La inteligencia artificial (AI) y el Machine Learning (ML) permiten a las empresas cerrar las brechas de prueba y se aplican mejor cuando aumentan la experiencia y las capacidades de las personas para procesar datos en tiempo real.

Para las transformaciones digitales, las herramientas que aprovechan ML pueden ayudar al área de testing para control de calidad (QA) para problemas que son difíciles de realizar manualmente o con pruebas automatizadas, según el informe «Benefits of Automation & AI in Functional Testing», escrito por Isaac Sacolick, fundador y presidente de StarCIO. Doscientos CIO, CISO y líderes de TI en desarrollo, control de calidad y operaciones de grandes empresas fueron encuestados sobre sus estrategias, prácticas y desafíos de prueba.

Estos son los beneficios clave de la IA para las pruebas funcionales.

La IA es buena para los negocios

Casi todos los 200 líderes de TI encuestados dijeron que están experimentando con las capacidades de IA en las pruebas (solo el 1 % dijo que no tenía planes de usar IA en el control de calidad), y casi la mitad de ellos (49 %) está viendo los beneficios comerciales de usar IA en control de calidad, se indicó en el estudio.

Las áreas donde ML tiene el mayor potencial incluyen la detección de anomalías, el uso de la visión artificial para detectar cambios en la interfaz de usuario y el aprovechamiento del procesamiento del lenguaje natural en la creación de pruebas, según el informe.

Teniendo en cuenta dónde se encuentra la IA en otras áreas de la tecnología y otras áreas del negocio, Sacolick encontró que ese número era bastante alto. «Si me hubieras preguntado antes, habría adivinado tal vez un 15 % o un 20 %. Y también por el hecho de que la IA todavía es un área con poca inversión en el ciclo de vida del desarrollo de software. Entonces, para las personas que usan capacidades más avanzadas, me pareció sorprendente».

Una de las razones por las que más organizaciones utilizan la IA en las pruebas es que se dan cuenta de que los desarrolladores no tienen el tiempo ni las habilidades suficientes para realizar pruebas manuales sólidas. En consecuencia, buscan herramientas para poder hacerlo, dijo Sacolick. Y las herramientas han recorrido un largo camino, particularmente en los últimos cinco años.

El uso de IA puede ayudar a reducir drásticamente el mantenimiento requerido para scripts y aplicaciones. Una vez que los equipos de prueba se ajustan a un nuevo paradigma, hay un impacto significativo en la solidez y compatibilidad de las pruebas.

La cobertura de la plataforma es una barrera para la automatización

Los encuestados también señalaron que probar múltiples navegadores, dispositivos y sistemas operativos es un punto débil de prueba, y la falta de cobertura de la plataforma es una barrera importante para la automatización de pruebas.

El 22% de los encuestados dijo que puede escribir un solo caso de prueba que puede ejecutarse en cualquier plataforma sin modificaciones, mientras que el 77% de los encuestados escribe diferentes pruebas o tiene que personalizar las pruebas para cada plataforma.

Donald Jackson, tecnólogo en jefe de Micro Focus, patrocinador del informe, dijo que lo que realmente lo sorprendió fue que tantos clientes dijeron que hoy podían escribir una sola prueba que se ejecuta en cualquier plataforma sin modificaciones.

Al segmentar esto por nivel de trabajo, hay una gran discrepancia entre el nivel de CXO y los equipos que realmente entienden lo que está pasando, probablemente porque los CXO no están realmente conectados exactamente con lo que están haciendo los desarrolladores, dijo Jackson.

«Cuando hablamos de ‘plataforma’ en esta encuesta en particular, nos referimos a la capacidad de ejecutarse en una plataforma Mac, macOS, iOS, Android y Windows con un solo script», se menciona en el estudio. «Cuando observa la respuesta de CXO, el 38% dice: ‘Podemos escribir una sola prueba que se puede ejecutar en cualquier plataforma sin modificaciones’. Luego, cuando hablas con los chicos que realmente lo entienden, los desarrolladores, el control de calidad y las operaciones de TI, solo el 19 % dice eso».

La IA reduce la barrera de la automatización

Otra cosa que la IA puede hacer es reducir la barrera para aquellos que quieren automatizar, por dos razones. Una es que es un poco más simple de hacer y no requiere tanta experiencia en el dominio como lo que sería la automatización tradicional. Lo que esto significa es que puede involucrar a más evaluadores en la automatización.

Además, los desarrolladores también pueden involucrarse en la automatización. Entienden el producto y saben lo que codificaron, pero no necesariamente necesitan saber cómo automatizar, porque la barrera de la automatización se ha reducido enormemente.

Automatizar más pruebas durante el proceso de desarrollo y aumentar el alcance de las pruebas para incluir casos de prueba de rendimiento, seguridad, funcionalidad y programación de aplicaciones es una estrategia de prueba de desplazamiento a la izquierda, según el informe.

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