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Las pruebas autónomas impulsadas por IA son el futuro del aseguramiento de la calidad del software. Aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en la automatización de pruebas puede ayudar a las organizaciones a lograr un proceso de Aseguramiento de la Calidad del Software altamente mantenible, confiable y preciso.

La identificación de patrones en torno a los datos históricos de manera oportuna sería de gran ayuda para mantener los frameworks de automatización de pruebas que por lo general requieren tiempo, esfuerzo y una mayor atención a los detalles.

¿Por qué las pruebas autónomas?

1. Reducir significativamente las falencias en las pruebas

Las malas prácticas de codificación o los localizadores y elementos inestables pueden provocar errores en la automatización de las pruebas y una mala experiencia del usuario (UX). Los algoritmos IA / ML pueden detectar anomalías en el código y ayudar al usuario a corregir los elementos del código y los localizadores con posibles recomendaciones de solución.

2. Reducir los esfuerzos de mantenimiento y producir un código más sólido

Los ingenieros de control de calidad dedican entre un 30 y un 60% de su tiempo a mantener los marcos de prueba. Los cambios constantes de funcionalidad pueden generar errores, falsos positivos y falsos negativos. Los algoritmos IA / ML pueden traer nuevos cambios en la aplicación con el marco de automatización existente y sugerir soluciones automatizadas. Además, esto permite que los marcos de automatización sean más efectivos y eficientes al eliminar el código redundante y obsoleto.

3. Incrementar la cobertura de las pruebas

Es difícil reproducir ciertos escenarios de prueba ambiguos que ocurren fuera de los parámetros operativos normales que conducen a casos extremos. Incluso los mejores probadores pueden pasar por alto estos escenarios. Con la automatización de IA / ML se puede cubrir estos casos difíciles con precisión. De esta forma se minimizan los errores y se mejora aún más la eficiencia de la aplicación.

4. Para la detección inteligente y oportuna de anomalías en los datos

La detección temprana de anomalías es crucial en entornos sensibles al tiempo. Cualquier retraso en la identificación de tales anomalías puede tener un impacto negativo en las métricas y el negocio.

Por ejemplo, una demora en la detección de transacciones fraudulentas puede generar grandes pérdidas, insatisfacción del cliente y problemas legales. Con la IA / ML puedes descifrar patrones de datos complejos y alertar a los ingenieros de calidad de datos sobre posibles anomalías de antemano.

5. Mejorar la calidad de los datos

Los ingenieros de calidad de datos y científicos de datos dedican hasta el 60% de su tiempo a limpiar los datos. Los algoritmos AI / ML tienen un gran potencial para automatizar las verificaciones de cordura y eliminar las redundancias de datos al ayudar a los ingenieros de calidad de datos con recomendaciones de limpieza de datos.

Las soluciones de aprendizaje automático, como una biblioteca de Python, Dedupe.io, ya se están utilizando para eliminar registros duplicados. Holoclean.io es otro ejemplo de este tipo que permite a los ingenieros de calidad de datos proporcionar algunas reglas e información específicas de dominio de alto nivel para realizar la limpieza de datos. La solución ayuda a identificar y corregir errores como valores atípicos y nulos, etc.

Las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático contribuirían en última instancia a un proceso de garantía de calidad de datos más rápido y altamente eficiente con mayor precisión.

6. Para frameworks y herramientas de pruebas sin código

Los frameworks de pruebas sin código creados con IA / ML pueden reducir la curva de aprendizaje para las actividades de control de calidad. Los procesos de aseguramiento de la calidad del software evolucionaron de manuales a automatizados para reducir la carga en los probadores, acortar la fase de prueba y tener resultados de prueba más precisos y confiables.

Durante bastante tiempo, se han utilizado herramientas de automatización como Selenium para desarrollar marcos de automatización de pruebas. Sin embargo, los evaluadores terminan pasando más tiempo depurando problemas a nivel de código y arreglando el script en lugar de enfocarse en los aspectos centrales de las pruebas y la cobertura. Otro problema es que no todos los probadores son programadores, pero se ha vuelto imperativo aprender y dominar diferentes lenguajes de programación para desarrollar y mantener marcos de automatización de pruebas.

También se dedica una gran cantidad de tiempo a las transferencias de conocimientos cuando se incorporan nuevos recursos a los equipos de prueba. El tiempo de prueba y la precisión nuevamente dependen en mayor medida de la competencia de codificación del probador.

Los frameworks de automatización de pruebas sin código reducen la dependencia de los recursos y permiten que cualquiera pueda probar la aplicación de software sin mucha transferencia de conocimientos y experiencia previa en codificación. También asegura un proceso de prueba más rápido, reduciendo así el tiempo necesario para mantener y depurar el código.

La IA/ML serán parte integral del proceso de aseguramiento de la calidad

Eventualmente, las pruebas autónomas impulsadas por IA pueden abordar las brechas en torno al proceso de garantía de calidad que no se pueden lograr con las pruebas manuales o automatizadas tradicionales.

Con una mínima intervención humana, el testing autónomo puede maximizar la calidad de los productos de software. En pocas palabras, AI / ML pronto serían la nueva normalidad en el proceso de aseguramiento de la calidad del software.

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