La automatización de pruebas ha mejorado considerablemente las pruebas de software de muchas maneras. Para empezar, permite que las pruebas de software se realicen más rápido que las pruebas manuales. Esto ayuda a los probadores a completar las pruebas en menos tiempo, lo que resulta en un lanzamiento más rápido del producto. También brinda otros beneficios, como la consistencia en los resultados de las pruebas, cobertura mejorada, menores gastos, reutilización de los scripts de prueba e integración continua.
La inteligencia artificial, las redes neuronales y el aprendizaje automático son uno de los temas más populares en el campo de la tecnología, y las pruebas de software se han sumado a la tendencia. Muchas herramientas de automatización ahora emplean inteligencia artificial para mejorar las pruebas de software y reducir los aspectos tediosos de la garantía de calidad.
Este artículo habla sobre los beneficios de la inteligencia artificial para las pruebas de software con ejemplos de herramientas de prueba de automatización que incorporan inteligencia artificial.
Cómo la IA puede afectar la automatización de pruebas
A pesar de ser una adición relativamente nueva al proceso de prueba de software, Herramientas de prueba de automatización basadas en IA ya están revolucionando la forma en que se realizan las pruebas de automatización, desempeñando así un papel importante en el proceso de pruebas de software. Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial, estas herramientas pueden ofrecer capacidades avanzadas y una mayor eficiencia, lo que resulta en una mejor experiencia general de prueba. Aquí hay algunas formas en que la inteligencia artificial está afectando la automatización de pruebas.
Generación de casos de prueba
La inteligencia artificial puede crear casos de prueba para probar el software sin la participación de evaluadores humanos. Puede analizar el código fuente y generar casos de prueba automáticamente. También puede priorizar los casos de prueba en función de factores, como la cobertura del código, el riesgo y la probabilidad de defectos o errores. Esto lo ayudará a garantizar que los casos más críticos se traten primero, lo que le permitirá mejorar la efectividad de las pruebas de software.
También puede usar la IA para generar casos de prueba que tengan más probabilidades de identificar errores y defectos en la aplicación. También puede monitorear el código y crear automáticamente casos de prueba a medida que los desarrolladores realizan cambios en el código.
Ejecución de pruebas
La inteligencia artificial puede hacer que la ejecución de las pruebas sea más eficiente y precisa de varias maneras. Permite la ejecución de pruebas en paralelo al programar y ejecutar múltiples pruebas simultáneamente, lo que reduce el tiempo de prueba. También puede monitorear la ejecución de la prueba en tiempo real para identificar cualquier cuello de botella y hacer los ajustes necesarios para mejorar la ejecución de la prueba.
Optimización de pruebas
La inteligencia artificial puede optimizar las pruebas mediante el análisis del sistema bajo prueba (SUT) para identificar y eliminar pasos de prueba redundantes o innecesarios. Esto ayuda a que los casos de prueba se ejecuten más rápido. También puede monitorear el sistema para predecir cuándo es probable que falle y prepararse en consecuencia para programar el mantenimiento o las pruebas.
Predicción de defectos
La predicción de defectos es más fácil con una herramienta de automatización basada en IA. Puede revisar el sistema bajo prueba para encontrar patrones o anomalías que indiquen defectos en el código. La inteligencia artificial también puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para estudiar datos históricos sobre defectos e identificar patrones para predecir defectos futuros.
Aprendizaje constante de la producción de datos
La inteligencia artificial y la automatización de pruebas trabajan juntas para observar cómo los usuarios interactúan con la aplicación para identificar el comportamiento normal del usuario. Luego, utiliza la información para crear casos de prueba basados en datos de la vida real. Esto ayuda a la herramienta a realizar pruebas de software basadas en datos.
Ejemplos de herramientas de prueba que han incorporado con éxito la IA en sus procesos
Estos son algunos ejemplos de herramientas de prueba que emplean IA para la prueba de software.
Herramientas de aplicación
Applitools es una herramienta de automatización basada en la nube que ayuda a los usuarios a probar la apariencia visual de las aplicaciones web y móviles. Ayuda a los evaluadores a identificar los defectos visuales en aplicaciones web y móviles. Emplea una tecnología de visión por computadora asistida por IA (también conocida como IA visual) para encontrar regresiones funcionales y visuales en el sistema. También tiene una función de informes que permite a los usuarios desarrollar los resultados de las pruebas.
PruebaRigor
TestRigor es una herramienta de automatización basada en la nube que ayuda a los evaluadores a crear scripts de prueba basados en inteligencia artificial utilizando comandos básicos en inglés. Viene con una amplia gama de integración para una ejecución rápida en plataformas de escritorio, móviles y web. También cuenta con una optimización de prueba basada en IA que identifica los casos de prueba críticos y las partes del sistema con una mayor probabilidad de defectos. También puedes integrarlo con Integración continua y entrega continua herramientas, como Jenkins, GitLab y Bamboo.
PruebaSigma
TestSigma es una herramienta de automatización de código abierto para realizar pruebas en plataformas web, móviles y API. Emplea procesamiento de lenguaje natural (NLP) para crear y ejecutar casos de prueba en oraciones básicas en inglés. El NLP convierte las entradas de lenguaje natural en scripts de prueba automatizados, lo que facilita que los usuarios no técnicos desarrollen casos de prueba. Admite la integración con herramientas de integración continua y entrega continua, incluidas Jenkins, Travis, GitLab y Bamboo.
Funcionalizar
Functionize es una herramienta de automatización que emplea el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para crear, ejecutar y administrar diferentes tipos de pruebas de software. Es compatible con la automatización sin código, lo que permite a los usuarios crear casos de prueba sin conocimientos previos de codificación. también emplea procesamiento natural del lenguaje (NLP) para comprender la intención del usuario y generar casos de prueba basados en las acciones del usuario. Functionize se puede integrar con herramientas de integración continua y entrega continua como Jenkins, Bamboo y GitLab.
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