Digital.ai Testes — Nível Premium
Saiba como está funcionando. Saiba por que quebrou.
Um único local para visualizar seu programa de testes. Uma resposta clara quando algo der errado.
O Premium inclui Análises avançadas · Análise de causa raiz com inteligência artificial
A lacuna
Os responsáveis pelos testes fazem sempre as mesmas perguntas.
- Quais dispositivos estão realmente valendo a pena?
- A plataforma está sendo usada por várias equipes?
- Por que esse teste falhou?
As informações para respondê-las existem — só estão espalhadas por diferentes lugares, e alguém precisa reuni-las primeiro. Isso leva tempo, e é no tempo que o risco aumenta.
Uma falha que demora muito para ser explicada é repetida, depois adiada e, por fim, descartada como instável. Às vezes é um defeito real, e chega à produção.
A versão Premium integra tudo no produto. A Análise Avançada conecta os sinais em todo o programa. A Análise de Causa Raiz com Inteligência Artificial conecta as evidências por trás de qualquer falha.
~ $ 800 mil
Custo médio de um único incidente que afeta o cliente em produção.
PagerDuty, Custo do Tempo de InatividadeAnalíticos avançados
A análise avançada indica onde procurar.
Seu programa de testes já gera os dados. O Advanced Analytics os conecta dentro da plataforma — sem necessidade de exportação, sem necessidade de configurar uma ferramenta de BI separada.
Você consegue responder a essas perguntas hoje?
Eu supervisiono tanto nossa infraestrutura quanto o programa de testes. Constantemente me perguntam como nossos recursos estão sendo utilizados. Quais dispositivos estão em alta demanda? O que está ocioso? A Análise Avançada me proporciona uma maneira muito mais fácil de responder a essas perguntas.
— Cliente de grande porte do setor de serviços financeiros
Capacidade que você já possui
Uma janela de tempo ociosa oferece espaço para redistribuir execuções automatizadas antes de adicionar qualquer coisa nova. Um dispositivo que carrega alocação real, mas pouco retorno, é um que você pode direcionar para outro lugar.
Leia mais: A planilha é a prova →Análise de causa raiz com inteligência artificial
A Análise da Causa Raiz indica o que fazer a respeito.
Sua automação informa quando um teste falhou. Ela não informa o motivo. A Análise de Causa Raiz analisa os artefatos já associados àquela execução — logs de dispositivos, logs de nuvem e servidor, capturas de tela — e retorna a causa mais provável com as evidências que a sustentam.
Você começa onde já está — no teste reprovado dentro do relatório existente. Sem novas ferramentas, sem novos fluxos de trabalho, nada para exportar.
A análise é executada em todos os artefatos subjacentes àquela execução — incluindo os logs do servidor e do Appium, que geralmente contêm a resposta e raramente são incluídos em uma exportação manual.
Causa mais provável, um nível de confiança e a linha de log específica ou etapa de teste correspondente — para que você possa verificar por si mesmo, encaminhar para o responsável correto e decidir se corrige, executa novamente ou adia, com as evidências anexadas.
Confiança que você pode verificar
A pontuação reflete o grau de concordância das evidências — e não a certeza aparente do modelo. Ela nunca é inflada para parecer mais precisa do que os dados subjacentes permitem.
A confiança aumenta quando
- Diversas fontes independentes apontam para o mesmo ponto de falha.
- A evidência é um erro explícito, não uma inferência.
- A sequência desde o gatilho até a falha é claramente rastreada.
A confiança cai quando
- Não havia nenhuma fonte de registro disponível.
- Apenas uma fonte apoia a conclusão.
- Uma explicação alternativa não pôde ser descartada.
Isso não é o mesmo que colar registros em um chatbot?
Não. Um modelo de uso geral só vê o que alguém exportou manualmente e não consegue apontar os artefatos que foram usados. Este modelo analisa os artefatos por trás daquela execução específica — incluindo logs de nível de plataforma que o relatório não exibe — e cita as evidências para cada conclusão.
Você precisa ter muita confiança nos resultados.
Veja como um clique transforma um teste reprovado em uma causa provável, um índice de confiança e a evidência exata que o sustenta — sem precisar vasculhar registros.
Leia mais: O problema da confiança nas falhas dos testes de IA →Por que isso é de um nível?
Quatro decisões. Um nível.
Um líder de testes toma as mesmas poucas decisões a cada trimestre. Hoje em dia, a maioria delas é tomada por instinto ou com base em um número que alguém elaborou manualmente.
Deveríamos comprar mais dispositivos — e quais?
Utilização por dispositivo e versão do sistema operacional, com janelas de pico de demanda, em comparação com o que você já possui.
Analíticos avançadosSerá que esta plataforma está conquistando seu espaço entre as equipes?
Adoção por equipe e projeto, e como isso está se tornando uma tendência, sem uma exportação recorrente.
Analíticos avançadosNossos esforços de teste estão sendo direcionados para onde o risco realmente existe?
Volume e tendência de execução em projetos, aplicativos e dispositivos.
Analíticos avançadosEsta versão foi lançada. safe Para enviar?
Uma causa provável e evidências rastreáveis das falhas que impedem a aprovação ou a rejeição do projeto.
Análise de causa raiz com inteligência artificialSaiba como está funcionando. Saiba por que quebrou.
Veja ambas as funcionalidades em seu próprio programa de testes, com seus próprios dispositivos e suas próprias falhas.
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