Las 5 mejores IA para pruebas de software

Así que quiere respuestas, y las quiere rápido. Aquí las tiene:


Enlaces rápidos a las mejores herramientas de IA

1) Mejor en general 🏆

GPT-4

GPT-4 es un gran modelo multimodal (acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto).

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2) Buenos Plugins🥈

Clarifai

La plataforma de IA de aprendizaje profundo más rápida y de nivel de producción para desarrolladores y científicos de datos.

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3) La mayoría de las características 🥉

DatRobots

DataRobot reúne todos sus flujos de trabajo generativos y predictivos en una potente plataforma.

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Por lo tanto, usted está en el mercado para una IA de pruebas de software.

Ideal, porque en este artículo tenemos nuestra lista recopilatoria de nuestras mejores elecciones, y comparamos las características y los precios para usted. 

Si sólo quiere la mejor opción, la hemos añadido justo al principio del artículo, ya que es la más solicitada por nuestros clientes y con la que recibimos los mejores comentarios. Así que esa será la opción "no puede equivocarse". 

De lo contrario, no dude en explorar todas las opciones que hemos revisado en el mercado para encontrar algo que pueda encajar un poco mejor con usted.

¡Disfrute de la lista!

¿Qué herramienta de IA recomendaría?

En resumen, Es Amazon SageMaker

Es muy completo, está bien de precio, es rico en funciones, cuenta con una gran comunidad de soporte y un conjunto de tutoriales de primera categoría para cada caso de uso. No puede equivocarse con Amazon SageMaker. Es el número 1 AI software para pruebas de software.

"🚀Pruebe Amazon SageMaker gratisEs mi herramienta de IA favorita y la recomiendo". -Scott Max

Amazon SageMaker, con sus sólidas capacidades de aprendizaje automático, es una herramienta de IA excepcional para las pruebas de software. Agiliza el proceso de automatización, optimiza el análisis de datos y ofrece análisis predictivos para identificar proactivamente posibles fallos del software.

Para más detalles, lea nuestro Reseña de Amazon SageMaker.

La mejor IA para las pruebas de software en concreto 

La IA ideal para las pruebas de software debe poseer capacidades para las pruebas automatizadas, la detección de anomalías, el análisis predictivo para anticipar posibles problemas y el aprendizaje automático para mejorar continuamente la precisión y la eficacia de las pruebas basándose en los resultados anteriores.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, un producto de Amazon Web Services (AWS), es una solución integral que permite a los desarrolladores e investigadores de datos construir, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Este potente instrumento presenta una amplia gama de robustas capacidades que simplifican el proceso integral del aprendizaje automático, desde el establecimiento de modelos hasta su implementación a gran escala.

Características de Amazon SageMaker

Estas son algunas características exclusivas de Amazon SageMaker:

Interfaz fácil de usar

Amazon SageMaker brilla por su diseño centrado en el usuario que fomenta la facilidad de uso. A través de SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado todo en uno para el aprendizaje automático, los usuarios tienen acceso a todas las herramientas necesarias para crear e implementar modelos. La interfaz visual unificada elimina la necesidad de cambiar entre herramientas y servicios, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente.

Opciones de formación flexibles

Con Amazon SageMaker, los usuarios pueden elegir entre una amplia selección de algoritmos preconstruidos, hechos a medida para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos. Además, es compatible con marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios aportar sus algoritmos personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas, optimizando así la eficacia del modelo.

Despliegue escalable de modelos

La implantación se hace fácil con SageMaker. Facilita el despliegue rápido de modelos entrenados en producción con un solo clic. Además, permite el despliegue de modelos a cualquier escala al tiempo que garantiza una menor latencia y un alto rendimiento. Esta escalabilidad, junto con las capacidades de autoajuste, ayuda a los usuarios a adaptarse sin problemas a las distintas cargas de trabajo.

Seguridad y conformidad sólidas

La seguridad y la conformidad son una prioridad máxima con Amazon SageMaker. El servicio garantiza la privacidad de los datos proporcionando opciones de cifrado en reposo y en tránsito. También cumple con las certificaciones críticas estándar del sector, lo que proporciona tranquilidad a los usuarios que manejan datos confidenciales.

