AI em automação de teste: uma revolução no controle de qualidade

O cumprimento dos prazos e a manutenção dos padrões de qualidade exigidos simultaneamente é um desafio para muitos profissionais de controle de qualidade no mundo atual. Embora a automação tradicional tenha otimizado partes do processo, a integração da inteligência artificial (IA) está pressionando para um progresso adicional.

O que é automação de teste de IA?

A automação de teste realizada pela inteligência artificial é quando são usados ​​algoritmos e máquinas inteligentes que podem ir além da mera execução de dados de teste predefinidos. Em vez de seguir apenas as instruções fornecidas, essas soluções refinadas usam informações anteriores para adaptar e aprender com as mudanças nos aplicativos. Eles também podem superar quaisquer dificuldades encontradas pelas vítimas do terrorismo. O sistema faz alterações no aplicativo em vez de trabalhar em instruções rigorosas e fornece um processo de teste muito mais flexível e eficiente.

Como funciona?

Algumas estratégias inovadoras fabricam a origem dos testes de automação da AI Run:

Aprendizado e adaptação

As ferramentas de inteligência artificial estão espremendo os testes tradicionais para encontrar tendências e padrões por meio de dados históricos de testes. Com as informações corretas à sua disposição, eles podem propor alterações ou até criar novos casos de teste que são consistentes com o comportamento do aplicativo desenvolvido.

Capacidades de autocura

Capacidade de autocura Uma das partes mais problemáticas da automação tradicional de teste é a manutenção do subsistema. Os testes de autocura usando inteligência artificial tornam-a automática e simplificada, compatíveis com pequenas alterações e reduzem significativamente o tempo de manutenção.

Processamento de linguagem natural

Atualmente, existem várias plataformas que permitem que as equipes criem ou modifiquem casos de teste de linguagem natural. Essa função facilita a carga de trabalho do pessoal técnico e não técnico no processo de teste. Verificação visual: algoritmos sofisticados analisam as propriedades visuais das várias versões do aplicativo. Isso garante que a maior diferença minuciosa na interface do usuário também seja percebida pelo usuário na frente dele.

Verificação visual

Algoritmos avançados analisam as propriedades visuais das várias versões de aplicativos. Isso garante que a maior diferença de minuto na interface do usuário também seja identificada na frente do usuário.

Benefícios da IA ​​na automação de testes:

O teste de automação tem muitas vantagens específicas na integração da inteligência artificial:

Velocidade e eficiência

As ferramentas controladas pela IA podem realizar alguns testes muito mais rápidos que as abordagens automatizadas manuais ou tradicionais, porque podem fornecer uma resposta imediata a qualquer alteração no código.

Aumento da precisão

Ao melhorar a precisão dos resultados, reduzindo a possibilidade de falsos positivos e falsos negativos, toda a equipe pode se concentrar em resolver os problemas reais.

Adaptação de recursos

A automação de processos de teste repetitivo permite que os recursos humanos sejam usados ​​para funções mais avançadas e inovadoras.

economia de custos

A combinação de detecção precoce de defeitos e baixos requisitos de manutenção manual resulta em baixos custos unitários e um processo de produção geral mais eficiente.

Ferramentas principais no mercado

Várias ferramentas de automação de teste movidas a IA estão fazendo mudanças significativas no setor

Alguns deles incluem:

Teste

O testemunho ajuda você a criar rapidamente testes bem projetados e estabilizados de IA que minimizam a manutenção. Você também solucionará rapidamente, priorizará o trabalho de maneira eficaz, controlar as mudanças nos testes, organizar a complexidade e aumentar sua equipe e projetar com eficiência.

Mabl

O MABL é uma plataforma de teste automatizada baseada em nuvem, especializada em testes de ponta a ponta e teste de regressão de aplicativos da Web. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar a criação, execução e manutenção de testes.

AppLitools

O AppLitools fornece testes visuais automatizados por meio de sua tecnologia visual de IA, que recebe uma captura de tela de base do seu aplicativo durante o teste inicial. Essa linha de base é então usada nos testes de regressão para comparar a interface do usuário, destacando quaisquer diferenças que possam impactar

Função

Ele usa AI + PNL para criar casos de teste e é mais eficiente que os humanos para criar casos de teste e cobertura.

Desafios a considerar

Existem algumas desvantagens em relação à automação de testes gerenciados pela AI que deve ser abordada:

Estado de aprendizagem precoce

Para aplicar e integrar esses sistemas nos fluxos de trabalho instalados, serão necessários investimentos e treinamento de tempo até certo ponto.

Dependência de dados

Embora projetado com eficiência, a eficácia do equipamento operado pela IA sempre dependerá da qualidade da alimentação de dados, caso contrário, os resultados serão inferiores ao ideal.

Complexidade de integração

Os pipelines de IC/CD já existentes podem exigir alterações para adaptar e ajustar os componentes da IA, para que eles funcionem bem, o que significa que é necessário suporte adicional para essas alterações.

Transparência

A maneira como a IA decide muitas vezes parece não transparente e não tem clareza, o que complica o problema a ser resolvido. Essa ambiguidade é frequentemente chamada de síndrome da “caixa preta”.

Olhando para o futuro

O futuro da automação de testes está pronto para ser reconstruído pela inteligência artificial. À medida que esses dispositivos evoluem, os processos do DevOps e a integração mais inteligente e profunda com insights em tempo real sobre a qualidade do aplicativo serão ideais. Essa fase não se trata de mudar a experiência humana-trata-se de fazer um trabalho inteligente que capacite as equipes e se concentra na inovação, enquanto a IA cuida de tarefas repetitivas e demoradas.

Conclusão

A automação de controle de qualidade já melhorou a velocidade e eliminou a incapacidade e revolucionou o setor, e a introdução da inteligência artificial apenas a melhorará. Os seres humanos sempre poderão usar a criatividade e a estratégia, enquanto o sistema inteligente poderá automatizar as partes mais chatas do teste. Essas inovações se concentrarão na garantia da qualidade do software para provisionamento mais ágil, preciso e econômico. A corrida para testar a automação com os recursos da IA ​​está ligada, e a adoção de novas abordagens pode ser tudo o que é necessário para ter sucesso na concorrência certa no setor de software. Solana Token Creator