Automatização de Testes com IA: O Futuro da Qualidade de Software

A automação de testes impulsionada por inteligência artificial é o futuro da garantia da qualidade de software (QA), pois mostrou-se muito mais eficiente, precisa e eficaz do que outros métodos. Embora a aceitação generalizada esteja apenas começando, as taxas de adoção provavelmente aumentarão em breve.

Os Desenvolupadores Adoptaram a IA na QA de Software?

A maioria dos profissionais pode atestar o impacto que a IA teve recentemente. Em 2023, 40% das empresas planejam aumentar seus gastos com isso. No entanto, a QA de software ainda não explorou todo o seu potencial.

Até agora, a IA permanece amplamente não reconhecida, apesar da crescente pressão do setor e dos problemas persistentes relacionados à automação. No entanto, mais desenvolvedores provavelmente a adotarão assim que perceberem seus extensos benefícios.

Por que os Desenvolvedores Precisam de Automação de Testes com IA?

Os desenvolvedores precisam de automação de testes com IA porque as estratégias atuais já não conseguem atender à demanda do setor.

Os Humanos Precisam de Suporte

Tradicionalmente, os testes manuais têm sido demorados e propensos a imprecisões. Erros humanos e inconsistência de ferramentas automatizadas podem permitir que erros de software passem despercebidos ou permaneçam sem serem detectados por muito mais tempo do que deveriam.

A escassez de habilidades tem impactado muitas organizações. De acordo com um estudo, 44% dos projetos de QA de software têm menos de um testador para cada 10 desenvolvedores. Naturalmente, a automação é a solução clara para as restrições de recursos, mas 53% dos projetos não utilizam tais ferramentas.

Cobertura de Testes É Limitada

Questões agravantes, como pressão de tempo para entrar no mercado e escassez de habilidades, restringiram significativamente a cobertura de testes. Considerando que a demanda dos clientes por aplicativos complexos só está aumentando, o teste abrangente é crucial. No entanto, as equipes de QA de software simplesmente não conseguem cumprir as expectativas — e os scripts automatizados não conseguem se adaptar a aplicativos dinâmicos modernos.

Há Falhas na Automação

Embora muitos desenvolvedores utilizem ferramentas de automação no QA de software, a IA ainda é essencial. Scripts automatizados encontram erros e precisam de manutenção rotineira para funcionar no mesmo nível. Quando uma ferramenta supostamente economizadora de tempo requer intervenção humana contínua, não vale o esforço.

A Complexidade das Aplicações Está Aumentando

Nos últimos anos, os clientes passaram a exigir software cada vez mais complexo em prazos mais curtos. Eles querem aplicativos modulares com inúmeras funcionalidades e integrações. Agora mais do que nunca, reduzir os tempos de teste e melhorar as taxas de correção de bugs é crucial para acelerar os tempos de lançamento do produto.

Como resultado, o tempo para lançar no mercado cresce mais lentamente, enquanto a pressão para acelerar o desenvolvimento e a construção da QA aumenta. Muitos desenvolvedores precisaram de ajuda para acompanhar, mesmo com o apoio de ferramentas de automação tradicionais. Se desejam melhorar, devem utilizar a automação de testes com IA.

Os Benefícios da Automação de Testes com IA

A automação com IA pode aumentar a cobertura de testes, a precisão e a velocidade de execução.

Geração Automática de Testes

Enquanto as ferramentas automatizadas tradicionais operam apenas em parâmetros pré-definidos, a IA cria cenários de teste realistas. Como os modelos de aprendizado de máquina podem expor variáveis ocultas e identificar previsões ótimas usando dados históricos, os desenvolvedores receberão casos de teste autênticos e atualizados.

Às vezes, os dados do mundo real, de primeira mão, não são viáveis para testes confiáveis. Se um algoritmo não pode acessar dados completos e relevantes ou cenários do mundo real, pode gerar informações sintéticas para imitar o comportamento de usuários realista. Dessa forma, os desenvolvedores podem agilizar os testes e acelerar os tempos de lançamento do produto.

Alta Adaptabilidade

A IA pode se adaptar automaticamente a mudanças no aplicativo — um grande benefício para softwares dinâmicos e modulares. Em vez de ajustar scripts automatizados e perder lacunas funcionais, os profissionais de QA podem deixar que um algoritmo realize autonomamente todas as tarefas mundanas.

Visão Preditiva

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 Testes Completa

Em vez de criar e executar casos de teste manualmente, os algoritmos são capazes de geração independente. Utilizando informações atualizadas, podem produzir cenários que simulam situações do mundo real. Desenvolvedores podem alcançar cobertura de teste abrangente com automação impulsionada por IA.

Melhoria na Escalabilidade

A IA é muito mais escalável do que ferramentas de automação — e humanos — uma vez que pode tomar decisões baseadas em dados, ou criar relatórios sobre prioridade de teste e possíveis erros sem intervenção humana. É capaz de escalabilidade sob demanda com pouca dedicação de recursos ou requisitos de integração.

Depuração Automatizada

Algoritmos inteligentes podem abordar e reconciliar erros de software muito antes de se tornarem perceptíveis aos testadores humanos. Como a IA pode detectar padrões menos perceptíveis aos olhos humanos, pode realizar depuração automática.

Além disso, a IA pode até realizar auto-cura para abordar erros de desenvolvimento e corrigir scripts quebrados. Como os algoritmos podem automatizar questões demoradas como manutenção de ferramentas e depuração, desenvolvedores e testadores podem concentrar sua atenção em aspectos mais complexos de QA.

A IA Está Se Tornando uma Base na Qualidade de Software (QA)?

A IA provavelmente permanecerá um aspecto proeminente no desenvolvimento, pois pode se adaptar à demanda do cliente e fortalecer a QA durante a escassez de habilidades de testadores. Dito isto, a introdução da IA na QA de software não significa o fim do teste liderado por humanos. Em vez disso, enfatiza a necessidade de intervenção humana.

Claro, as pessoas são essenciais porque ferramentas automatizadas inevitavelmente encontrarão lacunas de lógica ou funcionamento. Embora a IA seja uma tecnologia revolucionária, provavelmente será usada principalmente em papéis de apoio — e as equipes de QA não implementarão congelamentos de contratação. Mais de 50% dos líderes do setor no setor de tecnologia acreditam que criará mais empregos do que deslocará até 2025.

Embora os algoritmos ainda não sejam uma peça central no desenvolvimento de software ou QA, provavelmente estarão em menos de uma década. De acordo com especialistas, o mercado global de software de IA aumentará de $95,6 milhões em 2021 para $1,85 trilhão até 2030 — um aumento de aproximadamente $1,75 trilhão. Considerando que se tornará tão grande, será praticamente inevitável.

A IA Impulsionará o Futuro do QA de Software

Em breve, desenvolvedores em todo o mundo integrarão a IA, em certa medida. Considerando que seu valor de mercado está disparando, seus casos de uso são infinitos e seus benefícios são extensos, sua popularidade não deve ser surpreendente.