“No te preocupes por las técnicas de IA”: Cómo la IA y el aprendizaje automático están revolucionando las pruebas automatizadas web y móviles

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han superado la fase inicial y se han consolidado como una realidad. Su ascenso meteórico recuerda al de artistas como The Kid Laroi, quien, hasta 2020, era prácticamente desconocido fuera de Australia. Sin embargo, tras una serie de éxitos y colaboraciones con artistas consagrados, escaló rápidamente las listas de popularidad, lo que le valió el premio Grammy al Mejor Artista Revelación en 2022.

Del mismo modo, algunos avances en IA y ML impulsan el mercado a medida que se emplean en pruebas continuas automatizadas, generando un impacto significativo. Entre los avances más destacados se encuentran la creación de pruebas mediante inteligencia artificial, la autorreparación y la evaluación predictiva de riesgos, temas que abordaremos en este artículo.

Hay una estrofa de Eric B y Rakim de su clásico tema de 1992, “Don't Sweat the Technique”, que puede ilustrar la proliferación de nuevas tecnologías y su efecto en las industrias:

Los científicos intentan resolver el contexto /

Los filósofos se preguntan qué sigue.

En el contexto de la automatización Continuous TestingLos desarrolladores e ingenieros están desarrollando y aplicando activamente IA y ML para ayudar a abordar los continuos desafíos de las pruebas que han persistido durante muchos años. Su objetivo es optimizar los procesos de prueba existentes mediante el uso de tecnología que alivie sus problemas actuales.

Simultáneamente, líderes de opinión y expertos en la materia están considerando las implicaciones más amplias de la IA y el ML en lo que respecta al futuro de la web y pruebas de software móvilSu preocupación radica en cómo estas tecnologías configuran y transforman el panorama de las pruebas y los procesos generales.

Ambas perspectivas son necesarias para que la IA y el aprendizaje automático sigan evolucionando rápidamente y en constante desarrollo. Necesitamos un enfoque científico de resolución de problemas para perfeccionar estas técnicas. Asimismo, adoptar una mentalidad futurista e innovadora nos ayudará a explorar el potencial de la IA y el aprendizaje automático.

Los números no mienten

El uso de IA y ML en las pruebas continuas automatizadas está en constante aumento. Las organizaciones siguen impulsadas por la demanda de métodos y procesos de prueba más rápidos, eficientes y escalables. Un estudio de Gartner¹ de 2022 indica que el 48 % de las organizaciones ya utilizan IA y ML en sus pruebas, y se prevé que esta cifra aumente al 64 % para 2025.

Eso es a nivel organizativo, pero a nivel de uso más práctico, Capgemini² informó en 2023 que estas técnicas están reduciendo los tiempos de prueba en un 50%, con una reducción del 40% en las tasas de defectos que se escapan y un aumento del 30% en la cobertura de las pruebas.

Exploremos, pues, estos aspectos de las capacidades de la IA y el aprendizaje automático y su impacto en el proceso de pruebas de software. Recuerda:

“Mis ideas son solo para los oídos del público”
Para mis oponentes, podrían ser necesarios años.

El fantasma es la máquina

Diversas capacidades de pruebas continuas automatizadas implementan técnicas de IA y ML para aumentar la eficiencia y la visibilidad. El objetivo es reducir el trabajo manual, que consume mucho tiempo, y eliminar la compartimentación entre equipos.

Creación de pruebas impulsada por IA – Mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural, esta funcionalidad genera automáticamente casos de prueba. Asimismo, puede recibir requisitos, historias de usuario, casos de prueba existentes y datos de cobertura de código para generar pruebas más robustas y fiables utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

Entre las ventajas de la creación de pruebas mediante IA se incluyen:

• Se generaron casos de prueba que cubren más escenarios que un probador manual puede lograrse, aumentando la cobertura de las pruebas.
• Las pruebas se generan mucho más rápido que con los métodos manuales, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo.
• Mejora la calidad de las pruebas a medida que los casos se vuelven más completos y menos propensos a errores.

Autocuración impulsada por IA Detecta y corrige automáticamente los fallos en las pruebas durante su ejecución mediante técnicas de clasificación. Compara los resultados reales con los esperados y, si no coinciden, la prueba falla. La autorreparación basada en IA corrige errores menores, como la falta de localizadores o pequeños cambios en la interfaz de usuario.

Entre los beneficios de la autocuración impulsada por IA se incluyen:

• Reducción de los costes de mantenimiento de las pruebas gracias a que las pruebas fallidas se reparan automáticamente sin necesidad de intervención humana.
• La mejora de la cobertura de las pruebas se consigue con pruebas generadas automáticamente que responden a los cambios en la aplicación bajo prueba.
• Se redujo la inestabilidad de las pruebas al tener en cuenta los cambios menores en la aplicación bajo prueba y reparar automáticamente la propia prueba.

Análisis de pruebas impulsado por IA Se basa en el enorme volumen de datos que generan las pruebas continuas automatizadas. Mediante técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, esta capacidad analiza todo el proceso de pruebas para identificar tendencias y anomalías. Proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las aplicaciones y el estado del entorno de pruebas, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos.

Los beneficios del análisis de pruebas impulsado por IA incluyen:

• La detección de defectos mejora a medida que la solución identifica patrones, tendencias y anomalías en los resultados de las pruebas y en el uso de dispositivos en la nube.
• El análisis de los resultados de las pruebas requiere menos tiempo y esfuerzo, de modo que los evaluadores pueden trabajar en otras tareas más importantes.
• Mayor calidad y fiabilidad con una mejor comprensión del rendimiento de las aplicaciones y de los posibles defectos.

Predicciones de riesgo de cambio Predice cambios de código riesgosos y ayuda a los equipos a tomar medidas proactivas para reducir el riesgo o corregir el código. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el impacto de los cambios en las aplicaciones. La solución ayuda a reducir los fallos en los cambios y el tiempo medio de resolución de los incidentes asociados.

Entre los beneficios de las predicciones de riesgo de cambio se incluyen:

• Priorización de pruebas en las partes del código que tienen más probabilidades de contener defectos.
• Asignación de recursos para prevenir eficazmente los defectos.
• Toma mejores decisiones sobre el lanzamiento de aplicaciones web y móviles.

Echando un vistazo a las técnicas de IA

A medida que las técnicas de IA y ML evolucionan y se consolidan, es fundamental prestarles atención. El mercado de la automatización continua prevé una mayor innovación y aplicaciones únicas de estas tecnologías. Entre las aplicaciones previstas se incluyen la generación de datos de prueba sintéticos para ampliar los escenarios de prueba y asistentes de prueba inteligentes que ayudan a los evaluadores a mejorar aún más su productividad y eficiencia.

Hay mucho que esperar de las técnicas de IA y ML que están transformando el proceso de pruebas continuas automatizadas. A medida que las organizaciones adopten estas técnicas, estarán mejor posicionadas para mejorar la calidad de sus aplicaciones web y móviles y ofrecer una experiencia de usuario aún mejor.

Como bien dijeron Eric B y Rakim:

No tienes que hablar, solo busca /
Y fíjate en la técnica.

 

 

Descubre más sobre el impacto transformador de la IA y el ML con nuestros vídeos sobre Autocuración impulsada por IA y Creación de pruebas impulsada por IA.

¹Gartner: “Guía de mercado para herramientas de prueba de software aumentadas con IA” (Publicado: 12 de julio de 2022)

²Capgemini: “El estado de la IA en la ingeniería de calidad” (Publicado: febrero de 2023)