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Introducción
Como todos sabemos, las pruebas de QA y el desarrollo de software van de la mano. La rápida evolución del desarrollo de software ha obligado a realizar rápidos avances en el campo de las pruebas, lo que podemos ver en la cantidad de técnicas y procesos de pruebas que existen hoy en día.
La garantía de calidad ayuda a una empresa a crear productos y servicios que satisfagan las necesidades, expectativas y requisitos de los clientes. Permite ofrecer productos de alta calidad que generan confianza y lealtad entre los clientes. Las normas y procedimientos definidos por un programa de garantía de calidad ayudan a prevenir los defectos del producto antes de que surjan.
En palabras sencillas, QA es un proceso sistemático para determinar si un producto o servicio cumple los requisitos especificados.
¿Qué son la IA y el ML?
La inteligencia artificial (IA), es la simulación de los procesos de la inteligencia humana por parte de las máquinas, esto significa crear algoritmos para analizar, ordenar y sacar predicciones de los datos. También, implica actuar sobre los datos y aprender de los nuevos datos lo que significa mejorar con el tiempo, al igual que un humano, y ese es nuestro objetivo aquí, utilizar esta capacidad de aprender e implementar en el proceso de QA.
Aquí hay un gráfico que muestra el crecimiento de la IA a través de los ingresos y por qué deberíamos empezar a pensar en esto como una posibilidad.
El aprendizaje automático (en inglés Machine Learning) es en realidad una rama de la IA y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.
El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones. Estos conocimientos son los que impulsan la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en el crecimiento.
El papel de la IA en las pruebas de QA
Antes de hablar de la automatización de la IA, entendamos el papel de la IA en las pruebas de software y las ventajas de contar con una herramienta de este tipo. Con el tiempo, el ámbito del desarrollo de software ha crecido mucho, ya sea en el desarrollo o en la entrega. Además, el resto del proceso de desarrollo de software ha sufrido una importante transformación, adoptando una nueva cultura DevOps que prioriza conceptos que promueven la entrega continua y por eso tenemos la automatización de pruebas.
Ahora, incluso la automatización de pruebas en general también está cambiando con el enfoque de la IA en el dominio. Si uno quiere tener éxito en cualquier automatización de pruebas, la herramienta correcta con la tecnología adecuada es esencial.
Por lo tanto, la ventaja más significativa que proporciona la automatización potenciada por la IA en comparación con las herramientas tradicionales como Selenium es el mantenimiento.
La capacidad de adaptarse a los cambios en la aplicación a través de la IA y generar nuevo código cada vez para ello es lo que hace que este concepto sea único y emocionante, mantener un traje de automatización con innumerables scripts de prueba no es fácil, y lleva mucho tiempo y todo esto porque como bien sabemos los cambios de la aplicación estarían en constante cambio para seguir los requisitos del negocio.
Beneficios de las pruebas de QA dadas por la IA
- Más preciso
Todo el mundo comete errores al realizar las pruebas de QA, especialmente de forma manual; una máquina siempre capturará, registrará y analizará con éxito datos precisos con mayor eficacia.
- Ahorro de tiempo
Cada vez que se modifica el código fuente, se realiza un trabajo repetitivo, y un sistema de pruebas basado en la IA podría completar estas tareas sin problemas, por lo que las pruebas de software se realizan con mayor rapidez.
- Mejores casos de prueba
La automatización de AI QA puede ayudar a los probadores a analizar la aplicación mediante el rastreo de cada pantalla mientras se generan y ejecutan escenarios de casos de prueba para ellos, ahorrando así el tiempo de planificación. También mejorará la calidad de sus casos de prueba para las pruebas de automatización. La Inteligencia Artificial ofrecerá casos de prueba reales que son rápidos de operar y fáciles de regular. El método tradicional no permite a los desarrolladores analizar posibilidades adicionales para los casos de prueba. Con la ayuda de la IA, el análisis de los datos del proyecto se produce en unos segundos, y por lo tanto permitirá a los desarrolladores descubrir nuevos enfoques para los casos de prueba.
- Mejores pruebas de regresión
Las pruebas de regresión suelen ser necesarias lo antes posible con un despliegue progresivo y rápido.
Las pruebas de regresión difíciles pueden llevarse a cabo utilizando la inteligencia artificial. El aprendizaje automático es una herramienta que puede utilizarse para escribir scripts de prueba.
La IA también podría utilizarse para validar cambios que, de otro modo, podrían ser difíciles de probar manualmente.
- Análisis predictivo
La automatización de la IA en el control de calidad puede analizar y examinar los datos de los clientes existentes para determinar cómo avanzan las necesidades de los usuarios y las prácticas de navegación. Esto permite a los probadores, diseñadores y desarrolladores adelantarse a los estándares de los usuarios en desarrollo y ofrecer una mejor calidad de ayuda. Con el ML, la plataforma que consiste en la IA mejora con el comportamiento de los usuarios analizados y ofrece previsiones cada vez más exactas.
Conclusión
Es cierto que la IA y el ML son tan inteligentes como los datos y parámetros que se les han dado, cualquier tipo de aplicación o situación en la que se necesite un resultado dinámico no es práctica, por lo que cuanto más dinámico sea el escenario, más difícil será implementar la IA y el ML correctamente y que tomen las mejores decisiones. Aun así, si se usan para lo que son mejores pueden detectar y corregir escenarios muy rápidamente, todo es cuestión de usar las herramientas que tienes de forma correcta. En resumen, usar la IA tiene mucho sentido siempre y cuando la uses para la tarea correcta.