Ajuste automatizado de hiperparámetros

Una característica destacada de Amazon SageMaker es su ajuste automático de hiperparámetros. Esta característica ayuda a optimizar el rendimiento del modelo ajustando automáticamente los parámetros de aprendizaje automático. De este modo, se reducen las conjeturas y el trabajo manual que suelen ser necesarios, lo que se traduce en un desarrollo de modelos más rápido y eficiente.

En conclusión, Amazon SageMaker es una plataforma rica en características que ofrece una amplia gama de herramientas para simplificar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Ya sea para desarrolladores individuales o para equipos a gran escala, SageMaker ofrece capacidades que agilizan el camino desde la idea hasta la producción.

Precios de Amazon SageMaker

El coste de utilización de Amazon SageMaker depende de los servicios específicos utilizados y de la duración de su uso. No existen costos ni obligaciones iniciales; sólo paga por lo que utiliza.

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Los precios difieren según las regiones y se dividen en tres segmentos principales: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Processing Jobs y SageMaker ML Instances. Cada segmento sigue su propio marco de costos según el tipo de instancia y su uso. Además, AWS ofrece una capa de cortesía para SageMaker, que permite a los principiantes familiarizarse con la plataforma.

2. Google Tensorflow

Google TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto muy versátil que se ha convertido en un recurso de referencia para científicos de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. La robusta funcionalidad, escalabilidad y flexibilidad de TensorFlow lo hacen adecuado para una amplia gama de tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Estas son algunas de las características notables que hacen que TensorFlow destaque:

Características de Google Tensorflow

1. Versatilidad y flexibilidad:

TensorFlow admite una amplia gama de algoritmos y modelos, desde la regresión lineal básica hasta modelos complejos de aprendizaje profundo. Proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar y desplegar modelos en diversos entornos, ya sea en dispositivos móviles, servidores individuales o sistemas distribuidos a gran escala. Esta adaptabilidad significa que TensorFlow puede utilizarse en muchos escenarios e industrias diferentes.

2. Producción robusta de ML en cualquier lugar:

TensorFlow está diseñado para adaptarse tanto a las necesidades de investigación como a las de producción. Con TensorFlow Extended (TFX), una plataforma ML lista para producción, los desarrolladores pueden crear pipelines ML fiables y reproducibles. TensorFlow también admite el despliegue en entornos JavaScript con TensorFlow.js y en dispositivos móviles y edge con TensorFlow Lite. Esta compatibilidad entre plataformas permite que los modelos de ML se ejecuten en cualquier lugar.

3. TensorFlow Hub:

TensorFlow Hub es una biblioteca de módulos de aprendizaje automático reutilizables. Permite a los desarrolladores compartir y utilizar modelos preentrenados, fomentando un desarrollo más rápido y reduciendo la necesidad de grandes recursos computacionales. Esta característica de reutilización ayuda a promover una comunidad de ML más colaborativa y eficiente.

4. Ejecución ansiosa:

Eager Execution es una característica que permite que las operaciones computen inmediatamente a medida que son llamadas dentro de Python. Esto hace que TensorFlow sea más intuitivo y fácil de depurar. También facilita un flujo de control más natural, mejorando la simplicidad y versatilidad del código TensorFlow.

5. TensorBoard:

TensorBoard, el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow, proporciona una forma clara e interactiva de entender y depurar los modelos de aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores ver gráficos, histogramas y otras representaciones visuales de sus modelos y métricas, haciendo que el proceso de desarrollo sea más transparente y manejable.

6. AutoML y formación de modelos:

TensorFlow proporciona potentes herramientas para el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático de máquinas. Con la API Keras de TensorFlow, la construcción y el entrenamiento de modelos se hacen más accesibles. Para aquellos que buscan procesos más automatizados, AutoML de TensorFlow proporciona herramientas para seleccionar automáticamente el modelo adecuado y ajustar los hiperparámetros.

