La automatización de pruebas impulsada por inteligencia artificial es el futuro de la garantía de calidad (QA) en el software, ya que ha demostrado ser mucho más eficiente, precisa y efectiva que otros métodos. Aunque el aceptación generalizada está apenas comenzando, es probable que las tasas de adopción aumenten pronto.
¿Han adoptado los desarrolladores la IA en la QA de software?
La mayoría de los profesionales puede atestiguar el impacto que la IA ha tenido recientemente. A partir de 2023, el 40% de las empresas planea aumentar su gasto en ello. Sin embargo, la QA de software aún no ha aprovechado todo su potencial.
Hasta ahora, la IA sigue siendo en gran parte no reconocida a pesar de la creciente presión del sector y los problemas crónicos relacionados con la automatización. Sin embargo, es probable que más desarrolladores la adopten una vez que se den cuenta de sus extensos beneficios.
¿Por qué los desarrolladores necesitan la automatización de pruebas impulsada por IA?
Los desarrolladores necesitan la automatización de pruebas impulsada por IA porque las estrategias actuales ya no pueden satisfacer la demanda del sector.
Los humanos necesitan apoyo
Tradicionalmente, las pruebas manuales han sido costosos en tiempo y propensas a la inexactitud. Los errores humanos y la inconsistencia de las herramientas automatizadas pueden permitir que los errores del software pasen desapercibidos o se noten mucho más tiempo del que deberían.
Las escaseces de habilidades han impactado a muchas organizaciones. Según un estudio, 44% de los proyectos de QA de software tienen menos de un tester por cada 10 desarrolladores. Naturalmente, la automatización es la solución clara a las restricciones de recursos, pero el 53% de los proyectos no utilizan tales herramientas.
La Cobertura de Pruebas Está Limitada
La presión para reducir el tiempo de entrada al mercado y las escaseces de habilidades han restringido significativamente la cobertura de pruebas. Considerando que la demanda de los clientes por aplicaciones complejas solo aumenta, las pruebas exhaustivas son críticas. Sin embargo, los equipos de QA de software simplemente no pueden cumplir con las expectativas, y los scripts automatizados no pueden adaptarse a las aplicaciones dinámicas modernas.
Existen Brechas de Automatización
Aunque muchos desarrolladores utilizan herramientas de automatización en QA de software, la inteligencia artificial sigue siendo esencial. Los scripts automatizados encuentran errores y necesitan mantenimiento rutinario para funcionar al mismo nivel. Cuando una herramienta supuestamente ahorrativa de tiempo requiere una intervención humana continua, no vale el esfuerzo.
La Complejidad de las Aplicaciones Está Aumentando
En los últimos años, los clientes comenzaron a demandar software cada vez más complejo en plazos más cortos. Quieren aplicaciones modulares con numerosas características e integraciones. Ahora más que nunca, reducir los tiempos de prueba e incrementar las tasas de resolución de errores es crítico para acelerar los tiempos de lanzamiento de productos.
Como resultado, el tiempo hasta el lanzamiento se alarga más lentamente mientras aumenta la presión para acelerar el desarrollo y la construcción de QA. Muchos desarrolladores han necesitado ayuda para mantenerse al día, incluso con el apoyo de herramientas de automatización tradicionales. Si quieren mejorar, deben utilizar la automatización de pruebas impulsada por IA.
Los Beneficios de la Automatización de Pruebas con IA
La automatización con IA puede aumentar la cobertura de pruebas, la precisión y la velocidad de ejecución.
Generación Automática de Pruebas
Donde las herramientas automatizadas tradicionales solo operan en parámetros predefinidos, la IA crea escenarios de prueba realistas. Dado que los modelos de aprendizaje automático pueden exponer variables ocultas e identificar predicciones óptimas utilizando datos históricos, los desarrolladores obtendrán casos de prueba auténticos y actualizados.
A veces, los datos del mundo real, de primera mano, no son viables para pruebas confiables. Si un algoritmo no puede acceder a datos completos y relevantes o a escenarios del mundo real, puede generar información sintética para imitar el comportamiento de usuario realista. De esta manera, los desarrolladores pueden agilizar las pruebas y acelerar los tiempos de lanzamiento del producto.
Alta Adaptabilidad
La IA puede adaptarse automáticamente a los cambios en la aplicación, un beneficio enorme para el software dinámico y modular. En lugar de ajustar scripts automatizados y perderse en brechas funcionales, los profesionales de QA pueden dejar que un algoritmo complete autónomamente todas las tareas mundanas.
Perspectiva Predictiva
A significant benefit of AI-driven automation revolves around algorithms’ predictive capabilities. They can uncover obscure trends and analyze massive data sets to offer insightful suggestions during testing so testers can address issues before they appear.
Cobertura de Pruebas Integral
En lugar de crear y ejecutar casos de prueba manualmente, los algoritmos son capaces de generarlos de manera independiente. Utilizando información actualizada, pueden producir escenarios que imitan situaciones del mundo real. Los desarrolladores pueden lograr una cobertura de prueba integral con la automatización impulsada por IA.
Mejor Escalabilidad
La IA es mucho más escalable que las herramientas de automatización y los humanos, ya que puede tomar decisiones basadas en datos, o crear informes sobre la prioridad de las pruebas y posibles errores sin intervención humana. Es capaz de escalabilidad a pedido con poca dedicación de recursos o requisitos de integración.
Depuración Automática
Algoritmos inteligentes pueden abordar y resolver errores de software mucho antes de que se tornen perceptibles para los probadores humanos. Dado que la IA puede detectar patrones menos perceptibles para el ojo humano, puede realizar la depuración automática.
Además, la IA puede incluso realizar auto-curación para abordar errores de desarrollo y corregir scripts rotos. Dado que los algoritmos pueden automatizar problemas consumidores de tiempo como el mantenimiento de herramientas y la depuración, los desarrolladores y probadores pueden centrar su atención en aspectos más complejos de la QA.
¿La tecnología AI se está convirtiendo en un elemento básico en la QA de software?
Es probable que la IA siga siendo un aspecto prominente en el desarrollo, ya que puede adaptarse a la demanda del cliente y fortalecer la QA durante la escasez de habilidades de los probadores. Dicho esto, la introducción de la IA en la QA de software no significa el fin de las pruebas dirigidas por humanos. Más bien, enfatiza la necesidad de la intervención humana.
Por supuesto, las personas son fundamentales porque las herramientas automatizadas inevitablemente encontrarán brechas en la lógica o el funcionamiento. Aunque la IA es una tecnología revolucionaria, probablemente se utilizará principalmente en roles de apoyo, y los equipos de QA no implementarán congelaciones de contrataciones. Más del 50% de los líderes del sector en el ámbito tecnológico creen que creará más empleos que los que desplazará para 2025.
Aunque los algoritmos aún no son un elemento básico en el desarrollo de software o QA, lo serán probablemente en menos de una década. Según expertos, el mercado global de software de IA aumentará de $95.6 millones en 2021 a $1.85 billones para 2030, una aumento aproximado de $1.75 billones. Considerando que se volverá tan masivo, será prácticamente inevitable.
La IA Impulsará el Futuro de la QA de Software
Pronto, los desarrolladores de todo el mundo integrarán la IA hasta cierto punto. Teniendo en cuenta que su valor de mercado está disparándose, sus casos de uso son infinitos y sus beneficios extensos, su popularidad no debería sorprender.
Source:
https://dzone.com/articles/ai-driven-test-automation-future-of-software-qa