Las buenas prácticas exigen no solo probar la automatización, sino probar la automatización misma.

La transformación digital y las pruebas continuas se aceleran cada vez más, lo que obliga a las organizaciones a implementar un enfoque más inteligente para la automatización de pruebas. Como ya comentamos en una publicación reciente sobre cómo fomentar una cultura de control de calidad, «la automatización de pruebas proporciona a las organizaciones la agilidad necesaria para implementar cambios rápidamente y minimizar los riesgos. Además, crea una infraestructura dentro del desarrollo que permite verificar la integridad y el rendimiento de cada etapa del trabajo, así como abordar cuestiones prioritarias como la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento normativo».

Sin embargo, Diego Lo Giudice, vicepresidente y analista principal de Forrester, hizo hincapié en la necesidad de que las organizaciones adopten un enfoque más inteligente para la automatización de pruebas, que incluya la evaluación y auditoría de la propia automatización. Explicó que «las herramientas, la tecnología y las prácticas de automatización de pruebas deben y pueden utilizarse para evaluar… la automatización». Si bien la automatización de pruebas ofrece enormes beneficios para lograr la cobertura de pruebas y la calidad general de las aplicaciones, las prácticas de automatización de pruebas deben auditarse periódicamente para garantizar su rendimiento, exhaustividad y máxima eficacia. DevOps Los equipos deben asegurarse de obtener los resultados que necesitan para ofrecer valor de manera eficiente a los clientes finales.

Para garantizar que las pruebas automatizadas cumplan sus promesas, las organizaciones pueden emplear estrategias como:

• Ampliar sus prácticas de prueba para incluir pruebas de las propias herramientas de automatización.
• Adoptar un enfoque de pruebas más exhaustivo para sus sistemas complejos.
• Aprovechar las herramientas y plataformas de prueba basadas en IA.

Las organizaciones están transitando hacia un panorama tecnológico de automatización complejo.

A medida que aumenta el uso de tecnologías de automatización complejas en las empresas, las organizaciones están introduciendo múltiples herramientas para extender la automatización a más áreas y procesos. Estas herramientas incluyen:

• Aplicaciones con inteligencia artificial integrada o automatización mediante aprendizaje automático y modelos de ML.
• Automatización robótica de procesos para automatizar tareas y procedimientos.
• Gestión dinámica de casos, incluyendo la gestión de correo electrónico y documentos.
• Automatización digital de procesos, que abarca todas estas áreas.

Además, a medida que las organizaciones se centran más en el cliente, automatizan aún más aspectos de su experiencia al incorporar funciones de autoservicio, canales móviles o sociales, o sistemas CRM. En estos casos, la automatización se introduce para crear experiencias agradables, atractivas e intuitivas para el cliente.

A medida que se introducen más procesos automatizados e integrados con IA, las pruebas deben evolucionar al mismo ritmo. Como afirma Lo Giudice, «las organizaciones deben preguntarse si están probando toda esa automatización o si están limitando sus pruebas a las habituales pruebas de regresión y a las aplicaciones de interfaz de usuario». Asegura que las herramientas, la tecnología y las prácticas de automatización de pruebas deben y pueden utilizarse para probar las propias herramientas de automatización.

Los sistemas automatizados complejos requieren pruebas a gran escala.

A medida que se hace más evidente la necesidad de desarrollar pruebas para los procesos y las herramientas, las organizaciones deberán considerar una serie de preguntas pertinentes para determinar cómo debe evolucionar su sistema de pruebas. Deben determinar:

• ¿Las herramientas de prueba que estamos utilizando son adecuadas para el entorno y la multitud de plataformas que se utilizan?
• ¿Estamos probando las herramientas automatizadas para asegurarnos de que siguen realizando pruebas válidas?

También es imprescindible probar todo el proceso de extremo a extremo, lo que genera aún más complejidad. Probar la automatización requiere un enfoque de pruebas a gran escala, heterogéneo y de extremo a extremo que abarque nubes privadas, públicas e híbridas, múltiples navegadores, ordenadores de escritorio, mainframe, dispositivos, web, móviles, IoT y TPV. Implementar una herramienta de pruebas a gran escala, como Digital.ai Continuous Testing, puede proporcionar una solución fluida y flexible.

