IA na garantia de qualidade: o próximo estágio da interrupção da automação

Se nos sentarmos para analisar a jornada de desenvolvimento de aplicativos móveis desde que o ágil surgiu, descobriremos que as maneiras de como os aplicativos são entregues mudaram completamente.

Antes da introdução da abordagem ágil em aplicativos móveis , costumava haver uma versão mensal ou às vezes bimestral. Desde que a abordagem entrou em cena, os lançamentos de aplicativos adotaram uma abordagem semanal, quinzenal.

Para acompanhar esses lançamentos de compilação frequentes, o Teste Contínuo foi criado e os trajes de automação foram criados para testes de sanidade e regressão. Essa nova abordagem de teste deu suporte a entregas rápidas e ciclos de teste ainda mais rápidos.

Agora, com o mundo se movendo na direção da transformação digital, a necessidade de antecipar os requisitos do mercado e desenvolver um sistema que seja escalável e preditivo o suficiente para atender às tendências futuras está em seu clímax. Ir além da abordagem de teste contínuo agora é inevitável.

Na situação atual, os testes precisam de assistência para acelerar a entrega. O papel da inteligência artificial para melhorar o controle de qualidade pode nos ajudar a chegar lá. A necessidade de mudança é necessária na forma como a garantia de qualidade funciona em diferentes empresas. Existem principalmente duas forças motrizes para continuar o serviço de garantia de qualidade – uma é a agilidade na maneira como os testes são feitos (ou seja, garantia de qualidade constante) e a segunda é o tempo mais rápido de lançamento no mercado. Para que as equipes de controle de qualidade mantenham o método ágil de desenvolvimento, a automação de teste tradicional não é suficiente, tornando a IA na automação de teste inevitável.

Neste artigo, veremos o detalhamento do papel da IA ​​no controle de qualidade. Analisaremos as diferentes facetas da IA ​​na garantia de qualidade: papel da IA ​​no gerenciamento de qualidade, os benefícios da solução de qualidade habilitada para IA , as ferramentas populares de garantia de qualidade da IA ​​e os desafios associados à integração da IA ​​nos testes de aplicativos móveis.

Evolução dos Métodos de Gestão da Qualidade

Papel da IA ​​na garantia de qualidade: casos de teste para controle de qualidade autônomo

Benefícios do uso de inteligência artificial em testes e controle de qualidade

Os seis níveis de testes de IA

A estrutura e as plataformas populares de teste de IA

Resultado final

Evolução dos Métodos de Gestão da Qualidade

As estratégias de Garantia de Qualidade mudaram nos dias de hoje . Os que existiam na década de 1980 cruzaram vários passos para acompanhar as mudanças nos requisitos das abordagens e ciclo de desenvolvimento e entrega de software.

O presente caso, popularizado como teste contínuo, é dominado pela abordagem Agile e CI/CD . Mesmo depois de ser apontado como uma das etapas mais desenvolvidas de testes de software usando inteligência artificial , o teste contínuo traz alguns desafios importantes nos processos de workflow de Garantia de Qualidade :

• Automação em silos
• Ausência de visibilidade de requisitos de ponta a ponta
• O alto volume de teste

Para resolver esses problemas, o setor deve migrar para testes autônomos que garantam um controle de qualidade sem toque.

Papel da IA ​​na garantia de qualidade: casos de teste para controle de qualidade autônomo

A incorporação da IA ​​é o que atualiza o processo de controle de qualidade para seu estágio de serviços de teste de garantia de qualidade de software autônomo .

O teste de aplicativos para dispositivos móveis consiste em várias tarefas diferentes, como testes automatizados com script , testes manuais e testes não funcionais. O impacto e o papel da IA ​​nos testes de software podem ser vistos agregando valor nos atuais esforços de teste, permitindo aplicativos de exploração automática em dispositivos reais para garantir que todas as funcionalidades e fluxos de usuários funcionem como deveriam.

O uso de IA em testes também pode ajudar na identificação de novos bugs ou defeitos que são introduzidos durante a fase de exploração do aplicativo. As equipes de controle de qualidade podem usar ferramentas de teste de IA para complementar os esforços normais de teste, enquanto obtêm a melhor cobertura de teste em tempo acelerado e grande precisão.

O papel da IA ​​na garantia de qualidade para aprendizado de máquina e testes também será visto nas ferramentas de teste, onde os testes serão aprimorados com verificações visuais baseadas em IA, que fornecerão uma variedade de resultados diferentes.

