La mayoría de los avances en las pruebas de aplicaciones han sido desde pruebas manuales hasta pruebas de automatización, que utiliza tecnologías especializadas para ejecutar scripts de prueba automáticamente sin ninguna participación humana. La automatización es el enfoque más aceptable para aumentar la efectividad de las pruebas. productividady cobertura de prueba.
Con el uso de marcos y tecnologías de prueba, los desarrolladores o evaluadores crean el script de prueba para las pruebas automatizadas. El script de prueba prueba automáticamente la aplicación sin ninguna participación humana y se muestran los resultados. A diferencia de las pruebas automatizadas, las pruebas manuales dependen de que el ingeniero de pruebas escriba los casos de prueba e implemente la aplicación en función de esos casos de prueba.
Al automatizar procesos repetitivos y otras tareas relacionadas, los ingenieros de pruebas pueden aumentar la cobertura de las pruebas y al mismo tiempo ahorrar mucho tiempo. Sin embargo, las pruebas manuales requieren que los evaluadores repitan las mismas tareas repetidamente, lo cual es un proceso tedioso. Por tanto, podemos concluir que la automatización de pruebas se centra principalmente en automatizar el trabajo humano manual con sistemas o dispositivos.
El uso de una herramienta de pruebas de automatización simplifica el acceso a los datos de las pruebas, la gestión de la ejecución de las pruebas y la comparación automática de los resultados de las pruebas con las expectativas para determinar si hay errores o errores presentes o si la aplicación está libre de ellos.
El panorama técnico está evolucionando aún más hacia la automatización sin código y la automatización que emplea bots que utilizan tecnologías de próxima generación como Inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML)y Deep Learning para garantizar la implementación de aplicaciones que cumplan tanto con los criterios de cumplimiento como con las necesidades de calidad (DL) del cliente. Para que el proceso de prueba sea más fácil, rápido y confiable, su demanda ha aumentado en los últimos años.
La inteligencia artificial (IA) alguna vez fue simplemente un término de moda, pero ahora es un componente esencial de la vida diaria. La inteligencia artificial (IA) prevalece hoy en día, desde vehículos autónomos hasta teléfonos inteligentes, dispositivos inteligentes (Alexa, Siri, etc.), aplicaciones inteligentes (Cortana, Asistente de Google, etc.) y electrodomésticos inteligentes. Todas las organizaciones utilizan IA, incluidas la banca, los seguros, la tecnología financiera, la atención médica y más. Sin duda, esta tecnología tiene una presencia exigente en el creciente campo de las pruebas de aplicaciones.
Si bien el proceso de desarrollo de aplicaciones avanza mediante métodos modernos como las pruebas continuas, ágiles y DevOps, la utilización de inteligencia artificial es crucial para maximizar la eficacia de las pruebas de aplicaciones. Estas pruebas avanzadas garantizan una mejor cobertura de pruebas, mayor precisión de las pruebas, un tiempo de comercialización más corto y una disminución significativa en los gastos totales de pruebas.
Las técnicas de prueba de aplicaciones automatizadas incorporan inteligencia artificial para hacer que las pruebas sean más inteligentes, más confiables y más efectivas. Las organizaciones todavía enfrentan varios problemas relacionados con las técnicas tradicionales de prueba de automatización, pero estos problemas pueden resolverse utilizando IA en particular.
Antes de hacer eso, es fundamental comprender a fondo la IA para obtener una comprensión más profunda. En una sección posterior, hablaremos sobre cómo podría mejorar las pruebas automatizadas de aplicaciones.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es una tecnología que puede apoyar la cognición y la actividad humana. Tiene capacidades de autoaprendizaje progresivo. Comprende el medio ambiente, resuelve problemas humanos y lleva a cabo tareas humanas para lograr sus objetivos.
Por ejemplo, Google Maps utiliza la IA para rastrear patrones de tráfico y proponer las mejores rutas, Alexa o Siri para el control por voz, oponentes de ajedrez por computadora, coches de auto-conducción, y por Netflix para recomendar contenido según las preferencias del usuario.