Aprovechar la IA para mejorar los resultados de las pruebas automatizadas

Existen diversas herramientas de IA que pueden implementarse para mejorar las pruebas automatizadas. Un artículo en Forbes describió algunas de las formas en que las herramientas basadas en IA pueden beneficiar DevOps Los equipos, incluyendo “la eliminación de solapamientos en la cobertura de pruebas, la optimización de los esfuerzos de prueba existentes con pruebas más predecibles y la aceleración del progreso desde la detección de defectos hasta la prevención de defectos”. También señaló que “las plataformas de desarrollo de software basadas en IA pueden identificar las dependencias entre módulos de productos complejos e interconectados, mejorando así la calidad general del producto en el proceso”.

Mientras tanto, aquí presentamos algunos casos de uso específicos que ilustran cómo se pueden mejorar las pruebas con IA:

• Herramientas que pueden completar la autorreparación de pruebas de interfaz de usuario mediante la aplicación de algoritmos de IA y ML para adaptar dinámicamente las pruebas.
• Utilizar visualmente la IA para realizar pruebas visuales y hacer el proceso más preciso.
• Utilizar la IA para generar casos de prueba.
• Las pruebas basadas en datos o el uso de IA y ML para optimizar lo que se prueba pueden aplicarse al proceso general y a la estrategia de pruebas.

La IA también puede ayudar a determinar qué se debe probar a continuación y qué se debe automatizar para mejorar la cobertura de las pruebas. Es importante destacar que la IA no reemplaza a los testers, sino que los hace más eficientes. Las herramientas de IA permiten que los testers sean más eficaces en su trabajo.

El interés y la implementación de la IA en las pruebas están en aumento.

A medida que la transformación digital se generaliza en múltiples industrias, se ha producido un aumento considerable en el número de organizaciones que están incorporando la IA en sus procesos de prueba.

Resultados de la encuesta de Informe de calidad mundial 2020-2021 Los resultados revelan que «Casi el 90 % de los encuestados afirma que las pruebas con IA y las pruebas de IA son las principales áreas de crecimiento previstas en sus organizaciones, y el 80 % tiene la intención de aumentar el número de ensayos y pruebas de concepto basados ​​en IA». Además, casi el 80 % de las organizaciones encuestadas indicó que utilizará la IA para generar datos y entornos de prueba.

A pesar de la expansión de las pruebas de IA, su implementación sigue siendo un proceso complejo y no puede considerarse una solución milagrosa. Al igual que con cualquier otra prueba o proceso automatizado, las organizaciones deben usar métricas para auditar y evaluar la eficacia de las pruebas de IA y su valor añadido.

Las pruebas automatizadas garantizan la coherencia de los resultados, maximizando así la entrega de valor.

Al considerar la expansión de la automatización, es crucial que las organizaciones se centren en los objetivos correctos al determinar el mejor enfoque de pruebas. Automatizar por automatizar no es el objetivo.

Recientemente abordamos este tema en un artículo sobre los desafíos de automatización de pruebas“Se supone que la automatización mejora el proceso de pruebas. Sin embargo, que algo sea automatizable no significa que deba automatizarse. Es mejor seleccionar qué automatizar y basar la decisión en el riesgo y el impacto potencial para el usuario o la organización. Automatice las pruebas que se ejecutan periódicamente, como las pruebas de regresión para confirmar que el sistema sigue funcionando.”

Los objetivos de una estrategia de pruebas deben ser aportar valor, mejorar la calidad y optimizar el proceso de pruebas. En algunos casos, la automatización será la mejor opción, mientras que en otros, las pruebas manuales resultarán más eficaces.

Las buenas prácticas incluyen realizar auditorías periódicas de las prácticas de pruebas y automatización, así como buscar una combinación de amplia cobertura y resultados de alta calidad. El enfoque que maximice el valor será la mejor solución.

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