Se falarmos explicitamente sobre os casos de teste de IA em Garantia de Qualidade, aqui estão as maneiras pelas quais os testadores estão usando a IA atualmente –

• Implementação de IA por meio de testes baseados em imagens
• Determinando se deve executar um script de teste
• Usando o spidering de IA
• Monitoramento de testes de API
• Automatizando tarefas

Com a participação ativa de IA e aprendizado de máquina na Garantia de Qualidade , o futuro será extremamente voltado para a experimentação dos especialistas em QA.

Benefícios do uso da tecnologia de IA em testes e controle de qualidade

Cronogramas acelerados

Há muitas maneiras pelas quais nossa equipe de desenvolvedores acelera o processo de desenvolvimento de aplicativos . Incorporar interrupções no processo de teste é uma delas. Em vez de passar por milhares de linhas de códigos, a IA poderá classificar os arquivos de log, escanear os códigos e detectar erros em segundos. Além disso, a IA não possui a síndrome de burnout e, portanto, produz resultados melhores e mais precisos.

Além disso, a IA pode evoluir com as alterações de código. Ele pode se adaptar e identificar novas funções e pode ser programado para decidir se algo é um novo recurso ou um bug decorrente da alteração do código.

Versão de compilação bem pesquisada

Ao usar a Inteligência Artificial na Garantia de Qualidade, torna-se possível que as empresas de desenvolvimento de IA examinem aplicativos semelhantes e determinem o que contribuiu para seu sucesso no mercado. Ao entender os requisitos do mercado, novos casos de teste podem ser feitos para garantir que o aplicativo não quebre quando se trata de atingir metas específicas.

Planejamento de teste sem esforço

Atualmente, uma boa parte do tempo do especialista em controle de qualidade é gasto no planejamento de cenários de casos de teste que , de outra forma, teriam dado a eles confiança no lançamento do aplicativo . O mesmo processo deve ser aplicado toda vez que uma nova versão é lançada no mercado.

As ferramentas de automação de controle de qualidade de IA podem ajudar os testadores a analisar o aplicativo rastreando todas as telas enquanto geram e executam cenários de casos de teste para eles, economizando tempo de planejamento.

Função expandida de um testador

Com a IA entrando em cena, as equipes de engenheiros de controle de qualidade se encontrarão aprendendo novas habilidades. Eles precisarão aprimorar suas habilidades em programação neurolinguística, inteligência de negócios, otimização matemática e análise algorítmica.

Em termos de título de trabalho, podemos prever que esses nomes venham a prevalecer –

• Estrategistas de controle de qualidade de IA
• Especialistas em testes de IA
• Cientistas de dados

Análise preditiva

A IA pode utilizar o cliente existente e examinar os dados para determinar como as necessidades dos usuários e a prática de navegação avançarão. Isso permite que testadores, designers e desenvolvedores estejam à frente dos padrões de desenvolvimento dos usuários e ofereçam melhor qualidade de ajuda. Com o ML, a plataforma que consiste em IA melhorará com o comportamento do usuário analisado e fornecerá previsões progressivamente mais exatas.

Teste de regressão aprimorado

Com a implantação rápida, há sempre uma necessidade maior de testes de regressão e, às vezes, os testes chegam ao ponto em que é impossível para as pessoas praticamente acompanharem. As organizações podem utilizar a IA para tarefas de teste de regressão mais tediosas, em que a ML pode ser usada para criar conteúdo de teste.

No caso de uma alteração na interface do usuário, o AI/ML pode ser utilizado para verificar cor, forma ou tamanho. Onde, de outra forma, seriam testes manuais, a IA pode ser utilizada para aprovação das progressões que um testador de controle de qualidade pode perder.

Teste de interface visual do usuário

A IA ajuda na aprovação visual das páginas do site. A IA pode testar diferentes conteúdos na interface do usuário. Esses testes são difíceis de automatizar, geralmente precisando de intervenção humana para tomar uma decisão sobre o design. No entanto, com ferramentas de visualização baseadas em ML, os contrastes nas imagens são vistos de uma maneira que não seria viável para as pessoas identificarem. O teste de IA elimina o esforço manual de modernizar o Document Object Model (DOM), construindo uma estrutura e perfis de riscos.