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) funcionan ingresando datos en algoritmos inteligentes que pueden aprender y desarrollarse evaluando patrones dentro de los datos; Cuantos más datos adquieren estos algoritmos, mejor comprenden el entorno y predicen patrones. Dependiendo de las técnicas de coincidencia de patrones, estos sistemas se pueden programar para realizar tareas tanto sencillas como difíciles.
Puede definirse como la capacidad de un programa informático o de una máquina para razonar de forma independiente, pensar críticamente y aprender mediante la recopilación de información y la modificación de comportamientos futuros de forma positiva.
¿Cómo puede la IA ayudar a resolver los problemas asociados con la automatización de pruebas?
Podemos ampliar la cobertura de las pruebas y acelerar el proceso de validación de la aplicación con pruebas automatizadas. Sin embargo, la implementación de la automatización de pruebas conlleva varias dificultades que, si no se resuelven, podrían provocar interminables pesadillas a los evaluadores y provocar el fracaso de las pruebas automatizadas de aplicaciones. Las dificultades encontradas durante las pruebas automatizadas se enumeran a continuación junto con las formas en que la IA ayuda a superar estos problemas de automatización de pruebas.
Encontrar el grupo perfecto de personas
Encontrar el equipo adecuado con las habilidades adecuadas para la creación de secuencias de comandos es uno de los mayores desafíos en las pruebas automatizadas.
Al utilizar soluciones de automatización de pruebas basadas en inteligencia artificial, los evaluadores pueden superar la dificultad de reunir el equipo y el conjunto de habilidades correctos al tener acceso a una plataforma de secuencias de comandos parcial o totalmente sin código.
Tiempo dedicado a tareas repetitivas
No importa cuán reutilizables sean los componentes, los equipos siempre se encuentran creando gran parte del mismo código una y otra vez, lo que lleva mucho tiempo.
Este problema se puede resolver utilizando IA para crear scripts de prueba de forma rápida y autónoma. Para generar automáticamente guiones de prueba para proyectos que sean comparables, se pueden enseñar sistemas de IA basándose en las entradas y salidas de proyectos anteriores.
Pruebas escamosas
Los equipos de pruebas pasan horas averiguando por qué falló una prueba, por ejemplo, si hubo problemas con la aplicación o con los propios casos de prueba. Este tipo de fallas en las pruebas se conocen como pruebas inestables y provocan que las versiones se suspendan innecesariamente, lo que retrasa la entrega de la aplicación.
Una vez más, la IA está ahí para ayudar a los equipos a superar el problema de las pruebas inconsistentes. La IA acelera el proceso al producir casos de prueba más sólidos e identificar patrones en fallas de prueba aparentemente aleatorias.
Actualizaciones frecuentes de scripts como resultado de cambios en la interfaz de usuario
Las organizaciones modifican con frecuencia la interfaz de usuario de la aplicación para crear una experiencia de usuario perfecta. Incluso si los cambios son menores o apenas perceptibles, podrían hacer que ciertas actividades en el sitio web no pasen los scripts de prueba.
Se pueden entrenar herramientas basadas en algoritmos de IA para identificar cambios mínimos en el código o problemas de la aplicación. Luego, estas tecnologías pueden responder adecuadamente y evitar la necesidad de actualizaciones manuales de scripts para ajustes tan pequeños.
Elegir el tamaño de prueba y los casos de prueba correctos
Las pruebas de regresión deben ejecutarse después de cada modificación de la aplicación. Sin embargo, no es razonable ejecutar el conjunto completo de pruebas de regresión después de cada cambio en un lugar de trabajo de ritmo rápido. Por lo tanto, siempre ha sido difícil para los equipos de prueba elegir el número y el conjunto de casos de prueba adecuados para ejecutar una determinada actualización.
La IA puede ayudar a los evaluadores a crear algoritmos que establezcan el conjunto de pruebas de regresión para el cambio especificado en función de varias características y anticipen el tamaño apropiado.
mantener actualizados los scripts y suites de prueba
Mantener una gran cantidad de scripts de prueba se vuelve difícil cuando una aplicación crece en tamaño. Dado que las tecnologías de IA se pueden utilizar para mantener y extraer los guiones de prueba necesarios siguiendo los criterios de prueba, se puede utilizar la IA para superar esta dificultad.
