualmente tienes $200 en tu cuenta".

O incluso: "Según nuestros registros, su saldo es de doscientos dólares".

Todas son correctas, pero escribir afirmaciones para manejar esa variedad puede ser frágil y absolutamente imposible con las herramientas de validación tradicionales.

Es por eso que SOAtest incluye dos funciones integradas impulsadas por IA generativa diseñadas específicamente para abordar este desafío: AI Assertor y el banco de datos de AI.

Afirmador de IA

En lugar de escribir validaciones rígidas, simplemente se describe el comportamiento esperado en lenguaje natural. Por ejemplo:

"La respuesta debe confirmar que el saldo de la cuenta es de $200 e incluir un acuse de recibo cortés".

El AI Assertor utiliza GenAI para comprobar que la respuesta generada por IA coincide con las expectativas descritas. Esto lo hace ideal para validar resultados conversacionales y contenido dinámico de flujos de trabajo de GenAI, sin necesidad de coincidencias exactas.

Banco de datos de IA

Cuando necesite extraer y reutilizar datos entre pasos de prueba, como capturar un nombre, un saldo o un número de referencia, el Banco de Datos de IA le permite definir la lógica de extracción en lenguaje natural. Identifica los datos correctos de respuestas anteriores y los transmite automáticamente, eliminando la necesidad de codificar o definir complejamente qué extraer.

Juntos, AI Assertor y AI Data Bank facilitan:

• Validar respuestas no deterministas de forma flexible e inteligente.
• Mantener la estabilidad de la prueba incluso cuando cambia la salida.
• Reduce la carga de los evaluadores que quizás no tengan experiencia en scripts.

Estas capacidades son parte de lo que convierte a SOAtest en una solución tan potente. No solo para pruebas funcionales tradicionales, sino también para sistemas modernos con IA, donde tanto el comportamiento de las herramientas como el resultado conversacional deben probarse de forma inteligente y a escala.

Envolviéndolo

Probar aplicaciones GenAI introduce una nueva complejidad, pero con las herramientas de prueba adecuadas, se convierte en una parte manejable y escalable de su estrategia de calidad de software.

Parasoft le ayuda a afrontar este desafío con una plataforma que:

• Admite pruebas automatizadas de servidores de protocolo de contexto de modelo (MCP).
• Simula el comportamiento de los servidores MCP para garantizar entornos de prueba confiables con Virtualize.
• Proporciona pruebas automatizadas sin código con amplio soporte de protocolos y validación de respuesta no determinista inteligente con SOAtest.

Ya sea que su aplicación con IA responda preguntas de los clientes, ejecute funciones comerciales o se integre entre microservicios, debe tener la confianza para realizar pruebas exhaustivas y escalar de manera inteligente.