Os seis níveis de teste de controle de qualidade de IA

Nível zero:

Nesta fase, escrever o código é um processo repetitivo. Portanto, adicionar um campo à página significaria adicionar um teste . De forma mais clara, adicionar qualquer formulário a uma página significa adicionar um teste que verifica todos os campos. Adicionar uma página significa examinar todos os componentes e formulários por meio de um teste totalmente novo.

Quanto mais testes, maiores são as instâncias de você não conseguir garantir as funcionalidades do aplicativo como um todo. Para resolver isso, você verifica todos os testes com falha para saber se algo é um bug ou uma nova linha de base.

Nível um:

Nesse nível, quanto melhor a IA for aplicada ao seu aplicativo, mais autônomo será o seu controle de qualidade. A IA não deve apenas olhar para o Document Object Model da página, mas também para sua imagem visual. Uma vez que a estrutura de teste veja a página de forma holística, ela o ajudará a escrever verificações que, de outra forma, você teria que escrever manualmente.

A tecnologia de IA de hoje pode ajudá-lo a escrever o código de teste escrevendo as verificações. Além disso, eles podem verificar se um teste passa. Se falhar, ele deve notificá-lo para que você possa verificar se a falha é real ou ocorreu devido a uma alteração de software.

Nível dois:

Por meio do Nível Um, o especialista em controle de qualidade evitaria o aspecto demorado de escrever cheques, enquanto você também pode usar a IA para testar os elementos visuais da página. Mas o que se segue – verificar cada falha de teste – é uma tarefa tediosa.

Nesse nível, sua IA entende as diferenças em termos que os usuários do aplicativo também seriam capazes de entender. Assim, poderá agrupar as alterações de um número de páginas, conforme as entende semanticamente.

No Nível 2, a IA pode dizer ao testador quando as alterações feitas são as mesmas e perguntar se ele deve aceitar ou rejeitar as alterações como um grupo.

Nível três:

No nível anterior, a intervenção humana ainda é necessária para verificar qualquer alteração ou falha detectada no aplicativo. No nível 3, a IA faz o trabalho.

Por exemplo, ao aplicar as técnicas de aprendizado de máquina, a IA pode examinar os elementos visuais do aplicativo e decidir se a interface do usuário está desativada, com base na regra padrão de design.

A IA nesse nível pode avaliar páginas sem intervenção humana, simplesmente entendendo os dados e as regras de design. Ele analisaria centenas de resultados e analisaria como as coisas mudam ao longo do tempo. Então, com a ajuda do aprendizado de máquina, seria capaz de identificar diferenças nas mudanças.

Nível quatro:

Até agora, os humanos ainda estão conduzindo os testes. O nível 4 é onde a IA assumiria o controle.

Como a IA de nível 4 é capaz de examinar um aplicativo semanticamente e entendê-lo como um humano, ele pode conduzir os testes. Essa IA poderá ver as interações do usuário ao longo do tempo e visualizar a interação, entender a página e o fluxo do usuário.

Depois que a IA entender o tipo de página, ela usará técnicas de aprendizado por reforço para iniciar os testes de direção automaticamente.

Nível cinco:

Esta parte está fora de um romance científico agora. Nesse estágio, a IA poderá se comunicar com o gerente de produto, entender o aplicativo e conduzir os testes – tudo por conta própria.

Embora atualmente a IA ainda esteja no Nível 1, existem alguns eventos de automação que já estão usando Inteligência Artificial: teste de interface do usuário visual, teste de API, teste e garantia de qualidade automatizados e Spidering.

A estrutura e as plataformas populares de teste de IA

Embora lenta, a Garantia de Qualidade vem entrando e prevalecendo na terceira onda de automação com a ajuda de plataformas de garantia de qualidade orientadas por IA.
Aqui estão algumas das principais ferramentas e plataformas de automação de teste de IA em operação no mercado hoje para responder à pergunta mais frequente: como as ferramentas de IA podem melhorar a garantia de qualidade?

Ferramentas de automação de testes

IA de berinjela

Ele faz uso de algoritmos inteligentes para navegar no software, prever os muitos defeitos e resolver os desafios com a ajuda da correlação de dados avançada. Ele também permite a automação de mecanismos de automação de teste e fornece análise gráfica da cobertura e dos resultados do teste.

Avanço

A plataforma fornece análise profunda do software por meio de aprendizado de máquina e fornece modelos de “planos de aplicativos” que aplicam a geração cognitiva. Esses blueprints têm a capacidade de desenvolver vários casos de teste em apenas alguns minutos. O Appvance também vem com uma funcionalidade Test Designer que pode ser combinada com comparação de capturas de tela, testes orientados a dados e captura automática AJAX ou DOM.

