“Não se preocupe com as técnicas de IA”: como a IA e o ML estão revolucionando os testes automatizados na Web e em dispositivos móveis

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina passaram oficialmente pelo “surgimento” e atingiram o mainstream. É uma ascensão meteórica que imita a ascensão de artistas como The Kid Laroi, que, até 2020, era relativamente desconhecido fora de sua terra natal, a Austrália. No entanto, após uma série de sucessos e colaborações com artistas populares e consagrados, ele rapidamente subiu nas paradas, levando ao prêmio Grammy de 2022 de Melhor Novo Artista.

Da mesma forma, alguns sucessos de IA e ML impulsionam o mercado à medida que são empregados em automatizado continuous testing, causando impactos significativos. Os “acertos”, por assim dizer, incluem a criação de testes com tecnologia de IA, autocorreção e avaliação preditiva de risco, sobre os quais abordaremos neste artigo.

Há um verso de Eric B e Rakim de sua faixa clássica de 1992, “Don't Sweat the Technique”, que pode ilustrar a proliferação de novas tecnologias e seus efeitos nas indústrias:

“Os cientistas tentam resolver o contexto /

Os filósofos estão se perguntando o que vem a seguir.”

No contexto da automação continuous testing, desenvolvedores e engenheiros estão desenvolvendo e aplicando ativamente IA e ML para ajudar a resolver os problemas continuous testing desafios que persistem há muitos anos. Seu foco é otimizar os processos de teste existentes usando tecnologia que alivie seus desafios atuais.

Simultaneamente, líderes de pensamento e especialistas no assunto estão considerando as implicações mais amplas da IA ​​e do ML no que se refere ao futuro da web e teste de software móvel. A sua preocupação é como estas tecnologias moldam e transformam o cenário de testes e os processos globais.

Ambas as perspectivas são necessárias para manter a IA e o ML em continuous testing crescendo em ritmo acelerado. Precisamos da abordagem científica de resolução de problemas para refinar essas técnicas. Ao mesmo tempo, adotar uma mentalidade futurística e com visão de futuro ajudará a explorar o potencial das técnicas de IA e ML.

Os números não mentem

O uso de IA e ML em automação continuous testing está aumentando consistentemente. As organizações continuam a ser motivadas pela demanda por métodos e processos de teste mais rápidos, eficientes e escaláveis. Um estudo do Gartner¹ em 2022 afirma que 48% das organizações já usam IA e ML em seus testes, e espera-se que esse número cresça para 64% até 2025.

Isto é a nível organizacional, mas a um nível de utilização mais prático, a Capgemini² relatou em 2023 que estas técnicas estão a reduzir os tempos de teste em 50%, com uma redução de 40% nas taxas de fuga de defeitos e um aumento de 30% na cobertura de testes.

Então, vamos explorar esses aspectos dos recursos de IA e ML à medida que eles impactam o processo de teste de software. Lembrar:

“Minhas ideias são apenas para os ouvidos do público /
Para meus oponentes, isso pode levar anos.”

O Fantasma é a Máquina

Vários automatizados continuous testing capacidades implementam técnicas de IA e ML para aumentar a eficiência e a visibilidade. O objetivo é reduzir o trabalho manual que leva muito tempo e quebrar silos entre as equipes.

Criação de testes com tecnologia de IA – Usando técnicas de Processamento de Linguagem Natural, esse recurso gera automaticamente casos de teste. Ao mesmo tempo, o recurso pode ser alimentado com requisitos, histórias, casos de teste existentes e dados de cobertura de código para gerar testes mais fortes e confiáveis ​​usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Os benefícios da criação de testes com tecnologia de IA incluem:

• Casos de teste gerados que cobrem mais cenários do que um testador manual pode alcançar, aumentando a cobertura dos testes.
• Os testes são gerados muito mais rapidamente do que os métodos manuais, reduzindo significativamente o tempo e o esforço.
• Melhor qualidade dos testes à medida que os casos se tornam mais abrangentes e menos sujeitos a erros.

Autocura com tecnologia de IA – Detecta e corrige automaticamente testes com falha durante a execução de testes usando técnicas de classificação. O recurso compara os resultados reais com os esperados e, quando os resultados não correspondem, o teste resulta em falha. A autocorreção alimentada por IA repara testes, identificando e corrigindo pequenos erros, como falta de localizadores ou pequenas alterações na interface do usuário.

Os benefícios da autocura alimentada por IA incluem:

• Custos reduzidos de manutenção de testes devido aos testes que falharam se repararem automaticamente sem a necessidade de interação humana.
• A cobertura aprimorada de testes vem com testes gerados automaticamente em resposta a alterações no aplicativo em teste.
• Fragilidade do teste reduzida, contabilizando pequenas alterações no aplicativo em teste e reparando automaticamente o próprio teste.

Análise de testes com tecnologia de IA – Vem da enorme quantidade de dados que automatizou continuous testing gera. Usando técnicas de ML e PNL, o recurso analisa todo o processo de teste para identificar tendências e anomalias. Ele ajuda a fornecer insights sobre o desempenho do aplicativo e a integridade do próprio ambiente de teste para que as equipes possam tomar decisões baseadas em dados.

Os benefícios da análise de teste baseada em IA incluem:

• A detecção de defeitos é aprimorada à medida que a solução identifica padrões, tendências e anomalias nos resultados dos testes e no uso de dispositivos em nuvem.
• A análise dos resultados do teste leva menos tempo e esforço para que os testadores possam trabalhar em outras tarefas mais importantes.
• Maior qualidade e confiabilidade com melhores insights sobre o desempenho do aplicativo e possíveis defeitos.

Alterar previsões de risco – Prevê alterações arriscadas no código e ajuda as equipes a tomar medidas proativas para reduzir riscos ou corrigir o código. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o impacto das mudanças nos aplicativos. A solução ajuda a reduzir falhas de mudança e o tempo médio para resolver incidentes associados.

Os benefícios das previsões de risco de mudança incluem:

• Teste a priorização em partes do código que provavelmente contêm defeitos.
• Alocação de recursos para prevenir defeitos de forma eficiente.
• Crie melhores aplicativos para web e dispositivos móveis release decisões.

Espiando as técnicas de IA

À medida que as técnicas de IA e ML evoluem e amadurecem, é importante prestar atenção. O mercado automatizado contínuo espera ver mais inovação e aplicações exclusivas das tecnologias. Algumas aplicações esperadas incluem a geração de dados de teste sintéticos para expandir os cenários de teste e assistentes de teste inteligentes que ajudam os testadores a melhorar ainda mais sua produtividade e eficiência.

Há muito o que esperar com as técnicas de IA e ML que moldam o processo automatizado continuous testing processo. À medida que as organizações adotarem essas técnicas, elas se posicionarão para melhorar a qualidade dos aplicativos web e móveis e fornecer uma experiência de usuário ainda melhor.

Como Eric B e Rakim disseram:

“Você não precisa falar, apenas busque /
E espie a técnica.

 

 

Explore ainda mais o impacto transformador da IA ​​e do ML com nossos vídeos em Autocura com tecnologia de IA e Criação de testes com tecnologia de IA.

¹Gartner: “Guia de mercado para ferramentas de teste de software aumentadas por IA” (publicado em 12 de julho de 2022)

²Capgemini: “O estado da IA ​​na engenharia da qualidade” (publicado em fevereiro de 2023)