AI en automatización de pruebas: una revolución en QA

Cumplir con los plazos y mantener los estándares de calidad requeridos simultáneamente es un desafío para muchos profesionales de QA en el mundo de software actual. Si bien la automatización tradicional ha optimizado partes del proceso, la integración de la inteligencia artificial (IA) está presionando para un mayor progreso.

¿Qué es la automatización de pruebas con IA?

La automatización de pruebas realizada por la inteligencia artificial es cuando se utilizan algoritmos y máquinas inteligentes que pueden ir más allá de la mera ejecución de los datos de prueba predefinidos. En lugar de seguir solo las instrucciones dadas, estas soluciones refinadas utilizan información pasada para adaptarse y aprender de los cambios en las aplicaciones. También pueden superar cualquier dificultad encontrada por las víctimas del terrorismo. El sistema realiza cambios en la aplicación en lugar de trabajar en instrucciones estrictas y proporciona un proceso de prueba mucho más flexible y eficiente.

¿Cómo funciona?

Algunas estrategias innovadoras fabrican el origen de las pruebas de automatización de AI Run:

Aprendizaje y adaptación

Las herramientas de inteligencia artificial se están apretando a través de las pruebas tradicionales para encontrar tendencias y patrones a través de datos de pruebas históricas. Con la información correcta a su disposición, pueden proponer cambios o incluso crear nuevos casos de prueba que sean consistentes con el comportamiento de la aplicación desarrollada.

Capacidades de autocuración

Capacidad de autocuración Una de las partes más problemáticas de la automatización de pruebas tradicionales es el mantenimiento del subsistema. Las pruebas de autocuración que utilizan inteligencia artificial lo hacen automático y simplificado, compatible con cambios menores y reducen significativamente el tiempo de mantenimiento.

Procesamiento del lenguaje natural

Actualmente hay varias plataformas que permiten a los equipos crear o modificar casos de prueba de lenguaje natural. Esta función facilita la carga de trabajo del personal técnico y no técnico en el proceso de prueba. Verificación visual: los algoritmos sofisticados analizan las propiedades visuales de las diversas versiones de la aplicación. Esto asegura que el usuario también perciba la mayor diferencia de minuto en la interfaz de usuario.

Verificación visual

Los algoritmos avanzados analizan las propiedades visuales de las diversas versiones de aplicaciones. Esto garantiza que la mayor diferencia de minuto en la interfaz de usuario también se identifique frente al usuario.

Beneficios de la IA en la automatización de pruebas:

Las pruebas de automatización tienen muchas ventajas específicas para integrar la inteligencia artificial:

Velocidad y eficiencia

Las herramientas controladas por IA pueden realizar algunas pruebas mucho más rápido que los enfoques automatizados manuales o tradicionales porque pueden proporcionar una respuesta inmediata a cualquier cambio en el código.

Mayor precisión

Al mejorar la precisión de los resultados al reducir la posibilidad de falsos positivos y falsos negativos, todo el equipo puede centrarse en resolver los problemas reales.

Adaptación de recursos

La automatización de los procesos de prueba repetitivos permite utilizar recursos humanos en su lugar para funciones más avanzadas e innovadoras.

ahorro de costos

La combinación de la detección temprana de defectos y los bajos requisitos de mantenimiento manual dan como resultado bajos costos unitarios y un proceso de producción general más eficiente.

Herramientas líderes en el mercado

Varias herramientas de automatización de pruebas con IA están haciendo cambios significativos en la industria

Algunos de estos incluyen:

PRUEBAS

Testim le ayuda a autorizar rápidamente las pruebas bien diseñadas y estabilizadas con IA que minimizan el mantenimiento. También solucionará los problemas rápidamente, priorizará el trabajo de manera efectiva, controlará los cambios en las pruebas, organizará la complejidad y crecerá su equipo y proyecte de manera eficiente.

Haz

MABL es una plataforma de prueba automatizada basada en la nube que se especializa en pruebas de extremo a extremo y pruebas de regresión de aplicaciones web. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la creación de pruebas, ejecución y mantenimiento.

Aplicado

Aplicitools proporciona pruebas visuales automatizadas a través de su tecnología Visual AI, que toma una captura de pantalla de su aplicación durante la prueba inicial. Esta línea de base se usa luego en las pruebas de regresión para comparar la interfaz de usuario, destacando cualquier diferencia que pueda afectar

Función

Utiliza AI + NLP para crear casos de prueba y es más eficiente que los humanos para crear casos de prueba y cobertura.

Desafíos a considerar

Hay algunos inconvenientes con respecto a la automatización de pruebas administradas por IA que deben abordarse:

Estado de aprendizaje temprano

Para aplicar e integrar estos sistemas en flujos de trabajo instalados, la inversión en el tiempo y la capacitación serán necesarias hasta cierto punto.

Dependencia de datos

Aunque de manera eficiente diseñada, la efectividad del equipo operado de IA siempre dependerá de la calidad de la alimentación de datos en ellos, de lo contrario, los resultados serán más bajos que óptimos.

Complejidad de integración

Las tuberías CI/CD ya existentes pueden requerir cambios para adaptarse y adaptarse a los componentes de IA para que funcionen bien, lo que significa que se necesita soporte adicional para esos cambios.

Transparencia

La forma en que la IA decide a menudo puede parecer no transparente y carecer de claridad, lo que complica el problema a resolver. Tal ambigüedad a menudo se llama síndrome de “caja negra”.

Mirando hacia el futuro

El futuro de la automatización de pruebas está listo para ser reconstruido por la inteligencia artificial. A medida que evolucionan estos dispositivos, los procesos DevOps y la integración más inteligente y más profunda con las ideas en tiempo real sobre la calidad de la aplicación serán ideales. Esta fase no se trata de cambiar la experiencia humana: se trata de hacer un trabajo inteligente que empodera a los equipos y se centra en la innovación, mientras que la IA se encarga de las tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo.

Conclusión

La automatización del control de calidad ya ha mejorado la velocidad y eliminó la discapacidad y revolucionó el sector, y la introducción de la inteligencia artificial solo lo mejorará. Los humanos siempre podrán usar la creatividad y la estrategia, mientras que el sistema inteligente podrá automatizar las partes más aburridas de la prueba. Estas innovaciones se centrarán en la garantía de calidad del software para un aprovisionamiento más ágil, preciso y rentable. La carrera para probar la automatización con funciones de IA está activada, y la adopción de nuevos enfoques puede ser todo lo que se necesita para tener éxito en la competencia adecuada en la industria del software. Solana Token Creator