Automazione dei Test Guidata dall’AI: Il Futuro della Verifica e Validazione del Software

L’automazione dei test guidata dall’intelligenza artificiale è il futuro della garanzia della qualità del software (QA) perché si è dimostrata molto più efficiente, accurata ed efficace di altri metodi. Anche se l’accettazione diffusa è appena iniziata, è probabile che le percentuali di adozione aumentino presto.

Gli sviluppatori hanno abbracciato l’IA nella QA del software?

La maggior parte dei professionisti può attestare l’impatto che l’IA ha avuto di recente. A partire dal 2023, il 40% delle aziende prevede di aumentare i loro investimenti in essa. Detto questo, la QA del software non ha ancora sfruttato il suo potenziale.

Finora, l’IA rimane per lo più non riconosciuta nonostante la crescente pressione dell’industria e i problemi cronici legati all’automazione. Tuttavia, è probabile che più sviluppatori la adottino una volta che si rendano conto dei suoi vantaggi estesi.

Perché gli sviluppatori hanno bisogno dell’automazione dei test guidata dall’IA?

Gli sviluppatori hanno bisogno di automazione dei test guidata dall’IA perché le strategie attuali non possono più soddisfare la domanda dell’industria.

Gli umani hanno bisogno di supporto

Tradizionalmente, il test manuale è stato dispendioso in termini di tempo e soggetto a imprecisioni. Gli errori umani e l’inconsistenza degli strumenti automatizzati possono far passare attraverso le fessure errori software o non essere notati per molto più tempo del dovuto.

La scarsità di competenze ha influenzato molte organizzazioni. Secondo uno studio, il 44% dei progetti di QA software dispone di meno di un tester per 10 sviluppatori. Naturalmente, l’automazione è la soluzione chiara alle limitazioni delle risorse, ma il 53% dei progetti non utilizza tali strumenti.

Copertura dei test limitata

La pressione per ridurre i tempi di mercato e la scarsità di competenze hanno aggravato il problema, restringendo significativamente la copertura dei test. Considerando che la domanda dei clienti per applicazioni complesse aumenta solo, il test completo è critico. Tuttavia, i team di QA software non riescono a soddisfare le aspettative — e gli script automatizzati non possono adattarsi alle applicazioni dinamiche moderne.

Spazi vuoti nell’automazione

Sebbene molti sviluppatori utilizzino strumenti di automazione nella QA software, l’IA è ancora essenziale. Gli script automatizzati incontrano errori e necessitano di manutenzione regolare per funzionare allo stesso livello. Quando uno strumento che dovrebbe risparmiare tempo richiede un’intervento umano continuo, non ne vale la pena.

La complessità delle applicazioni aumenta

Negli ultimi anni, i clienti hanno iniziato a richiedere software sempre più complesso in tempi più brevi. Desiderano applicazioni modulari con numerose funzionalità e integrazioni. Ora più che mai, ridurre i tempi di test e migliorare i tassi di risoluzione dei bug è critico per accelerare i tempi di rilascio del prodotto.

Di conseguenza, il tempo di commercializzazione aumenta più lentamente, mentre aumenta la pressione per accelerare lo sviluppo e il collaudo. Molti sviluppatori hanno avuto bisogno di aiuto per stare al passo, anche con il supporto di strumenti di automazione tradizionali. Se vogliono migliorare, devono utilizzare l’automazione di prova guidata dall’AI.

I Vantaggi dell’Automazione di Prova Guidata dall’AI

L’automazione AI può aumentare la copertura dei test, l’accuratezza e la velocità di esecuzione.

Generazione Automatica di Test

Mentre gli strumenti automatizzati tradizionali operano solo entro parametri predefiniti, l’AI crea scenari di test realistici. Poiché i modelli di machine learning possono esporre variabili nascoste e identificare previsioni ottimali utilizzando dati storici, gli sviluppatori otterranno casi di test autentici e aggiornati.

A volte i dati del mondo reale, di prima mano, non sono idonei per un collaudo affidabile. Se un algoritmo non può accedere a dati completi e pertinenti o a scenari del mondo reale, può generare informazioni sintetiche per imitare il comportamento degli utenti realistici. In questo modo, gli sviluppatori possono ottimizzare i test e accelerare i tempi di rilascio del prodotto.

Alta Adattabilità

L’AI può adattarsi automaticamente ai cambiamenti dell’applicazione — un enorme vantaggio per software dinamico e modulare. Invece di modificare script automatizzati e mancare di individuare lacune funzionali, i professionisti QA possono lasciare che un algoritmo completi autonomamente tutte le attività banali.

Percezione Predittiva

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.

Copertura di Test Completa

Invece di creare e eseguire manualmente casi di test, gli algoritmi sono in grado di generazione indipendente. Utilizzando informazioni aggiornate, possono produrre scenari che imitano situazioni del mondo reale. I sviluppatori possono ottenere una copertura di test completa con l’automazione guidata dall’IA.

Migliorata Scalabilità

L’IA è molto più scalabile dei tool di automazione – e degli esseri umani – poiché può prendere decisioni basate sui dati, o creare rapporti sulla priorità dei test e potenziali errori senza intervento umano. È in grado di scalabilità su richiesta con poca dedizione di risorse o requisiti di integrazione.

Debug Automatico

Algoritmi intelligenti possono affrontare e risolvere errori software molto prima che diventino evidenti per i tester umani. Poiché l’AI può rilevare pattern meno evidenti all’occhio umano, può eseguire il debug automatico.

Inoltre, l’AI può persino eseguire il self-healing per affrontare errori di sviluppo e correggere script interrotti. Poiché gli algoritmi possono automatizzare problemi gravosi come la manutenzione degli strumenti e il debug, sviluppatori e tester possono concentrare la loro attenzione su aspetti più complessi della QA.

L’AI sta diventando una pietra angolare nella QA del software?

L’AI probabilmente rimarrà un aspetto di sviluppo prominente poiché può adattarsi alla domanda del cliente e rafforzare la QA durante la carenza di competenze dei tester. Detto questo, l’introduzione dell’AI nella QA del software non segna la fine dei test guidati dall’uomo. Piuttosto, sottolinea la necessità di intervento umano.

Certo, le persone sono fondamentali perché gli strumenti automatizzati inevitabilmente incontrano lacune di logica o funzionamento. Anche se l’IA è una tecnologia rivoluzionaria, probabilmente verrà utilizzata principalmente in ruoli di supporto — e i team di QA non introdurranno congelamenti delle assunzioni. Oltre il 50% dei leader del settore nel campo tecnologico ritiene che creerà più posti di lavoro di quanti ne dislocarà entro il 2025.

Sebbene gli algoritmi non siano ancora un pilastro nello sviluppo del software o nella QA, lo saranno probabilmente entro meno di un decennio. Secondo gli esperti, il mercato globale del software AI aumenterà da $95,6 milioni nel 2021 a $1,85 trilioni entro il 2030 — un aumento di circa $1,75 trilioni. Considerando che diventerà così enorme, sarà praticamente inevitabile.

L’IA Impatto nella QA del Software

Presto, sviluppatori di tutto il mondo integreranno l’AI in una certa misura. Considerando che il suo valore di mercato sta aumentando esponenzialmente, i suoi casi d’uso sono infiniti e i suoi benefici sono estesi, la sua popolarità non dovrebbe sorprendere.