IA en control de calidad: la próxima etapa de la interrupción de la automatización

Si nos sentamos a analizar el proceso de desarrollo de aplicaciones móviles desde que apareció Agile, encontraremos que las formas en que se entregan las aplicaciones han cambiado por completo.

Antes de la introducción del enfoque ágil en las aplicaciones móviles , solía haber un lanzamiento mensual o, a veces, bimensual. Desde que el enfoque entró en escena, los lanzamientos de aplicaciones han tenido un enfoque semanal, quincenal.

Para mantenerse al día con estos lanzamientos de compilación frecuentes, se crearon las pruebas continuas y se crearon trajes de automatización para las pruebas de cordura y regresión. Este nuevo enfoque de prueba admitió entregas rápidas e incluso ciclos de prueba más rápidos.

Ahora, con el mundo moviéndose en la dirección de la transformación digital, la necesidad de anticipar los requisitos del mercado con anticipación y desarrollar un sistema que sea lo suficientemente escalable y predictivo para satisfacer las tendencias futuras está en su clímax. Ir más allá del enfoque de pruebas continuas ahora es inevitable.

En la situación actual, las pruebas necesitan asistencia para acelerar la entrega. El papel de la inteligencia artificial para mejorar el control de calidad puede ayudarnos a llegar allí. Se requiere una necesidad de cambio en la forma en que funciona el aseguramiento de la calidad en las diferentes empresas. Hay principalmente dos fuerzas impulsoras para continuar con el servicio de garantía de calidad: una es la agilidad en la forma en que se realizan las pruebas (es decir, garantía de calidad constante) y la segunda es el tiempo de comercialización más rápido. Para que los equipos de control de calidad se mantengan al día con el método ágil de desarrollo, la automatización de pruebas tradicional no es suficiente, por lo que la IA en la automatización de pruebas es inevitable.

En este artículo, analizaremos los detalles del papel de la IA en el control de calidad. Analizaremos las diferentes facetas de la IA en el control de calidad: el papel de la IA en la gestión de calidad, los beneficios de la solución de calidad habilitada por IA , las populares herramientas de control de calidad de IA y los desafíos asociados con la integración de la IA en las pruebas de aplicaciones móviles.

Evolución de los métodos de gestión de la calidad

Papel de la IA en el control de calidad: casos de prueba para el control de calidad autónomo

Beneficios del uso de inteligencia artificial en pruebas y control de calidad

Los seis niveles de las pruebas de IA

El popular marco y plataformas de prueba de IA

Línea de fondo

Evolución de los métodos de gestión de la calidad

Las estrategias de Garantía de Calidad han cambiado en el tiempo actual . Los que existían en la década de 1980 han recorrido varios pasos para mantenerse al día con los requisitos cambiantes de los enfoques y ciclos de desarrollo y entrega de software.

El presente caso, popularizado como prueba continua, está dominado por el enfoque Agile y CI/CD . Incluso después de ser señalada como una de las etapas más desarrolladas de las pruebas de software con inteligencia artificial , las pruebas continuas presentan algunos desafíos clave en los procesos de flujo de trabajo de control de calidad :

• Automatización en silos
• Ausencia de visibilidad de los requisitos de extremo a extremo
• El alto volumen de prueba

Para resolver estos problemas, la industria debe pasar a las pruebas autónomas que garantizan un control de calidad sin contacto.

Papel de la IA en el control de calidad: casos de prueba para el control de calidad autónomo

La incorporación de IA es lo que actualiza el proceso de control de calidad a su etapa de servicios de prueba de control de calidad de software autónomo.

Las pruebas de aplicaciones móviles consisten en una serie de tareas diferentes, como pruebas automatizadas con secuencias de comandos , pruebas manuales y pruebas no funcionales. Se puede ver el impacto y el papel de la IA en las pruebas de software agregando valor en los esfuerzos de prueba actuales al permitir la exploración automática de aplicaciones en dispositivos reales para asegurarse de que todas las funcionalidades y los flujos de usuarios funcionen como se supone que deben hacerlo.

El uso de IA en las pruebas también puede ayudar a identificar nuevos errores o defectos que se introducen durante la fase de exploración de la aplicación. Los equipos de control de calidad pueden hacer uso de herramientas de prueba de IA para complementar los esfuerzos de prueba normales, mientras obtienen la mejor cobertura de prueba en tiempo acelerado y gran precisión.

El papel de la IA en el aseguramiento de la calidad para el aprendizaje automático y las pruebas también se verá en las herramientas de prueba, donde las pruebas se mejorarán con verificaciones visuales impulsadas por IA, que darán una variedad de resultados diferentes.