7. Comunidad y documentación sólidas:

Como una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, TensorFlow cuenta con una vibrante comunidad de usuarios y colaboradores. Esta comunidad no sólo mejora continuamente la biblioteca, sino que también proporciona una amplia documentación, tutoriales y recursos. Esta riqueza de conocimientos compartidos hace que empezar y resolver problemas con TensorFlow sea mucho más fácil.

En conclusión, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático potente, versátil y completa. Ofrece herramientas que satisfacen las necesidades de todos, desde principiantes hasta profesionales experimentados en aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier proyecto de aprendizaje automático.

Precios de Google Tensorflow

Los precios de Google Cloud TensorFlow tienen tres componentes principales: formación, predicción y almacenamiento. Para la formación, los precios comienzan en $0,015 por hora para modelos sencillos, aumentando a $0,48 por hora para modelos complejos.

Los costes de predicción oscilan entre $0,004 por predicción para los modelos sencillos y $0,24 para los complejos. Los costes de almacenamiento empiezan en $0,12 por GB al mes y suben hasta $2,88 por GB al mes para grandes cantidades de datos.

Los modelos de precios incluyen el pago por uso y la tarifa plana, con tres niveles de precios de TensorFlow: básico, estándar y premium. También hay tres planes de precios principales: Pago por uso, Fijo mensual y Fijo anual, cada uno de ellos diseñado para adaptarse a diferentes necesidades de uso y preferencias.

Cómo empezar con Google Tensorflow🔥

3. H2O

Características H2O

H2O.ai, como empresa puntera en el campo del aprendizaje automático, ha dado grandes pasos para revolucionar la forma en que las empresas y los particulares interactúan con los datos. Con un amplio abanico de funciones que la distinguen de sus competidoras, H2O.ai ha demostrado ser una poderosa herramienta para la ciencia de datos.

Interfaz fácil de usar

Uno de los aspectos más alabados de H2O.ai es su interfaz fácil de usar. Esta plataforma está diseñada pensando en la sencillez y la eficiencia, lo que permite a usuarios de distintos niveles de experiencia interactuar fácilmente con los datos. Su interfaz permite a los usuarios crear modelos, realizar análisis y visualizar datos, todo ello con unos pocos clics.

Funcionalidad AutoML

La función de aprendizaje automático automatizado (AutoML) de H2O.ai es un testimonio de sus avanzadas capacidades. AutoML simplifica el proceso de formación y optimización de los modelos de aprendizaje automático automatizando las partes más laboriosas del proceso. Ofrece una sólida selección de algoritmos, desde modelos lineales generalizados hasta redes neuronales avanzadas, garantizando que los usuarios puedan elegir el modelo más adecuado para sus necesidades específicas.

Escalabilidad

H2O.ai destaca por su escalabilidad. La plataforma puede manejar grandes cantidades de datos, lo que la hace adecuada para las empresas que manejan grandes conjuntos de datos. Esta capacidad de ampliación permite a H2O.ai adaptarse a las necesidades cambiantes de una empresa, proporcionando una solución flexible para las crecientes necesidades de datos.

Naturaleza abierta

La naturaleza de código abierto de H2O.ai la diferencia de otras plataformas de IA. Su amplia y activa comunidad contribuye a la mejora continua de sus capacidades. La característica de código abierto también permite una mayor transparencia, fomentando la confianza entre los usuarios y estimulando la innovación.

Capacidades de integración

H2O.ai ofrece unas capacidades de integración excepcionales. La plataforma puede conectarse sin problemas con numerosas bases de datos y servicios en la nube, promoviendo así una gestión y utilización eficientes de los datos. Además, es compatible con diversos lenguajes de programación, como Python, R y Java, lo que la convierte en una opción versátil para las diversas preferencias de los usuarios.

