“Não se preocupe com as técnicas de IA”: Como a IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando os testes automatizados para web e dispositivos móveis.

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina oficialmente deixaram de ser uma tendência e se tornaram populares. É uma ascensão meteórica que lembra a de artistas como The Kid Laroi, que, até 2020, era relativamente desconhecido fora de sua Austrália natal. No entanto, após uma série de sucessos e colaborações com artistas populares e consagrados, ele rapidamente subiu nas paradas musicais, o que o levou a ganhar o Grammy de Melhor Artista Revelação em 2022.

Da mesma forma, alguns sucessos de IA e ML impulsionam o mercado à medida que são empregados em testes contínuos automatizados, causando impactos significativos. Os "impactos", por assim dizer, incluem a criação de testes com inteligência artificial, a autorrecuperação e a avaliação preditiva de riscos, assuntos que abordaremos neste artigo.

Há um verso de Eric B. e Rakim, da sua clássica música de 1992, "Don't Sweat the Technique", que pode ilustrar a proliferação de novas tecnologias e seu efeito nas indústrias:

“Os cientistas tentam resolver o contexto /

Os filósofos estão se perguntando o que vem a seguir.”

No contexto da automação teste contínuoDesenvolvedores e engenheiros estão ativamente desenvolvendo e aplicando IA e ML para ajudar a solucionar os desafios de testes contínuos que persistem há muitos anos. Seu foco é otimizar os processos de teste existentes usando tecnologia que alivie os desafios atuais.

Simultaneamente, líderes de opinião e especialistas no assunto estão considerando as implicações mais amplas da IA ​​e do ML no que diz respeito ao futuro da web e testes de software para dispositivos móveisA preocupação deles reside em como essas tecnologias moldam e transformam o cenário de testes e os processos em geral.

Ambas as perspectivas são necessárias para manter a IA e o ML em constante teste e crescimento acelerado. Precisamos da abordagem científica de resolução de problemas para aprimorar essas técnicas. Ao mesmo tempo, adotar uma mentalidade futurista e voltada para o futuro ajudará a explorar o potencial das técnicas de IA e ML.

Os números não mentem.

O uso de IA e ML em testes contínuos automatizados está em constante crescimento. As organizações continuam a ser impulsionadas pela demanda por métodos e processos de teste mais rápidos, eficientes e escaláveis. Um estudo da Gartner¹ de 2022 indica que 48% das organizações já utilizam IA e ML em seus testes, e a expectativa é que esse número chegue a 64% até 2025.

Isso se aplica ao nível organizacional, mas, em termos de uso mais prático, a Capgemini² relatou em 2023 que essas técnicas estão reduzindo o tempo de teste em 50%, com uma redução de 40% nas taxas de escape de defeitos e um aumento de 30% na cobertura de testes.

Vamos então explorar esses aspectos das capacidades de IA e ML e seu impacto no processo de teste de software. Lembre-se:

“Minhas ideias são apenas para os ouvidos da plateia /
Para os meus adversários, isso pode levar anos.”

O Fantasma é a Máquina

Diversas funcionalidades de teste contínuo automatizado implementam técnicas de IA e ML para aumentar a eficiência e a visibilidade. O objetivo é reduzir o trabalho manual demorado e eliminar a compartimentalização entre as equipes.

Criação de testes com tecnologia de IA – Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural, essa funcionalidade gera casos de teste automaticamente. Ao mesmo tempo, ela pode receber requisitos, histórias de usuário, casos de teste existentes e dados de cobertura de código para gerar testes mais robustos e confiáveis ​​usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Os benefícios da criação de testes com inteligência artificial incluem:

• Casos de teste gerados que abrangem mais cenários do que um testador manual pode alcançar, aumentando a cobertura de testes.
• Os testes são gerados muito mais rapidamente do que pelos métodos manuais, reduzindo significativamente o tempo e o esforço.
• Melhoria na qualidade dos testes, uma vez que os casos se tornam mais abrangentes e menos propensos a erros.

Autocura impulsionada por IA – Detecta e corrige automaticamente testes com falha durante a execução, utilizando técnicas de classificação. A funcionalidade compara os resultados reais com os esperados e, quando os resultados não correspondem, o teste falha. A autorreparação com inteligência artificial corrige os testes identificando e corrigindo pequenos erros, como localizadores ausentes ou pequenas alterações na interface do usuário.

Os benefícios da autocura com inteligência artificial incluem:

• Redução dos custos de manutenção dos testes, uma vez que os testes com falha se reparam automaticamente sem necessidade de intervenção humana.
• A cobertura de testes aprimorada é obtida com testes gerados automaticamente que respondem a alterações no aplicativo em teste.
• Redução da instabilidade dos testes, levando em consideração pequenas alterações no aplicativo em teste e reparando automaticamente o próprio teste.

Análise de testes com inteligência artificial – Isso se deve à enorme quantidade de dados gerados pelos testes contínuos automatizados. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), essa funcionalidade analisa todo o processo de teste para identificar tendências e anomalias. Ela ajuda a fornecer insights sobre o desempenho do aplicativo e a integridade do próprio ambiente de teste, permitindo que as equipes tomem decisões baseadas em dados.

Os benefícios da análise de testes com inteligência artificial incluem:

• A detecção de defeitos é aprimorada, pois a solução identifica padrões, tendências e anomalias nos resultados dos testes e no uso de dispositivos em nuvem.
• A análise dos resultados dos testes exige menos tempo e esforço, permitindo que os testadores se dediquem a outras tarefas mais importantes.
• Maior qualidade e confiabilidade com melhor compreensão do desempenho do aplicativo e de possíveis defeitos.

Previsões de risco de mudança – Prevê alterações de código de risco e ajuda as equipes a tomarem medidas proativas para reduzir o risco ou corrigir o código. Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o impacto das alterações nos aplicativos. A solução ajuda a reduzir as falhas de alteração e o tempo médio de resolução de incidentes associados.

Os benefícios das previsões de risco de mudança incluem:

• Priorização de testes nas partes do código que provavelmente contêm defeitos.
• Alocação de recursos para prevenir defeitos de forma eficiente.
• Tome decisões mais acertadas no lançamento de aplicativos web e mobile.

Analisando as técnicas de IA

À medida que as técnicas de IA e ML evoluem e amadurecem, é importante prestar atenção. O mercado de automação contínua espera ver mais inovação e aplicações exclusivas dessas tecnologias. Algumas aplicações esperadas incluem a geração de dados de teste sintéticos para expandir os cenários de teste e assistentes de teste inteligentes que ajudam os testadores a melhorar ainda mais sua produtividade e eficiência.

Há muito o que esperar das técnicas de IA e ML que estão moldando o processo de teste contínuo automatizado. À medida que as organizações adotam essas técnicas, elas se posicionarão para melhorar a qualidade de aplicativos web e mobile e proporcionar uma experiência de usuário ainda melhor.

Como Eric B e Rakim disseram certa vez:

“Você não precisa falar, apenas procure /
E reparem na técnica.”

 

 

Explore ainda mais o impacto transformador da IA ​​e do ML com nossos vídeos sobre Autocura impulsionada por IA e Criação de testes com inteligência artificial.

¹Gartner: “Guia de mercado para ferramentas de teste de software com IA” (Publicado em 12 de julho de 2022)

²Capgemini: “O Estado da IA ​​na Engenharia da Qualidade” (Publicado em: fevereiro de 2023)