Si hablamos explícitamente sobre los casos de prueba de IA en Garantía de calidad, estas son las formas en que los probadores están usando IA actualmente:

• Implementación de IA a través de pruebas basadas en imágenes
• Determinar si ejecutar un script de prueba
• Uso de arañas de IA
• Supervisión de pruebas de API
• Automatización de tareas

Con la participación activa de la IA y el aprendizaje automático en el control de calidad , el momento por venir será extremadamente impulsado por la experimentación para los especialistas en control de calidad.

Beneficios de usar tecnología de IA en pruebas y control de calidad

Líneas de tiempo aceleradas

Hay muchas maneras en que nuestro equipo de desarrolladores acelera el proceso de desarrollo de aplicaciones . La incorporación de interrupciones en el proceso de prueba es una de ellas. En lugar de pasar por miles de líneas de códigos, AI podrá clasificar los archivos de registro, escanear los códigos y detectar errores en segundos. Además, la IA carece del síndrome de agotamiento y, por lo tanto, produce resultados mejores y más precisos.

Además, la IA puede evolucionar con los cambios de código. Puede adaptarse e identificar nuevas funciones y puede programarse para decidir si algo es una característica nueva o un error que surge del cambio de código.

Versión de compilación bien investigada

Mediante el uso de la inteligencia artificial en el control de calidad, las empresas de desarrollo de IA pueden examinar aplicaciones similares y determinar qué contribuyó a su éxito en el mercado. Al comprender los requisitos del mercado, se pueden realizar nuevos casos de prueba para garantizar que la aplicación no se rompa cuando se trata de lograr objetivos específicos.

Planificación de pruebas sin esfuerzo

En la actualidad, una buena cantidad del tiempo de los expertos en control de calidad se dedica a la planificación de escenarios de casos de prueba que , de otro modo, les habrían dado confianza en el lanzamiento de la aplicación . El mismo proceso debe aplicarse cada vez que se lanza una nueva versión al mercado.

Las herramientas de automatización de AI QA pueden ayudar a los probadores a analizar la aplicación al rastrear cada pantalla mientras generan y ejecutan escenarios de casos de prueba para ellos, ahorrando así tiempo de planificación.

Rol ampliado de un probador

Con la IA entrando en escena, los equipos de ingenieros de control de calidad se encontrarán aprendiendo nuevas habilidades. Necesitarán mejorar sus habilidades en programación neurolingüística, inteligencia comercial, optimización matemática y análisis algorítmico.

En cuanto al título del trabajo, podemos prever que estos nombres prevalecerán:

• Estrategas de control de calidad de IA
• Expertos en pruebas de IA
• Científicos de datos

Análisis predictivo

AI puede utilizar el cliente existente y examinar los datos para determinar cómo avanzarán las necesidades de los usuarios y la práctica de navegación. Esto permite a los evaluadores, diseñadores y desarrolladores estar al frente de los estándares de los usuarios en desarrollo y ofrecer una mejor calidad de ayuda. Con ML, la plataforma que consiste en IA mejorará con el comportamiento de los usuarios analizados y brindará pronósticos cada vez más exactos.

Pruebas de regresión mejoradas

Con una implementación rápida, siempre existe una mayor necesidad de pruebas de regresión y, a veces, las pruebas llegan al punto en que es prácticamente imposible para las personas mantenerse al día. Las organizaciones pueden utilizar IA para tareas de prueba de regresión más tediosas, donde ML puede usarse para crear contenidos de prueba.

En el caso de un cambio de interfaz de usuario, AI/ML se puede utilizar para buscar color, forma o tamaño. Cuando estas serían pruebas manuales, la IA se puede utilizar para aprobar las progresiones que un evaluador de control de calidad puede perder.

Pruebas de interfaz de usuario visual

AI ayuda en la aprobación visual de las páginas del sitio web. AI puede probar diferentes contenidos en la interfaz de usuario. Estas pruebas son difíciles de automatizar y, por lo general, necesitan la intervención humana para tomar una decisión sobre el diseño. No obstante, con las herramientas de visualización basadas en ML, los contrastes en las imágenes se ven de una manera que las personas no podrían identificar. Las pruebas de IA eliminan el esfuerzo manual de modernizar el Modelo de objetos del documento (DOM), construir una estructura y perfilar los riesgos.

