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Test.ai consejo sobre $ 11M Serie A liderada por Google para poner bots en aplicaciones de prueba de trabajo – TechCrunch

Para los desarrolladores, el proceso de determinar si alguna nueva actualización puede comprometer algunas funcionalidades básicas puede llevar mucho tiempo y recursos, y las cosas se vuelven mucho más complicadas cuando administras una gran cantidad de aplicaciones.

Test.ai está construyendo un sistema completo para probar las aplicaciones que dependen de bots, no del trabajo humano, para ver si una aplicación está lista para comenzar a deshacerse de las descargas.

El inicio acaba de terminar con una ronda de $ A de $ 11 millones impulsada por el fondo de capital de riesgo de Google, Gradient Ventures. E.ventures, Uncork Capital y Zetta Venture Partners también participan en la ronda. Test.ai, que fue fundado en 2015, hasta ahora ha recaudado $ 17.6 millones.

"Cada avance en el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial permite un progreso en la prueba de los usuarios, y test.ai es el líder en tecnología de pruebas basada en la inteligencia artificial. Nos entusiasma ayudarlos a mejorar su crecimiento mientras se prueban todas las aplicaciones en el mundo ", dijo Anna Patterson, fundadora de Gradient Ventures, en un comunicado. "En un par de años, las pruebas de IA estarán arraigadas en el flujo de los productos de cada compañía".

La tecnología de la compañía no se limita a explotar la inteligencia artificial para reducir el tiempo requerido para probar una aplicación; hay procesos mucho más largos que ayudan a eliminar cuando se trata de desarrolladores que leen listas de escenarios para probar. Test.ai ha entrenado a sus robots en "decenas de miles de aplicaciones" para ayudarles a comprender cómo es una aplicación y qué modelos de interfaz suelen componerse. A partir de ahí, pueden crear su propia lista de escenarios y encontrar lo que funciona y lo que no.

Esto significa que, en el caso de una aplicación como la nuestra, rastreamos un botón de marcador y luego inferimos que hay algunos procesos que los usuarios usarían para usar su funcionalidad.

Por el momento, la utilidad radica en el hecho de que los robots son escalables, tan amplios y rápidos. Si bien una startup que trabaja en una sola aplicación puede tener la flexibilidad de elegir entre algunas opciones, las compañías más grandes con diferentes productos desactualizados que tienen que lidiar con sistemas actualizados son un poco más desafiantes. Algunos de los principales socios anónimos de Test.ai que "hacen tiendas de aplicaciones" o dispositivos están trabajando a un nivel estratosférico, teniendo que comprobar decenas de miles de aplicaciones para garantizar que todo funcione correctamente.

"Es una venta fácil para nosotros, casi demasiado fácil, porque no tienen los recursos para probar individualmente diez mil aplicaciones cada vez que se actualiza algo como Android", dice el CEO Jason Arbon en TechCrunch.

Las capacidades de las startups operan en una escala mucho más cuantitativa que las competidoras de humanos como UserTesting, que tienden a enfatizar las pruebas de retroalimentación que son de naturaleza un poco más cualitativa. Los fundadores de Test.ai creen que su sistema podrá tratar con otros conceptos nebulosos en el futuro mientras analiza múltiples aplicaciones, y que ya está adquiriendo conocimiento sobre conceptos como si un producto parece "confiable", aunque hay ciertamente otras áreas donde los robots están siguiendo los conocimientos que pueden proporcionar los probadores humanos.

Los fundadores dicen que esperan utilizar estos últimos fondos para escalar operaciones para su creciente lista de clientes corporativos y contratar nuevas personas.

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