Como resultado, la IA ayuda a superar las dificultades asociadas con la automatización de pruebas convencional, lo que se considera el comienzo de una revolución.
Cómo la IA puede mejorar la automatización de pruebas
Durante las últimas décadas, las pruebas de aplicaciones han avanzado significativamente. Las pruebas manuales fueron el primer paso, seguido de la automatización temprana, pruebas ágilesy finalmente pruebas continuas. Ahora ha alcanzado la fase de prueba para pruebas autónomas aumentadas por IA.
Aunque lograr pruebas autónomas puede parecer imposible, puede comenzar a integrar funciones de IA que proporcionarán la base para ello. La IA puede mejorar las pruebas al acelerar la generación de pruebas, aumentar la cobertura de las pruebas y reducir el mantenimiento de las mismas.
Las pruebas unitarias, las pruebas de interfaz de usuario, las pruebas de API y el mantenimiento de un conjunto de pruebas de automatización son solo algunas de las ventajas del uso de la IA en la automatización de pruebas.
Permite automatizar el proceso de pruebas unitarias.
Las pruebas unitarias se utilizan con frecuencia como un componente de las pruebas continuas o CI/CD en DevOps. Las pruebas unitarias requieren mucho tiempo para que los desarrolladores las actualicen y mantengan, mientras que crear el código de la aplicación es mucho más divertido. En esta situación, se pueden utilizar técnicas basadas en IA para crear pruebas unitarias automatizadas.
Cómo aprovechar al máximo el poder de los potentes imanes de neodimio: explorar su potencial ilimitadoLa IA puede analizar el programa estáticamente para determinar qué áreas de código no están cubiertas por las pruebas unitarias. Estos datos son utilizados por herramientas de prueba de software basadas en inteligencia artificial para crear pruebas unitarias para el código identificado. Estas herramientas pueden actualizar las pruebas cuando cambia el código fuente e incluso producir nuevas pruebas unitarias.
Validación visual del procedimiento de prueba de UI
Para viajar a través de la aplicación para buscar fallas visuales y asegurar la validez visual del programa, las pruebas de UI pueden hacer uso de la IA mediante el uso de algoritmos de reconocimiento de imágenes. Las pruebas visuales impulsadas por IA son una técnica de control de calidad que se utiliza para garantizar que la interfaz de usuario de la aplicación aparezca según lo previsto para el usuario. Se asegura de que los distintos elementos visuales, como el color, el tamaño, la forma, la disposición, etc., no se superpongan por error ni pasen desapercibidos.
La herramienta de inteligencia artificial para la validación final por parte de los ingenieros de control de calidad crea la captura de pantalla. Debido a que el ojo humano puede pasar por alto estos defectos visuales menores, la IA es beneficiosa para identificarlos con precisión a un ritmo mucho más rápido.
Ayudar en la ejecución del proceso de prueba de API.
Los algoritmos de IA comprenden las relaciones y patrones entre varias llamadas API y las categorizan adecuadamente según la situación. Utiliza pruebas actuales para comprender cómo se relacionan las API entre sí y luego utiliza este conocimiento para comprender los cambios de API, actualizar las pruebas existentes o desarrollar nuevas pruebas basadas en escenarios según sea necesario. La IA tiene como objetivo crear pruebas más potentes que sean más completas, reutilizables, escalables y resistentes a los cambios.
Creando pruebas automatizadas más confiables
La mayoría de las veces, las pruebas fallan porque los desarrolladores modifican el programa porque no pueden localizar los elementos con los que necesita comunicarse. Las herramientas de inteligencia artificial pueden adaptarse automáticamente a estos cambios, haciendo que los casos de prueba sean más confiables y manejables. La IA también se puede utilizar para escribir casos de prueba para la aplicación.