Testim.io

O uso de IA e aprendizado de máquina para autoria, execução e manutenção dos testes automatizados é feito por essa ferramenta. Ele se concentra em testes funcionais de ponta a ponta e de interface do usuário. A plataforma se torna continuamente mais inteligente e a estabilidade de seus conjuntos de testes aumenta com mais execuções.

Testsigma

É uma das ferramentas orientadas por IA mais usadas para testes automatizados contínuos. A plataforma faz uso de processamento de teste de linguagem natural para escrever testes automáticos de qualidade. Ele também identifica casos de teste relevantes para execução de teste e evita falhas repentinas de teste.

Applitools

Com esta ferramenta, não há necessidade de definir nenhuma configuração de processamento visual, porcentagens ou configurações para criar testes visuais. A ferramenta automaticamente entende quais mudanças são mais prováveis ​​de serem bugs e quais são as mudanças desejadas e então prioriza as diferenças.

TestCraft

É uma plataforma de automação de teste com inteligência artificial para testes contínuos e de regressão. Com o TestCraft, os testadores podem criar visualmente testes automatizados baseados em Selenium usando uma interface de arrastar e soltar e operá-los em vários navegadores e ambientes de trabalho simultaneamente.

SauceLabs

É uma ferramenta robusta baseada em nuvem que aproveita ML e IA. A ferramenta é considerada a maior nuvem de testes contínuos do mundo, que oferece cerca de 900 combinações de navegadores e sistemas operacionais, além de milhares de dispositivos reais.

Plataformas de IA

Plataformas de IA do Google

É uma plataforma de ponta a ponta que ajuda você a criar modelos específicos de aplicativos e melhorar as arquiteturas de modelos existentes com um serviço automatizado de desenvolvimento de software de IA. Da idealização à produção e à implantação, a plataforma ajuda os desenvolvedores a criar e executar seus próprios aplicativos de ML.

Fluxo tensor

É uma biblioteca de software de código aberto que possui ferramentas, bibliotecas e recursos de comunidade abrangentes e flexíveis que permitem aos desenvolvedores implantar computação em uma ou mais CPUs/GPUs em desktop, dispositivo móvel ou servidor com uma API individual.

Microsoft Azure

Uma plataforma de computação em nuvem pública que fornece serviços em nuvem como computação, análise, armazenamento e rede. É conhecido como uma ferramenta de sonho de backup e recuperação de desastres devido à sua flexibilidade, recuperação avançada de sites e integração integrada.

Fluxo de diálogo

Essa plataforma é uma plataforma de compreensão de linguagem natural que simplifica o planejamento e o design de uma interface do usuário conversacional em um aplicativo móvel, aplicativo da Web, bot, dispositivo, estrutura de resposta de voz interativa e assim por diante.

Infosys NIA

A plataforma de IA integrada de próxima geração é uma plataforma baseada em conhecimento. Com sua plataforma unificada, flexível e modular, a Nia permite um amplo conjunto de soluções específicas do setor e da função e permite que os clientes criem experiências personalizadas para atender às suas necessidades de negócios.

Rainbird AI

A plataforma Rainbird usa tecnologia de automação alimentada por IA para ter uma tomada de decisão inteligente e uma experiência tranquila do cliente. A plataforma possui uma arquitetura aberta para que seja integrada sem esforço com outras soluções e APIs.

Mindmeld

Essa plataforma de IA conversacional de nova geração é simplificada para a criação de assistentes de conversação que mostram uma compreensão profunda de um caso de uso ou domínio específico, proporcionando experiências de conversação excepcionalmente valiosas e flexíveis.

Resultado final

Não há uma resposta clara para qual plataforma é a melhor, pois cada plataforma e ferramenta tem seus próprios recursos e usos distintos. Mas se você precisar de ajuda para otimizar o desenvolvimento de seu aplicativo ou entender a função de garantia de qualidade, entre em contato com nossa equipe de especialistas e tire suas dúvidas.

Com nossa plataforma global, ou seja, empresa de desenvolvimento de IA nos EUA, Ásia e outros países, auxiliamos nossos clientes e clientes a aproveitar ao máximo a tecnologia mais recente e fornecer melhor ROI para o seu negócio.