Os processos tradicionais de garantia de qualidade (QA) dependem há muito tempo de testes manuais e casos de teste predefinidos. Embora eficazes no passado, estes métodos são muitas vezes lentos, suscetíveis a erros humanos e levam a atrasos no desenvolvimento e custos inflacionados. Não é novidade que o Gartner relata que 88% dos líderes de serviços sentem que as abordagens atuais de controle de qualidade não atendem aos requisitos. À medida que a IA assume o papel central, a garantia de qualidade da IA pode capacitar as equipes a fornecer software program de maior qualidade com mais rapidez. Este artigo explica como a IA na garantia de qualidade agiliza os testes de software program e, ao mesmo tempo, melhora o desempenho do produto.
O que é garantia de qualidade baseada em IA?
A garantia de qualidade (QA) de IA usa inteligência synthetic para agilizar e automatizar diferentes partes do processo de teste de software program. O controle de qualidade com tecnologia de IA apresenta diversas inovações técnicas que transformam o processo de teste.
Os modelos de aprendizado de máquina analisam dados históricos para detectar áreas de alto risco, priorizar casos de teste e otimizar a cobertura de testes. A IA também automatiza a geração de dados de teste, criando uma ampla gama de dados de teste que reduz a necessidade de entrada handbook.
Com testes adaptativos, a IA ajusta os casos de teste em tempo actual conforme mudam os requisitos do usuário. Além disso, a IA permite que os testadores criem e executem testes facilmente, sem escrever uma única linha de código.
Benefícios da IA na garantia de qualidade
Aqui estão alguns benefícios da garantia de qualidade baseada em IA:
- Maior eficiência: A IA assume as tarefas repetitivas que muitas vezes retardam o processo de controle de qualidade. Como resultado, as equipes de controle de qualidade podem se concentrar no fornecimento de software program de alto desempenho em vez de gerar casos de teste e rastrear erros manualmente. A IA também automatiza a geração de dados de teste, criando uma ampla gama de dados de teste que reduz a necessidade de entrada handbook. Como resultado, as equipes de controle de qualidade executam um quantity maior de casos de teste e cobrem uma gama mais ampla de cenários. Com essas vantagens, o controle de qualidade baseado em IA pode ajudar as organizações a reduzir os custos de controle de qualidade em mais de 50%.
- Precisão aprimorada: A automação alimentada por IA aumenta a precisão do controle de qualidade, eliminando erros humanos comuns em testes manuais. O controle de qualidade automatizado supera os testes manuais, oferecendo até 90% de precisão. Como resultado, ele reconhece melhor padrões, bugs e problemas de desempenho que os testadores manuais podem não perceber.
- Teste Inteligente: O aprendizado de máquina analisa dados anteriores para identificar áreas de alto risco e ajuda a priorizar quais casos de teste precisam de atenção primeiro. Por meio de testes adaptativos alimentados por IA, os testadores podem atualizar os casos de teste em tempo actual conforme as necessidades e os requisitos evoluem.
Tendências emergentes no controle de qualidade de software program de IA
A IA está remodelando a forma como as equipes de controle de qualidade operam, desde a aceleração da criação de testes até o aprimoramento do gerenciamento de dados de teste. Aqui estão algumas tendências emergentes no controle de qualidade de software program de IA:
Automação de testes com tecnologia de IA
A criação de casos de teste agora é mais rápida e precisa com IA. Ferramentas como o AI Check Case Generator da Taskade analisam os requisitos de software program e automatizam automaticamente os casos de teste para cobrir uma ampla variedade de cenários. Isso simplifica o processo de teste e garante que você não perca nenhuma área crítica. O resultado? Melhor cobertura e maior precisão, tudo em menos tempo.
Recuperação automática de falhas de teste
Um dos recursos de IA mais valiosos é a recuperação automática de falhas de teste ou “autocorreção”. TestRigor se destaca aqui, pois pode ajustar os testes automaticamente quando o aplicativo muda. Isso significa menos interrupções e menos tempo gasto corrigindo scripts de teste. Os testes só falham quando a IA detecta erros relevantes aos requisitos da aplicação.
Análise preditiva aprimorada para qualidade
Ferramentas como as usadas pela Atlassian analisam dados históricos para prever possíveis falhas e identificar as causas-raiz antes que se tornem problemas mais significativos. Isso permite que as equipes se concentrem em áreas de alto risco e priorizem os testes onde são mais importantes. A McKinsey ressalta que essas análises podem melhorar significativamente a confiabilidade do software program e reduzir os custos de garantia.
Gerenciamento aprimorado de dados de teste
Com ferramentas orientadas por IA, o gerenciamento de dados de teste se torna muito mais simples. Soluções que oferecem geração de dados sintéticos e mascaramento de dados garantem que os dados de teste sejam realistas e precisos, ao mesmo tempo que protegem informações confidenciais. Os dados sintéticos ajudam as equipes de controle de qualidade a realizar testes significativos, ao mesmo tempo que cumprem os regulamentos de privacidade de dados.
Monitoramento alimentado por IA
O monitoramento alimentado por IA oferece suggestions em tempo actual durante os testes, o que significa que os problemas podem ser detectados e corrigidos imediatamente. As ferramentas de monitoramento rastreiam o desempenho em diferentes ambientes. Isso garante que o software program funcione de forma consistente, não importa onde esteja sendo executado. Isso também torna a solução de problemas mais rápida e mantém o desempenho no mesmo nível sob diversas condições.