Precios H2O 

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H2O.ai ofrece un único plan de precios para su producto de IA sin conductor. Los detalles del plan de precios no se han hecho públicos; se anima a los clientes interesados a ponerse en contacto directamente con el proveedor para obtener un presupuesto. Existe una versión de prueba gratuita para que los usuarios exploren las capacidades de la IA sin conductor de H2O. Sin embargo, no existe una versión gratuita del producto.

4. GPT-4

En el ámbito de la inteligencia artificial, el GPT-4 ha supuesto un salto colosal que ejemplifica el potencial del aprendizaje automático para comprender y generar el lenguaje humano.

Este potente modelo lingüístico, desarrollado por OpenAI, amplía los límites de lo que la IA puede lograr, demostrando una notable sofisticación en el manejo de tareas lingüísticas diversas y complejas.

GPT-4 Características

El conjunto de funciones que GPT-4 pone sobre la mesa lo convierte en una herramienta inestimable en diversos ámbitos, desde la creación de contenidos y la traducción hasta el servicio de atención al cliente, entre otros.

Comprensión lingüística superior

Una de las características más destacadas de GPT-4 es su profunda comprensión del lenguaje humano. No se trata simplemente de reconocer palabras y frases; GPT-4 capta los matices, el contexto y los entresijos que definen el lenguaje humano. Este nivel de comprensión le permite generar respuestas acordes con el contexto dado, emular una conversación similar a la humana e incluso responder a consultas complejas, lo que lo convierte en una herramienta esencial para una amplia gama de aplicaciones.

Generación avanzada de textos

Cuando se trata de generar texto, GPT-4 está en una liga propia. Es capaz de crear contenidos altamente coherentes, contextualmente relevantes y gramaticalmente correctos. Esta característica encuentra utilidad en diversas áreas como la redacción de correos electrónicos, la creación de artículos o incluso la generación de contenidos creativos como poesía o relatos. La impresionante capacidad de generación de texto de GPT-4 lo convierte en un activo importante tanto para los creadores de contenidos como para las empresas.

Capacidad multilingüe

Las proezas de GPT-4 van más allá del inglés, ya que es compatible con varios idiomas. Esta característica amplía su utilidad a escala mundial, convirtiéndolo en una herramienta versátil para la comunicación internacional, la traducción de contenidos y la atención al cliente multilingüe.

Aprendizaje contextual y adaptación

GPT-4 aprende y se adapta en función de los datos con los que se ha entrenado. Esto significa que puede entender varios estilos de escritura, adaptarse a contextos específicos e incluso imitar tonos o estilos de escritura concretos al generar texto.

Interacción en tiempo real

La GPT-4 admite la interacción en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta excelente para los chatbots y las aplicaciones de atención al cliente. Su capacidad para entender las consultas y responder de forma similar a la humana puede mejorar significativamente las experiencias de los usuarios.

GPT-4 representa un avance significativo en los modelos lingüísticos de IA, ya que ofrece un conjunto de características que permiten una amplia gama de aplicaciones. Su profunda comprensión del lenguaje, sus avanzadas capacidades de generación de textos y su adaptabilidad lo convierten en una herramienta influyente en el mundo actual impulsado por la IA.

GPT-4 Precios

La GPT-4 de OpenAI ofrece una amplia base de conocimientos generales y experiencia en el dominio, lo que le permite seguir instrucciones complejas y resolver problemas difíciles con precisión.

La estructura de precios de la GPT-4 se basa en el tamaño del contexto y el número de fichas utilizadas.

Para un contexto de 8K, cuesta $0,03 por 1K de fichas para el prompt y $0,06 por 1K de fichas para la finalización. Para un contexto de 32K, el coste es de $0,06 por 1K fichas para el prompt y $0,12 por 1K fichas para la finalización.

Además, puede adquirir la suscripción GPT+ por $20/mes. Sin embargo, viene con un límite de chat de hasta 25 mensajes/3 horas.

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5. UIPath

UIPath ofrece un conjunto de funciones que permiten a las empresas automatizar operaciones complejas, reduciendo los errores humanos y aumentando la eficacia. Profundicemos en algunas de estas funciones que hacen de UIPath una herramienta vital para las empresas que buscan agilizar sus procesos.