Los seis niveles de las pruebas de control de calidad de la IA

Nivel cero:

En esta etapa, escribir el código es un proceso repetitivo. Por lo tanto, agregar un campo a la página significaría agregar una prueba . De manera más clara, agregar cualquier formulario a una página significa agregar una prueba que verifique todos los campos. Agregar una página significa mirar todos los componentes y formularios a través de una prueba completamente nueva.

Cuantas más pruebas, mayores son las instancias en las que no garantiza las funcionalidades de la aplicación en su conjunto. Para resolver esto, verifica todas las pruebas fallidas para saber si algo es un error o una nueva línea de base.

Nivel uno:

En este nivel, cuanto mejor se aplique la IA a su aplicación, más autónomo será su control de calidad. AI no solo debe mirar el modelo de objetos del documento de la página, sino también su imagen visual. Una vez que el marco de prueba vea la página de manera integral, lo ayudará a escribir cheques que, de lo contrario, tendría que escribir manualmente.

La tecnología de inteligencia artificial actual puede ayudarlo a escribir el código de prueba al escribir los cheques. Además, pueden comprobar si pasa una prueba. Si falla, debería notificarlo para que pueda verificar si la falla es real o si ocurrió debido a un cambio de software.

Nivel dos:

A través del Nivel Uno, el especialista en control de calidad evitaría el aspecto lento de escribir cheques, mientras que también puede usar la IA para probar los elementos visuales de la página. Pero lo que sigue, verificar cada prueba fallida, es una tarea tediosa.

En este nivel, su IA entiende las diferencias en términos que los usuarios de la aplicación también podrían entender. Así, podrá agrupar los cambios de varias páginas, ya que los entiende semánticamente.

En el Nivel 2, AI puede decirle al probador cuándo los cambios realizados son los mismos y preguntar si debe aceptar o rechazar los cambios como grupo.

Nivel tres:

En el nivel anterior, todavía se necesita la intervención humana para investigar cualquier cambio o falla detectada en la aplicación. En el Nivel 3, la IA hace el trabajo.

Por ejemplo, al aplicar las técnicas de aprendizaje automático, la IA puede examinar los elementos visuales de la aplicación y decidir si la interfaz de usuario está desactivada, según la regla de diseño estándar.

La IA en este nivel puede evaluar páginas sin intervención humana, simplemente al comprender los datos y las reglas de diseño. Vería cientos de resultados y analizaría cómo cambian las cosas con el tiempo. Luego, con la ayuda del aprendizaje automático, podría identificar las diferencias en los cambios.

Nivel cuatro:

Hasta ahora, los humanos todavía han estado conduciendo las pruebas. El nivel 4 es donde la IA se haría cargo.

Dado que la IA de nivel 4 puede examinar una aplicación semánticamente y comprenderla como lo haría un humano, puede impulsar las pruebas. Esta IA podrá ver las interacciones de los usuarios a lo largo del tiempo y visualizar la interacción, comprender la página y el flujo de usuarios.

Una vez que la IA comprenda el tipo de página, utilizará técnicas de aprendizaje por refuerzo para comenzar las pruebas de conducción automáticamente.

Nivel cinco:

Esta parte está fuera de una novela de ciencia en este momento. En esta etapa, la IA podrá comunicarse con el gerente de producto, comprender la aplicación y realizar las pruebas, todo por sí misma.

Si bien en la actualidad, la IA todavía se encuentra en el nivel 1, hay algunos eventos de automatización que ya utilizan la inteligencia artificial: pruebas de interfaz de usuario visual, pruebas de API, garantía y pruebas de calidad automatizadas y Spidering.

El popular marco y plataformas de prueba de IA

Aunque lento, pero el control de calidad ha estado haciendo una entrada y prevaleciendo en la tercera ola de automoción con la ayuda de plataformas de control de calidad impulsadas por IA.
Estas son algunas de las principales herramientas y plataformas de automatización de pruebas de IA que operan en el mercado hoy en día para responder a la pregunta más frecuente: ¿cómo las herramientas de IA pueden mejorar la garantía de calidad?

Herramientas de automatización de pruebas

IA de berenjena

Hace uso de algoritmos inteligentes para navegar por el software, predecir muchos defectos y resolver los desafíos con la ayuda de la correlación de datos avanzada. También permite la automatización de motores de automatización de pruebas y proporciona un análisis gráfico de la cobertura y los resultados de las pruebas.