Además, las herramientas pueden identificar lugares de la aplicación que son débiles o indicar ubicaciones con cobertura de prueba insuficiente mediante el análisis de la cobertura de prueba actual.
Permitir ejecutar pruebas automatizadas más efectivas
Los desarrolladores deben realizar el conjunto de pruebas completo debido a una modificación menor encontrada en la aplicación. Sin embargo, pueden utilizar tecnologías de inteligencia artificial para examinar la cobertura de prueba actual e identificar lugares con cobertura inadecuada o resaltar puntos vulnerables en la aplicación.
Por ejemplo, las herramientas de prueba de IA comienzan a aprender y observar cómo cambia la aplicación, tomando decisiones de forma autónoma en tiempo de ejecución, todo sin la necesidad de la intervención del evaluador. Y si la aplicación evoluciona constantemente, ya no es una preocupación porque la IA puede cambiar automáticamente el script si encuentra alguna desviación. Las pruebas son más confiables y consistentes ya que los scripts de prueba pueden adaptarse automáticamente a los cambios.
Mejora las pruebas continuas
La IA mejora las pruebas continuas al eliminar la posibilidad de intervención manual. La IA en el proceso de prueba ayuda a la detección temprana y rápida de errores y genera acciones correctivas para garantizar la continuidad del proceso de prueba. Esto minimiza los defectos, garantiza que sólo el código libre de errores pase a la siguiente etapa y contribuye a una mejora general en la calidad del ciclo de vida del desarrollo de software, haciendo que el programa sea estable y libre de errores para los usuarios.
Aprovechando la inteligencia artificial (IA) para la automatización de pruebas con LambdaTest
La IA en la automatización de pruebas para aplicaciones se ha convertido en una tendencia poderosa ya que puede hacer avanzar las pruebas. Sin duda, anima a los evaluadores a crear pruebas adicionales y garantiza la velocidad y confiabilidad de las pruebas automatizadas.
Sin embargo, incorporar la IA en la automatización de pruebas de aplicaciones es un proceso complejo y se requiere el apoyo de profesionales. Un proveedor independiente de servicios de prueba de aplicaciones y control de calidad de próxima generación como LambdaTest puede ayudar a las organizaciones a utilizar las pruebas de IA para aplicaciones de alta calidad y un tiempo de comercialización más rápido.
Es posible automatizar pruebas funcionales y no funcionales (pruebas de carga y rendimiento) con LambdaTest en todos los niveles del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones, desde el análisis de código hasta las pruebas de interfaz de usuario. Esta plataforma acelera la generación y el mantenimiento de pruebas utilizando algoritmos de IA. El usuario puede utilizar esta plataforma para probar aplicaciones móviles en varios dispositivos Android e iOS utilizando el poder de la IA.
La solución LambdaTest AI ayuda en la detección temprana de fallas y garantiza el cumplimiento de numerosos estándares de codificación, protección y seguridad funcional. Disminuye la carga de trabajo de los equipos y garantiza que los defectos críticos de diseño se solucionen primero. Ofrece soporte para todas las versiones principales de navegadores y puede integrarse perfectamente con Jenkins, TeamCity, CircleCI, Jira y otras herramientas de CI/CD. Y también permite a los usuarios probar la funcionalidad y apariencia de la aplicación en una variedad de dispositivos, incluidos teléfonos inteligentes, tabletas, computadoras portátiles y monitores externos.
LambdaTest es una plataforma de prueba de compatibilidad entre navegadores alojada en la nube. Permite a los desarrolladores y evaluadores realizar manual y automáticamente Selenio, Cypress y Plywright probando en una nube de más de 3000 dispositivos, navegadores y configuraciones de sistemas operativos reales.
Permite a los usuarios ejecutar pruebas de automatización de Selenium de extremo a extremo en línea en una infraestructura de nube escalable y confiable o realizar pruebas interactivas en vivo en varios navegadores en línea.
Además, permite a los usuarios reducir los tiempos de compilación ejecutando scripts de prueba automatizados en paralelo en una red Selenium en línea que es confiable, segura y escalable. También acelera las velocidades de ejecución de la compilación de pruebas.
