Inteligencia artificial y testing: Oculow, spin off de Abstracta en ascenso

Con base sólida en la Inteligencia Artificial y testing, Oculow nos llena de orgullo. Se trata de una empresa IT que fue creada como spin off de Abstracta para aplicar la Inteligencia Artificial (AI) en testing de software, en pruebas automatizadas, a través de nuestro programa Abstracta Revolution.

Abstracta Revolution es un programa que estimula a las personas que trabajan en nuestra empresa y su comunidad cercana a crear emprendimientos en tecnología, nuevas empresas y spin off, para emprender en tecnología y convertir sus ideas en negocios sostenibles, rentables y escalables.

Oculow es sin dudas un gran ejemplo de todo ello, de lo que significa emprender en tecnología y de la importancia de la Inteligencia Artificial en el futuro del testing. Su creador se llama Diego Ferrand, y se desempeña como programador en Abstracta.

“Oculow es una herramienta que permite extender pruebas automatizadas para que realicen validación visual. Detecta errores de solapamiento de imágenes y también tiene funcionalidades que ya existen en otras herramientas de comparación de imágenes. Si bien tiene la parte de comparación de imágenes, esto es algo complementario para demostrar cómo puede utilizarse en sinergia con herramientas similares”, introdujo.

El objetivo principal de la spin off Oculow es “mejorar la parte de AI” para que en las validaciones visuales puedan realizarse detecciones con mejor precisión y hallar otros tipos de errores, como de alineación de elementos y antipatrones de diseño, entre otros.

El camino hasta aquí estuvo lleno de desafíos, incluyó variedad de validaciones e intercambios. “Abstracta me apoyó con mentorías durante el proceso de desarrollo y durante la etapa de comercialización del producto”, relató.

“Abstracta me presentó contactos a través de los cuales pudimos conseguir financiación para el proyecto. Me facilitó la llegada a variedad de empresas para acercarles el producto y obtener un input. Me brindó el acceso al servicio de testers automatizadores para que utilicen la herramienta y aporten a la mejora de la misma”, enfatizó Diego Ferrand.

Luego de aplicar en Abstracta Revolution para emprender en tecnología y crear una spin off, obtuvo el feedback del directorio y, paulatinamente, todo empezó a tomar forma.

Comenzó a tener reuniones semanales con el Quality Engineer y CEO de Abstracta Matías Reina, como mentor del proyecto. Llevó la idea a varias empresas que trabajan con Abstracta para obtener más feedback y validar el mercado para la herramienta. Y, finalmente, logró estrechar lazos con la incubadora de empresas Gepian en Salto, Uruguay.

Mediante Gepian, surgió la posibilidad de presentar el proyecto ante la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) para obtener un capital semilla y lograr agilizar el desarrollo del producto. Este proceso duró 1 año, y valió la pena. ¡Obtuvo 20.000 dólares de financiación de la ANII como apoyo a su spin off!

Rápidamente comenzó el desarrollo del Producto Mínimo Viable (MVP), es decir la versión más sencilla del producto, como herramienta para poner a prueba su idea de negocio. Durante esta etapa de desarrollo, el equipo se amplió a 3 desarrolladores y se logró la definición de la marca. Más adelante, al finalizar el MVP y tener un producto que ya se podía utilizar, inició la etapa de venta.

¿Cómo nació la idea de Oculow?

Siempre me interesó la parte de machine learning. Las herramientas de validación visual que existen hoy en el mercado funcionan comparando imágenes. Esto significa que necesitas definir una imagen base para luego comparar futuras versiones de la aplicación con esa imagen base. En otras palabras, si querés realizar pruebas en diferentes resoluciones, es necesario revisar y definir la imagen base para cada pantalla que se quiera validar.

Esto dificulta mucho escalar las pruebas. Además, cualquier diferencia menor, como pueden ser las diferencias de cambio de lenguaje o de píxel, va a causar que fallen las pruebas. Viendo todas estas dificultades que existen en la parte de validación visual, pensé que quizás se podía aplicar algo de machine learning para facilitar y apoyar estas herramientas.

¿Qué te motivó a anotarte en Abstracta Revolution?

Yo trabajo en Abstracta como programador desde 2016. Un día, estaba hablando con el CEO Matías Reina sobre cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial en la parte de testing. Una verdadera combinación de Inteligencia Artificial y testing.

Le comenté que estaría bueno contar con una herramienta capaz de identificar errores visuales automáticamente, y que los resultados de esto sean notificados a los desarrolladores sin la necesidad de revisar manualmente cada resolución. A Mati le pareció una buena idea y me comentó sobre Abstracta Revolution. Ahí comencé todo el proceso de emprendimiento y en 2019 realicé los primeros pasos.

¿Cuál es la situación actual del Oculow?

Hoy en día se puede utilizar la herramienta para desarrollar pruebas visuales, pudiendo probar la tecnología de AI y ver cómo se puede aplicar para la definición de imagen base para los sistemas más tradicionales. Actualmente, estoy trabajando en mejorar y expandir las detecciones que se realizan.

Uno de los cambios más grandes que estoy implementado es utilizar AI con reglas programáticas. Esto ayudará en la precisión de las detecciones ya que se pueden descartar casos donde, por ejemplo, una imagen que tiene elementos solapados de modo intencional. También va a ayudar a agilizar la implementación de futuras detecciones.

¿Abstracta sigue presente en todos estos procesos?

¡Claro! Abstracta me sigue apoyando con una gran red de contactos e infraestructura. Me apoya con automatizadores que utilizan la herramienta como parte de aprendizaje, dando feedback sobre mejoras que se pueden aplicar a la herramienta.

¿Es común que las empresas motoricen este tipo de acciones?

No conozco ninguna otra empresa que tenga alguna iniciativa similar a esta, ¡ni por lejos! Abstracta Revolution es un recurso increíble para todos los que les interese emprender en tecnología.

¿Cómo te modificó a nivel profesional el inicio de este proyecto?

Toda la experiencia me ayudó a aprender y entender todas las etapas que lleva un proyecto al emprender en tecnología. Logré crecer como desarrollador gracias al desafío técnico que implica desarrollar un producto desde cero.

También logré fortalecer muchas de mis habilidades blandas, lo cual como desarrolladores nos cuesta un montón. Además, obtuve nuevas perspectivas: comencé a ver y comprender a las herramientas y empresas desde un ángulo diferente.

¿Qué le dirías a alguien que proyecta emprender en tecnología?

Emprender no viene con una guía de los pasos a seguir, es un camino único para cada persona. Si no tenemos alguien que nos guíe y nos apoye en los momentos difíciles, es fácil perder la motivación en el proyecto. Una de las cosas más importantes cuando se emprende es networking, es más fácil lograr una reunión con alguien cuando te lo presentan que hacerlo de cero. Mi experiencia en Abstracta es increíble.

Comencé el 1 junio del 2016 como automatizador y poco después inicié mi etapa de desarrollador dentro de la empresa. Realmente fue mi primera experiencia laboral y las oportunidades que se me han abierto nunca las hubiera imaginado. Emprender en tecnología es un camino de tremendo aprendizaje, y espero seguir creciendo mucho más en ello.

Inteligencia artificial y testing

Vivimos en un mundo globalizado y completamente interconectado. Como tal, el código de nuestro futuro está marcado por el mundo IT y las herramientas de Inteligencia Artificial y testing, combinados con el empoderamiento profesional de las personas, borrando límites y ampliando todo tipo de horizontes.

Los emprendimientos en tecnología y las spin off serán sin duda una gran piedra angular de este futuro.