Adelanto

La plataforma proporciona un análisis profundo del software a través del aprendizaje automático y ofrece modelos de "modelos de aplicaciones" que aplican la generación cognitiva. Estos planos tienen la capacidad de desarrollar múltiples casos de prueba en solo unos minutos. Appvance también viene con una funcionalidad de diseñador de pruebas que se puede combinar con la comparación de capturas de pantalla, las pruebas basadas en datos y la captura automática de AJAX o DOM.

Testim.io

Esta herramienta utiliza la IA y el aprendizaje automático para la creación, ejecución y mantenimiento de las pruebas automatizadas . Se centra en las pruebas funcionales de interfaz de usuario y de extremo a extremo. La plataforma se vuelve cada vez más inteligente y la estabilidad de sus suites de prueba aumenta con más ejecuciones.

Pruebasigma

Es una de las herramientas impulsadas por IA más utilizadas para pruebas automatizadas continuas. La plataforma utiliza el procesamiento de pruebas de lenguaje natural para escribir pruebas automáticas de calidad. También identifica casos de prueba relevantes para la ejecución de pruebas y evita fallas repentinas en las pruebas.

Herramientas de aplicación

Con esta herramienta, no es necesario establecer ajustes, porcentajes o configuraciones de procesamiento visual para crear pruebas visuales. La herramienta comprende automáticamente qué cambios tienen más probabilidades de ser errores y cuáles son los cambios deseados y luego prioriza las diferencias.

TestCraft

Es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para pruebas continuas y de regresión. Con TestCraft, los evaluadores pueden crear visualmente pruebas automatizadas basadas en Selenium utilizando una interfaz de arrastrar y soltar, y operarlas en varios navegadores y entornos de trabajo, simultáneamente.

SauceLabs

Es una herramienta robusta basada en la nube que aprovecha ML e AI. Se dice que la herramienta es la nube de prueba continua más grande del mundo que ofrece alrededor de 900 combinaciones para navegador y sistemas operativos junto con miles de dispositivos reales.

plataformas de IA

Plataformas de IA de Google

Es una plataforma integral que lo ayuda a crear modelos específicos de aplicaciones y mejorar las arquitecturas de modelos existentes con un servicio de desarrollo de software de IA automatizado. Desde la ideación hasta la producción y la implementación, la plataforma ayuda a los desarrolladores a crear y ejecutar sus propias aplicaciones de aprendizaje automático.

Flujo tensor

Es una biblioteca de software de código abierto que tiene herramientas, bibliotecas y recursos de la comunidad integrales y flexibles que permiten a los desarrolladores implementar computación en una o más CPU/GPU en computadoras de escritorio, dispositivos móviles o servidores con una sola API.

azul de Microsoft

Una plataforma de computación en la nube pública que brinda servicios en la nube como computación, análisis, almacenamiento y redes. Es conocida como una herramienta soñada de copia de seguridad y recuperación ante desastres debido a su flexibilidad, recuperación avanzada del sitio e integración integrada.

Flujo de diálogo

Esta plataforma es una plataforma de comprensión del lenguaje natural que simplifica la planificación y el diseño de una interfaz de usuario conversacional en una aplicación móvil, una aplicación web, un bot, un dispositivo, un marco de respuesta de voz interactiva, etc.

NIA de Infosys

La plataforma de IA integrada de próxima generación es una plataforma basada en el conocimiento. Con su plataforma unificada, flexible y modular, Nia permite un amplio conjunto de soluciones específicas de la función y la industria y permite a los clientes crear experiencias personalizadas para satisfacer sus necesidades comerciales.

IA Rainbird

La plataforma Rainbird utiliza tecnología de automatización impulsada por IA para tomar decisiones inteligentes y brindar una experiencia fluida al cliente. La plataforma tiene una arquitectura abierta para que se integre sin esfuerzo con otras soluciones y API.

Fusión de la mente

Esta plataforma de inteligencia artificial conversacional de nueva generación está optimizada para crear asistentes conversacionales que muestren una comprensión profunda de un caso de uso o dominio específico al tiempo que brindan experiencias conversacionales excepcionalmente valiosas y flexibles.

Línea de fondo

No hay una respuesta clara sobre qué plataforma es la mejor, ya que cada plataforma y herramienta tiene sus propias características y usos distintos. Pero si necesita ayuda para optimizar el desarrollo de su aplicación o comprender la función de control de calidad, puede comunicarse con nuestro equipo de expertos y consultar sus dudas.

Con nuestra plataforma global, es decir, una empresa de desarrollo de IA en EE. UU., Asia y otros países, ayudamos a nuestros clientes a aprovechar al máximo la última tecnología y proporcionar un mejor ROI para su negocio.