¿Cómo puede la IA mejorar las pruebas de software?

La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto vital para analizar una gran cantidad de datos no estructurados e identificar diferentes patrones y relaciones. Además, optimiza procesos en varios dominios, incluido el reconocimiento de voz, los vehículos autónomos, la visión por computador, la atención médica, las tecnologías financieras y ahora, las pruebas de software.

¿En qué consiste el testing basado en inteligencia artificial?

El testing basado en inteligencia artificial puede tener un impacto positivo en varias facetas de las pruebas de software, especialmente en la automatización de pruebas. Han surgido tantas herramientas y frameworks diferentes tratando de resolver diversos tipos de problemas relacionados con la automatización de pruebas, pero un problema que ha sido un desafío constante hasta la fecha es el aspecto del “mantenimiento”. Una de las principales razones de esto es el uso de localizadores estáticos.

Con los localizadores estáticos, usamos solo un atributo de un elemento para identificarlo de manera única en una página; si esto cambia, la prueba se interrumpe y, como testers, terminamos dedicando una cantidad considerable de tiempo en tomar el problema y solucionarlo. Según investigaciones, aproximadamente el 30% del tiempo de los testers se consume solamente en el mantenimiento de las pruebas. ¿Pueden imaginarse el costo de oportunidad asociado con este esfuerzo? ¡Es alucinante! El tiempo de los testers es valioso y es mejor invertirlo en explorar la aplicación y proporcionar información para ayudar a las partes interesadas a tomar decisiones informadas sobre el producto. Con el testing basado en inteligencia artificial podemos superar dicho problema mediante el uso de localizadores dinámicos.

El papel del tester en el testing basado en inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede ayudar a escribir pruebas por si sola y a validar caminos que no se habían tenido en cuenta. Otra de las grandes utilidades que tiene es la de ejecutar las pruebas basándose en diferentes necesidades o hacer labores de mantenimiento sin intervenir. Todo lo relacionado con automatización de pruebas será mas inteligente y rápido y, sobre todo, menos tedioso ya que las labores repetitivas y aburridas que se repiten una y otra vez se podrán gestionar con esta tecnología. Esto permitirá que los testers se dediquen a otras labores de mayor importancia y pongan foco en cosas de más valor.

Con el desarrollo continuo marcando un ritmo cada vez más competitivo y la presión combinada de la automatización inspirada en la inteligencia artificial (por ejemplo, los robots y los chatbots), surge una pregunta en la mente de todos los testers de software: ¿están los equipos de pruebas y control de calidad bajo asedio? ¿Están los roles de QA en peligro de ser eliminados o reemplazados, de manera similar a la industria manufacturera?

Si hablamos de los tester manuales, tampoco van a desaparecer. Siempre hace falta gestión manual y perfiles de este tipo. Quizá no de la misma manera que se hacia antiguamente, pero sí para diseñar las estrategias de pruebas. Las pruebas manuales y la inteligencia artificial van a coexistir ahora y en el futuro, pero deben de crecer en el tratamiento de datos y en saber cómo funciona el aprendizaje automático de este tipo de inteligencias. De esta manera, se podrán proporcionar estrategias de pruebas mucho más centradas, ayudando a que el software quede garantizado en cada ciclo.

Como la inteligencia artificial está conformando el futuro del testing

Hemos discutido las diversas formas en que la inteligencia artificial influirá en el campo del testing de software y ayudará a resolver algunos de los mayores desafíos respecto a la automatización de pruebas. En el futuro, la forma en que realizamos la automatización de pruebas cambiará significativamente en términos de adoptar un enfoque más basado en riesgos para el testing de software.

La inteligencia artificial tiene la capacidad de aprender de diferentes flujos de usuarios y crear casos de prueba basados en datos reales del usuario. Ya no tenemos que dedicar mucho tiempo a crear datos de prueba basados en usuarios de producción ya que la inteligencia artificial lo hace automáticamente por nosotros. Esto ayuda a aumentar la cobertura de las pruebas y hace que las pruebas automatizadas sean mucho más efectivas, ya que se han creado basándose en flujos de usuarios reales.

Los usuarios pueden registrar las pruebas por su cuenta y también utilizar las pruebas que la inteligencia artificial crea automáticamente para crear conjuntos de pruebas automatizadas eficaces. De esta manera, incluso las personas sin conocimientos técnicos, pueden crear y aumentar la cobertura de las pruebas de software.

Conclusión

Pese al constante progreso que se está logrando con la inteligencia artificial, la verdad es que imitar el cerebro humano no es una tarea fácil. Los seres humanos somos los usuarios de las aplicaciones y las de innovaciones tecnológicas que se están creando y hay que tener en cuenta que el entendimiento, la creatividad y la contextualización humana son rasgos necesarios para asegurar un producto de calidad. Dicho esto, las pruebas manuales siguen siendo esenciales y deberían complementar la automatización y la inteligencia artificial. Son funciones distintas y diferentes que, en lugar de ser comparadas, deben apalancarse de acuerdo con sus respectivas fortalezas.

Puntos Clave

El testing basado en inteligencia artificial puede tener un impacto positivo en varias facetas de las pruebas de software, especialmente en la automatización de pruebas.
El uso de localizadores dinámicos reduce el tiempo de mantenimiento de pruebas, lo cual le permite a los testers dedidarse a otras tareas de mayor importancia.
Las pruebas manuales y la inteligencia artificial van a coexistir ahora y en el futuro, pero deben de crecer en el tratamiento de datos y en saber cómo funciona el aprendizaje automático de este tipo de inteligencias.
La inteligencia artificial aprende de diferentes flujos de usuarios para crear casos de prueba basados en datos reales del usuario, lo cual aumenta la cobertura de las pruebas y hace que las pruebas automatizadas sean mucho más efectivas.