Priorização aprimorada de casos de teste
Outra área onde a IA causa um impacto significativo é a priorização de casos de teste. Ferramentas como o Deloitte Digital Tester usam resultados históricos de testes e dados de uso do produto para determinar os testes mais críticos. Portanto, as equipes podem se concentrar primeiro nos testes mais importantes, reduzindo testes desnecessários e melhorando a eficiência geral no processo de controle de qualidade.
Como ferramentas de teste populares aproveitam a IA na garantia de qualidade
As ferramentas de teste estão se tornando mais inteligentes e eficientes com a integração da IA. Aqui estão algumas ferramentas populares que usam IA para aumentar suas capacidades.
Ferramentas de automação de testes
- Selenium usa IA para aprimorar seus recursos de automação internet, identificando com eficiência elementos dinâmicos em aplicativos internet. Seu recurso de autocorreção alimentado por IA mantém os scripts de teste atualizados conforme os elementos do aplicativo mudam, reduzindo a necessidade de manutenção handbook. Isso torna o Selenium uma ferramenta versátil para automatizar testes funcionais em múltiplas plataformas e navegadores.
- Appium usa IA para simplificar os testes de aplicativos móveis nas plataformas iOS e Android. Automatiza a detecção e interação com elementos móveis, como gestos e entradas. Em última análise, a IA ajuda o Appium a simplificar o processo de criação de testes e a oferecer aos usuários uma experiência de teste unificada em ambos os sistemas operacionais móveis.
Ferramentas de gerenciamento de testes
- TestRail integra IA para agilizar o gerenciamento de testes, gerando casos de teste por meio de PNL. Ele vai um passo além e prioriza cada caso de teste com base no risco. Além disso, TestRail usa IA para auxiliar na depuração, tornando a manutenção dos testes mais eficiente e reduzindo a probabilidade de erros.
- ALM Octane usa IA para aprimorar o gerenciamento e análise de testes. A sua análise de risco de qualidade baseada em IA recomenda testes para áreas de alto risco, garantindo que questões críticas sejam cobertas. A análise de causa raiz baseada em IA da plataforma ajuda a identificar defeitos, enquanto a PNL permite que usuários técnicos e não técnicos criem facilmente testes em linguagem pure.
Ferramentas de controle de qualidade
- TestCraft fornece uma plataforma de baixo código e alimentada por IA para testes de aplicativos da internet. Ele gera automaticamente cenários de teste e usa IA para auto-curar scripts de teste à medida que a IU muda. Isso minimiza a necessidade de atualizações manuais.
- ACCELQ simplifica a automação de testes com sua plataforma sem código e alimentada por IA. Ele oferece suporte ao desenvolvimento orientado a comportamento (BDD), espelhando processos de negócios reais para criar casos de teste reutilizáveis. Além disso, a IA ajuda a gerenciar a automação de páginas internet e APIs dinâmicas complexas, tornando o ACCELQ altamente eficiente para testar aplicativos e serviços internet modernos.
- A Parasoft usa IA para aprimorar sua plataforma de qualidade contínua, automatizando processos de teste de ponta a ponta. A IA melhora a cobertura dos testes desde o código até a IU, garantindo a confiabilidade do software program. A plataforma também fornece análises baseadas em IA para identificar lacunas nos testes e otimizar a estratégia geral de testes.
Desafios e limitações do controle de qualidade de IA
Embora a IA traga vários benefícios para o controle de qualidade, há alguns desafios a serem considerados. Em primeiro lugar, adicionar IA ao fluxo de trabalho de controle de qualidade requer um investimento inicial significativo. As empresas devem alocar antecipadamente o tempo e os recursos necessários para usar a IA de forma eficaz.
Além do custo, dados imprecisos ou tendenciosos podem comprometer os resultados, tornando a IA menos eficaz na detecção de bugs ou na otimização de testes. Isto está intimamente ligado às crescentes preocupações éticas. Se a IA aprender com dados tendenciosos, os resultados refletirão esses preconceitos e distorcerão os resultados. As equipes de controle de qualidade devem examinar os dados e manter a transparência em todo o fluxo de trabalho de testes para garantir a imparcialidade.
Da mesma forma, a IA generativa ainda não amadureceu totalmente no controle de qualidade, especialmente em testes de aplicativos móveis. Por exemplo, ferramentas como ChatGPT ainda não podem ser testadas em diversos dispositivos móveis. Isso limita a capacidade de carregar aplicativos em {hardware} específico ou criar casos de teste detalhados para funções específicas, como telas de login. Estas limitações mostram que, embora a IA esteja a evoluir rapidamente, ainda não substituiu a necessidade de testes manuais em determinadas áreas.
Como a IA impactará a garantia de qualidade no futuro?
À medida que mais equipes de controle de qualidade adotam a IA por sua eficiência e precisão incomparáveis, ela se tornará parte integrante de seus fluxos de trabalho. O resultado será maior inovação e novos padrões de referência para velocidade e qualidade no desenvolvimento de software program.
O controle de qualidade baseado em IA também está se tornando basic para o DevOps. A integração perfeita permitirá testes contínuos e ciclos de lançamento mais rápidos. Os processos se tornarão mais eficientes e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e controle de qualidade melhorará.
A qualificação se tornará essencial à medida que a IA transformar o controle de qualidade. As organizações devem investir em formação para garantir que as equipas possam aproveitar plenamente o potencial da IA. Aqueles que se adaptarem liderarão num futuro impulsionado pela IA, enquanto outros correm o risco de ficar para trás.
Palavras Finais
O controle de qualidade baseado em IA está preparado para automatizar tarefas repetíveis e permitir testes mais inteligentes e eficientes. Desde a automatização da geração de casos de teste até a melhoria da detecção de erros e a redução do tempo de lançamento no mercado, o controle de qualidade baseado em IA estabelece novos padrões de velocidade e qualidade.
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