Características de UIPath

Interfaz de diseño fácil de usar: La intuitiva interfaz de diseño de UIPath, conocida como UIPath Studio, permite a los usuarios diseñar procesos de automatización de forma visual, mediante la función de arrastrar y soltar. Esta característica es especialmente útil para los usuarios sin conocimientos de codificación, ya que les permite participar en la automatización de procesos.

Robots que imitan la interacción humana: UIPath emplea "Robots" que imitan la interacción humana con los sistemas de software. Estos Robots pueden seguir procesos basados en reglas, ejecutando tareas como lo haría un humano, lo que facilita la integración de la automatización en los sistemas existentes.

Escalabilidad: UIPath brilla por su capacidad de ampliación. Tanto si una empresa necesita desplegar un robot como mil, UIPath puede encargarse de ello. Esta escalabilidad se extiende a la nube, permitiendo a las empresas gestionar sus robots a través de un orquestador basado en la web.

Seguridad: La seguridad es una consideración clave en cualquier proceso de automatización. UIPath cuenta con sólidas medidas de seguridad, como la encriptación, el control de acceso basado en roles y los registros de auditoría, lo que garantiza que las empresas puedan confiar en que sus datos sensibles están bien protegidos.

Manejo de excepciones: En el mundo real se producen excepciones o errores imprevistos. UIPath dispone de sólidas capacidades de gestión de excepciones que permiten a los robots gestionar estas situaciones con eficacia, ya sea tomando decisiones basadas en reglas preestablecidas o avisando a un usuario humano para que intervenga.

Capacidades de integración: UIPath está diseñado para funcionar bien con otros sistemas. Puede integrarse con una gran variedad de aplicaciones empresariales y bases de datos, facilitando una automatización sin fisuras entre plataformas.

Integración de la Inteligencia Artificial: Las capacidades de IA de UIPath aumentan sus funciones RPA, permitiendo automatizar tareas más complejas. Gracias a la IA, los robots de UIPath pueden manejar datos no estructurados, tomar decisiones e incluso aprender para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Desarrollador Ciudadano Amigable: UIPath capacita a los "desarrolladores ciudadanos" -usuarios finales que crean nuevas aplicaciones empresariales para que las consuman otros- proporcionándoles las herramientas que necesitan para automatizar tareas y procesos.

Análisis de datos en directo y perspectivas: UIPath ofrece análisis exhaustivos que permiten a las empresas supervisar al instante las actividades de sus robots. Esta funcionalidad respalda la toma de decisiones estratégicas mejoradas y ayuda a identificar sectores potenciales de mejora.

En conclusión, UIPath ofrece una amplia gama de características que lo convierten en un actor formidable en el campo de la RPA. Su interfaz fácil de usar, sus medidas de seguridad y su escalabilidad, entre otras características, permiten a empresas de todos los tamaños aprovechar el poder de la automatización, mejorando la eficiencia y la precisión en todas sus operaciones.

Precios de UIPath

UIPath ofrece actualmente 3 planes de suscripción para su plataforma ai.

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El plan "Gratuito" vale $0 y ofrece automatizaciones individuales ilimitadas, además de las mejores integraciones de su clase.

El plan "Pro" comienza en $420/mes y ofrece automatización avanzada, ejecución bajo demanda y colaboración sin fisuras.

El plan "Enterprise" tiene una oferta a medida y proporciona un despliegue multirregión.

¿Por qué utilizar una herramienta de IA?

Las herramientas de IA se han convertido en algo integral debido a su capacidad para procesar y analizar grandes cantidades de datos más allá de las capacidades humanas. Extraen patrones y perspectivas de estos datos, mejorando la productividad y la toma de decisiones estratégicas.

La IA destaca en la automatización de tareas repetitivas, liberando recursos humanos para funciones más estratégicas, mejorando así la eficiencia y fomentando la creatividad. Las herramientas de IA proporcionan aportaciones imparciales y basadas en datos, ayudando en la toma de decisiones, minimizando los errores y sesgos humanos y garantizando resultados más precisos.

