El ámbito de las Tecnologías de la Información está en constante cambio, por lo que diversos departamentos tienes transformaciones disruptivas, el área de Testing no es la excepción, ya que los responsables de calidad deben trabajar con nuevas herramientas para mejorar su desempeño.
Entre los principales avances tecnológicos que tendrán impacto para los profesionales responsables del Testing son:
- Metodologías ágiles y DevOps
Las organizaciones han adoptado la metodología ágil como respuesta a los requisitos que cambian rápidamente y DevOps como respuesta a la demanda de velocidad.
DevOps incluye prácticas, reglas, procesos y herramientas que ayudan a integrar las actividades de desarrollo y operación para reducir el tiempo desde el desarrollo hasta las operaciones. DevOps se ha convertido en una solución ampliamente aceptada para organizaciones que buscan formas de acortar los ciclos de vida del software, desde el desarrollo hasta la entrega y la operación.
- API y automatización de pruebas de servicios
La API y los servicios se reutilizan en más de una aplicación o componente. Estos cambios, a su vez, requieren que los equipos prueben API y servicios independientes de la aplicación que los utiliza.
Cuando se utilizan API y servicios en las aplicaciones y componentes del cliente, probarlos es más efectivo y eficiente que probar al cliente. La tendencia es que la necesidad de automatización de pruebas de API y servicios continúa aumentando, posiblemente superando a la funcionalidad utilizada por los usuarios finales en las interfaces de usuario.
Tener el proceso, la herramienta y la solución correctos para la prueba de automatización de API es más crítico que nunca. Por lo tanto, vale la pena su esfuerzo para aprender las mejores herramientas de prueba de API para sus proyectos de prueba.
- Inteligencia Artificial para Testing
Aunque la aplicación de los enfoques de Inteligencia Artificial y Machine Learning para abordar los desafíos en las pruebas de software no es algo nuevo en la comunidad de investigación de software, los avances recientes en IA / ML con una gran cantidad de datos disponibles plantean nuevas oportunidades para aplicar estas tecnologías en pruebas.
Sin embargo, la aplicación de IA / ML en las pruebas aún se encuentra en las primeras etapas. Las organizaciones encontrarán formas de optimizar sus prácticas de prueba en AI / ML.
Los algoritmos AI / ML se desarrollan para generar mejores casos de prueba, scripts de prueba, datos de prueba e informes. Los modelos predictivos ayudarían a tomar decisiones sobre dónde, qué y cuándo realizar la prueba. La analítica inteligente y la visualización ayudan a los equipos a detectar fallas, a comprender la cobertura de las pruebas, las áreas de alto riesgo, etc.
- Automatización de pruebas móviles
La tendencia del desarrollo de aplicaciones móviles sigue creciendo a medida que los dispositivos móviles son cada vez más capaces.
Para ser totalmente compatible con DevOps, la automatización de pruebas móviles debe ser parte de las cadenas de herramientas de DevOps. Sin embargo, la utilización actual de la automatización de pruebas móviles es muy baja, en parte debido a la falta de métodos y herramientas.
La tendencia de las pruebas automatizadas para aplicaciones móviles sigue aumentando. Esta tendencia se debe a la necesidad de reducir el tiempo de comercialización y los métodos y herramientas más avanzados para la automatización de pruebas móviles.
La integración entre laboratorios de dispositivos móviles basados en la nube como Kobiton y herramientas de automatización de pruebas como Katalon puede ayudar a llevar la automatización móvil al siguiente nivel.
- Entornos de prueba y datos
El rápido crecimiento de Internet of Things (IoT) significa que hay más sistemas de software que operan en numerosos entornos diferentes. Esto plantea un desafío para los equipos de prueba para garantizar el nivel correcto de cobertura de prueba. De hecho, la falta de entornos y datos de prueba es un gran desafío cuando se solicita la prueba en proyectos ágiles.
Se espera un crecimiento en la oferta y el uso de entornos de prueba basados en la nube y en contenedores. La aplicación de IA / ML para generar datos de prueba y el crecimiento de los proyectos de datos son algunas soluciones para la falta de datos de prueba.
Estas son las tendencias de prueba de software emergentes que se deben tener en cuenta en este año, ya que vivimos en el mundo de cambios exponenciales sin precedentes impulsados por la tecnología y la transformación digital.
Las organizaciones y los individuos deben permanecer conscientes de los desarrollos en la industria. Mantenerse al día con estas tendencias le brindará a los Testers, organizaciones y equipos la oportunidad de mantenerse un paso adelante.
imagen: Zan Ilic
