El reto:
Aplicación de las mejores prácticas de control de calidad a la creación de un Chatbot (Asistente Virtual Cognitivo).
- El cliente era una empresa de consultoría de inteligencia artificial que buscaba equilibrar la cartera para ir más allá de la consultoría, ofreciendo un producto robusto.
- La compañía decidió crear un Chatbot usando todas las funcionalidades regulares para que el cliente pudiera personalizar el producto.
- La expectativa era crear un Chatbot a un costo menor, para pequeñas y medianas empresas.
- Debido a las limitaciones de tiempo del mercado y pocos desarrolladores dedicados a esta iniciativa, la firma decidió comprometerse con Novacomp para incluir el control de calidad en el producto para aumentar la usabilidad y la calidad del producto.
El compromiso:
- Fue un proyecto de 4 meses a precio fijo.
- El producto fue lanzado al mercado con un núcleo fuerte que haría que las características fueran fáciles de modificar / ajustar.
- El marco de control de calidad y desarrollo fue fácil de aprovechar debido a la eficacia de la función de control de calidad.
- Novacomp participó en todas las etapas del lanzamiento del producto, pre y post despliegue.
- Las mejoras posteriores se realizaron rápidamente debido a la velocidad del control de calidad del servicio de Novacomp.
- Novacomp pudo realizar pruebas de control de calidad para la información no estructurada a través de automatización para adaptarse a los algoritmos de IA en constante cambio.
Beneficios:
Participación total en el lanzamiento del producto Chatbot.
- Novacomp proporcionó un equipo dedicado para apoyar el lanzamiento del producto.
- Novacomp también proporcionó las mejores prácticas estándar siguiendo la metodología ágil dentro del proceso de desarrollo y aceleró el tiempo de comercialización del Chatbot.
- La empresa pudo crear un MVP con bastante rapidez debido a la agilidad del proceso de desarrollo y la velocidad de resolución de problemas.
- Tener un equipo de control de calidad independiente, redujo el sesgo del cliente hacia las pruebas de calidad realizadas en ChatBot.
Tecnologías clave:
Sikuli
Eclipse
Jmeter
Blazemeter
NLP
NLU
Selenium Web Driver
Feeds de datos / integración:
IBM Watson Natural Language Understanding
IBM Watson Sentiment and Context Analysis