Además, la escalabilidad de la IA es fundamental. A medida que se amplían las operaciones o crecen los volúmenes de datos, la IA puede adaptarse sin necesidad de aumentar proporcionalmente los recursos humanos o la infraestructura.

Por lo tanto, estas capacidades -procesamiento de datos, automatización de tareas, toma de decisiones informadas y escalabilidad- hacen que las herramientas de IA sean indispensables en la era digital actual.

¿Por qué necesita una herramienta de IA para las pruebas de software?

Las herramientas de IA son cada vez más esenciales para las pruebas de software debido a sus capacidades transformadoras y a los retos específicos que presentan los procesos modernos de desarrollo de software.

En primer lugar, las herramientas de IA aportan eficacia a las pruebas de software mediante la automatización. Pueden automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la ejecución de casos de prueba y el registro de resultados, liberando tiempo para que los probadores se centren en tareas de prueba más complejas. Esta automatización también puede mejorar la coherencia y la fiabilidad de los resultados de las pruebas, reduciendo la probabilidad de errores humanos.

En segundo lugar, las herramientas de IA ofrecen sólidas capacidades de análisis de datos. Las pruebas de software generan grandes cantidades de datos que pueden ser difíciles de analizar manualmente. Las herramientas de IA pueden procesar estos datos con rapidez y precisión, descubrir patrones y tendencias, y proporcionar valiosas perspectivas que pueden informar las estrategias de pruebas y la toma de decisiones.

En tercer lugar, las herramientas de IA cuentan con capacidades de análisis predictivo. Al analizar los datos históricos de las pruebas y el comportamiento actual del software, pueden predecir posibles fallos del software. Esta capacidad predictiva puede mejorar la calidad del software al permitir a los equipos abordar los problemas de forma proactiva antes de que afecten a los usuarios finales.

Además, las herramientas de IA pueden mejorar la eficacia de las pruebas de software. Mediante el aprendizaje automático, pueden aprender de ciclos de pruebas anteriores, mejorando continuamente sus estrategias de pruebas y su precisión. También pueden adaptar su enfoque de las pruebas en función de la evolución del software, garantizando que las pruebas sigan siendo pertinentes y eficaces a medida que cambia el software.

Además, las herramientas de IA ofrecen escalabilidad. A medida que el software crece en complejidad y aumenta la cantidad de pruebas necesarias, las herramientas de IA pueden gestionar el aumento de la carga de trabajo sin necesidad de incrementar proporcionalmente los recursos. Esta escalabilidad puede mejorar la velocidad y la eficacia de las pruebas de software, ayudando a los equipos a cumplir los ajustados plazos de entrega.

Las herramientas de IA también pueden apoyar la integración de las pruebas en el proceso de desarrollo. Pueden facilitar las pruebas continuas, permitiendo a los equipos identificar y abordar los problemas en una fase temprana del proceso de desarrollo. Esto puede mejorar la calidad del software, reducir las repeticiones y acelerar la entrega.

Por último, las herramientas de IA pueden mejorar la visibilidad y la transparencia del proceso de pruebas. Pueden proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre el progreso y los resultados de las pruebas, ayudando a los equipos a supervisar el proceso de pruebas, identificar los cuellos de botella y tomar decisiones informadas.

La mejor herramienta de IA para pruebas de software, una conclusión

En conclusión, la necesidad de herramientas de IA en las pruebas de software está impulsada por sus capacidades de automatización, análisis de datos, análisis predictivo, mejora de la eficacia, escalabilidad, apoyo a las pruebas continuas y mejora de la visibilidad. Estas capacidades no sólo optimizan la eficiencia y la eficacia de las pruebas de software, sino que también mejoran la calidad del software y la velocidad de entrega.

Amazon SageMaker, con sus sólidas capacidades de aprendizaje automático, es una herramienta de IA excepcional para las pruebas de software. Agiliza el proceso de automatización, optimiza el análisis de datos y ofrece análisis predictivos para identificar proactivamente posibles fallos del software.

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