"No se preocupe por las técnicas de IA": cómo la IA y el aprendizaje automático están revolucionando las pruebas automatizadas web y móviles

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático han superado oficialmente su “aparición” y se han vuelto populares. Es un ascenso meteórico que imita el ascenso de artistas como The Kid Laroi, quien, hasta 2020, era relativamente desconocido fuera de su Australia natal. Sin embargo, después de una serie de éxitos y colaboraciones con artistas populares y establecidos, rápidamente ascendió en las listas, lo que lo llevó a ganar el premio Grammy 2022 al Mejor Artista Nuevo.

De manera similar, algunos éxitos de IA y ML impulsan el mercado, ya que se emplean en soluciones continuous testing, generando impactos significativos. Los "éxitos", por así decirlo, incluyen la creación de pruebas impulsadas por IA, la autocuración y la evaluación predictiva de riesgos, todo lo cual abordaremos en este artículo.

Hay un verso de Eric B y Rakim de su tema clásico de 1992, “Don't Sweat the Technique”, que puede ilustrar la proliferación de nuevas tecnologías y su efecto en las industrias:

“Los científicos intentan resolver el contexto /

Los filósofos se preguntan qué sigue”.

En el contexto de la automatización continuous testing, los desarrolladores e ingenieros están desarrollando y aplicando activamente IA y ML para ayudar a abordar el continuous testing desafíos que han persistido durante muchos años. Su objetivo es optimizar los procesos de prueba existentes mediante el uso de tecnología que alivie sus desafíos actuales.

Al mismo tiempo, los líderes de opinión y los expertos en la materia están considerando las implicaciones más amplias de la IA y el ML en lo que respecta al futuro de la web y pruebas de software móvil. Su preocupación es cómo estas tecnologías dan forma y transforman el panorama de las pruebas y los procesos generales.

Ambas perspectivas son necesarias para mantener la IA y el ML continuous testing creciendo a un ritmo rápido. Necesitamos el enfoque científico de resolución de problemas para perfeccionar estas técnicas. Al mismo tiempo, adoptar una mentalidad futurista y con visión de futuro ayudará a explorar el potencial de las técnicas de IA y ML.

Los números no mienten

El uso de IA y ML en automatización continuous testing está aumentando constantemente. Las organizaciones continúan impulsadas por la demanda de métodos y procesos de prueba más rápidos, eficientes y escalables. Un estudio de Gartner¹ en 2022 dice que el 48% de las organizaciones ya utilizan IA y ML en sus pruebas, y se espera que esa cifra crezca al 64% para 2025.

Eso es a nivel organizacional, pero en el nivel de uso más práctico, Capgemini² informó en 2023 que estas técnicas están reduciendo los tiempos de prueba en un 50% con una reducción del 40% en las tasas de escape de defectos y un aumento del 30% en la cobertura de las pruebas.

Entonces, exploremos estos aspectos de las capacidades de IA y ML a medida que impactan el proceso de prueba de software. Recordar:

“Mis ideas son sólo para los oídos del público /
A mis oponentes les puede llevar años”.

El fantasma es la máquina

Varios automatizados continuous testing Las capacidades implementan técnicas de IA y ML para aumentar la eficiencia y la visibilidad. El objetivo es reducir el trabajo manual que requiere mucho tiempo y romper los silos entre equipos.

Creación de pruebas impulsada por IA – Utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural, esta capacidad genera automáticamente casos de prueba. Al mismo tiempo, la capacidad puede alimentarse con requisitos, historias, casos de prueba existentes y datos de cobertura de código para generar pruebas más sólidas y confiables utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

Los beneficios de la creación de pruebas impulsada por IA incluyen:

• Casos de prueba generados que cubren más escenarios que un probador manual puede lograr, aumentando la cobertura de la prueba.
• Las pruebas se generan mucho más rápido que los métodos manuales, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo.
• Calidad de prueba mejorada a medida que los casos se vuelven más completos y menos propensos a errores.

Autocuración impulsada por IA – Detecta y repara automáticamente las pruebas fallidas durante la ejecución de pruebas utilizando técnicas de clasificación. La capacidad compara los resultados reales con los esperados y, cuando los resultados no coinciden, la prueba falla. Pruebas de reparación automática impulsadas por IA identificando y corrigiendo errores menores como localizadores faltantes o cambios menores en la interfaz de usuario.

Los beneficios de la autocuración impulsada por IA incluyen:

• Reducción de los costos de mantenimiento de las pruebas debido a que las pruebas fallidas se reparan automáticamente sin necesidad de interacción humana.
• La cobertura de prueba mejorada viene con pruebas generadas automáticamente que responden a los cambios en la aplicación bajo prueba.
• Reducción de la debilidad de la prueba al tener en cuenta cambios menores en la aplicación bajo prueba y reparar automáticamente la prueba misma.

Análisis de pruebas impulsado por IA – Proviene de la enorme cantidad de datos que automatizaron continuous testing genera. Utilizando técnicas de ML y NLP, la capacidad analiza todo el proceso de prueba para identificar tendencias y anomalías. Ayuda a brindar información sobre el rendimiento de las aplicaciones y el estado del propio entorno de pruebas para que los equipos puedan tomar decisiones basadas en datos.

Los beneficios del análisis de pruebas impulsado por IA incluyen:

• La detección de defectos mejora a medida que la solución identifica patrones, tendencias y anomalías en los resultados de las pruebas y en el uso de dispositivos en la nube.
• El análisis de los resultados de las pruebas requiere menos tiempo y esfuerzo para que los evaluadores puedan trabajar en otras tareas más importantes.
• Mayor calidad y confiabilidad con mejores conocimientos sobre el rendimiento de la aplicación y posibles defectos.

Cambiar las predicciones de riesgo – Predice cambios de código riesgosos y ayuda a los equipos a tomar medidas proactivas para reducir el riesgo o corregir el código. Utiliza algoritmos de Machine Learning para analizar el impacto del cambio en las aplicaciones. La solución ayuda a reducir los errores de cambio y el tiempo medio para resolver los incidentes asociados.

Los beneficios de las predicciones de riesgo de cambio incluyen:

• Pruebe la priorización de partes del código que probablemente contengan defectos.
• Asignación de recursos para prevenir eficientemente defectos.
• Crear una mejor aplicación web y móvil release decisiones.

Espiando las técnicas de IA

A medida que las técnicas de IA y ML evolucionan y maduran, es importante prestar atención. El mercado automatizado continuo espera ver más innovación y aplicaciones únicas de las tecnologías. Algunas aplicaciones esperadas incluyen la generación de datos de prueba sintéticos para ampliar los escenarios de prueba y asistentes de prueba inteligentes que ayudan a los evaluadores a mejorar aún más su productividad y eficiencia.

Hay mucho que esperar de las técnicas de IA y ML que dan forma a la automatización. continuous testing proceso. A medida que las organizaciones adopten estas técnicas, se posicionarán para mejorar la calidad de las aplicaciones web y móviles y brindar una experiencia de usuario aún mejor.

Como dijeron Eric B y Rakim:

“No hace falta hablar, sólo buscar/
Y mira la técnica”.

 

 

Explore más a fondo el impacto transformador de la IA y el ML con nuestros vídeos en Autocuración impulsada por IA y Creación de pruebas impulsadas por IA.

¹Gartner: “Guía de mercado para herramientas de prueba de software mejoradas con IA” (Publicado: 12 de julio de 2022)

²Capgemini: “El estado de la IA en la ingeniería de calidad” (Publicado: febrero de 2023)