Se espera que el tamaño del mercado de la IA generativa alcance los 36.060 millones de dólares en 2024. Ha cambiado por completo los procesos de desarrollo de software y control de calidad (QA), entregando productos de alta calidad más rápido.
Un área en la que la IA generativa ha contribuido significativamente es la de las pruebas de software. Los estudios muestran que los desarrolladores y evaluadores de software pueden completar tareas de codificación hasta dos veces más rápido con IA generativa.
Las herramientas de IA generativa permiten a los equipos automatizar los procesos de prueba y aumentar la precisión. Con esta tecnología, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia e innovación en la calidad del software.
Este artículo explorará cómo la IA generativa puede mejorar los procesos y conjuntos de automatización de pruebas en sistemas de software.
Comprender la IA generativa
La IA generativa se refiere a algoritmos que crean contenido nuevo, como texto, imágenes, código u otros medios, basándose en patrones aprendidos de los datos existentes.
Hoy en día, la IA generativa se está volviendo más popular debido a su capacidad para generar respuestas similares a las humanas y automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. En el contexto de las pruebas de software, la IA generativa puede optimizar varias fases, que incluyen:
- Construir y ejecutar una estrategia de prueba.
- Generando casos de prueba
- Informes y análisis de resultados.
Casos de uso de IA generativa en la automatización de pruebas
A medida que las empresas buscan una entrega rápida de productos, muchas están integrando herramientas de IA generativa como Github Copilot y Applitools en sus flujos de trabajo de desarrollo y prueba.
Algunas de las áreas importantes en las que la IA generativa ayuda en las suites de automatización son:
1. Crear guiones de prueba
La creación de casos de prueba integrales puede ser un proceso que requiere mucho tiempo.
En este caso, las herramientas de IA generativa ayudan de dos formas:
- Mejorar la cobertura de las pruebas: La IA generativa puede analizar los requisitos de las aplicaciones y generar automáticamente casos de prueba relevantes. Esto maximiza la cobertura sin un esfuerzo manual excesivo.
- Asistentes de codificación: Las herramientas de IA generativa como Githib Copilot y GPT pueden ayudar a escribir casos de prueba repetitivos al escribir scripts de prueba. Una vez que utilice estas herramientas, se capacitarán de acuerdo con la estructura y el dominio de su código.
Esto les permite generar nuevas funciones en código y reutilizar las anteriores. En la siguiente imagen se muestra un ejemplo de este tipo utilizando Cucumber JS:
Copilot de Github como asistente de inteligencia artificial para las pruebas de Cucumber JS
2. Generación de datos de prueba mejorada
Uno de los principales objetivos de la automatización de pruebas es replicar un entorno similar a la producción y datos de prueba. Esto puede ser crítico y desafiante de implementar en las suites de automatización de pruebas.
La IA generativa puede sintetizar datos de prueba realistas basados en patrones aprendidos de conjuntos de datos existentes. Esto permite a los evaluadores realizar pruebas más efectivas y exhaustivas.
Por ejemplo, probar una funcionalidad de inicio de sesión simple requiere conjuntos de datos de prueba positivos y negativos. La IA generativa puede ayudar a generar datos nuevos y aleatorios con cada ciclo de ejecución de pruebas.
Generación de datos de prueba de inicio de sesión mediante IA generativa
3. Mejora de informes y análisis
La fase de informes de las pruebas es crucial para que las partes interesadas comprendan la calidad del software. La IA generativa puede mejorar significativamente este proceso de varias maneras:
- Informes de automatización: Crear un buen informe de automatización de pruebas implica recopilar e integrar datos de varias fuentes en un solo informe. La IA generativa puede sintetizar resultados, calcular métricas de rendimiento e identificar falsos negativos.
- Generación de lenguaje natural (NLG): Utilizando NLG, la IA generativa puede convertir datos de pruebas sin procesar en informes escritos más legibles. Esta tecnología permite a las partes interesadas de todos los orígenes comprender los resultados de las pruebas sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.
- Análisis predictivo: La IA generativa puede analizar datos de pruebas históricos para identificar tendencias y predecir problemas potenciales en versiones futuras. Esta tecnología se utiliza para identificar riesgos potenciales y patrones de defectos.
- Información en tiempo real: La IA generativa puede ayudar a las organizaciones a lograr informes en tiempo real. Al integrar herramientas de IA generativa en pruebas e integración continuas, se pueden generar informes periódicos.
Estos informes detallados se pueden enviar por correo electrónico a las partes interesadas y al equipo de control de calidad. Esto ayuda a identificar defectos y tomar decisiones más rápidamente.
Postbot en Postman generando un gráfico de líneas para un informe de prueba
4. Asistente de pruebas exploratorias
Las pruebas exploratorias se refieren a pruebas de software que los evaluadores pueden realizar sin seguir un conjunto de guiones de prueba o casos de prueba. Permite a los evaluadores explorar una aplicación de forma dinámica y descubrir problemas que tal vez no se puedan detectar únicamente mediante pruebas con script.
Las herramientas de IA generativa pueden mejorar el proceso de pruebas exploratorias de las siguientes maneras:
- Generación de diversos escenarios de prueba: Las herramientas de IA generativa analizan la arquitectura de la aplicación, los patrones de uso y los datos de prueba para generar diversos escenarios de prueba y casos extremos. Estos escenarios de prueba y casos extremos pueden pasarse por alto durante las pruebas manuales.
- Registro de patrones de uso en producción: Al monitorear patrones en producción, las herramientas de IA generativa registran patrones y usan esos datos para predecir comportamientos futuros. Estos patrones también se pueden utilizar para crear casos de prueba exploratorios.
¿Por qué debería agregar IA a su conjunto de automatización de pruebas?
Muchas empresas luchan por afrontar los desafíos asociados con la automatización de pruebas de software. La IA generativa puede resolver muchos de esos desafíos.
La integración de IA generativa en el conjunto de automatización de pruebas puede conllevar importantes beneficios, como:
- Eficiencia de costos y recursos: Como se mencionó anteriormente, la IA generativa puede crear casos de prueba dinámicos que, en última instancia, son rentables y rentables. Reduce el esfuerzo manual de los ingenieros de control de calidad al manejar el mantenimiento del código y los informes extendidos.
- Tiempo de comercialización más rápido: El uso de IA generativa en suites de automatización de pruebas permite desarrollar ciclos de prueba más rápidos. Puede acelerar el proceso general de lanzamiento del software.
Esto ayuda a las organizaciones a publicar actualizaciones y nuevas funciones más rápidamente, manteniendo el ritmo de las demandas del mercado.
- Software de mayor calidad: La IA generativa puede mejorar la cobertura de las pruebas como asistente de pruebas exploratorias. Genera menos defectos, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario.
- Escalabilidad: Las soluciones impulsadas por IA pueden escalar fácil y rápidamente con su aplicación, adaptándose al crecimiento y la complejidad sin un aumento proporcional en el esfuerzo de prueba.
La IA generativa puede automatizar tareas rutinarias, mejorar las capacidades de generación de informes y proporcionar información predictiva sobre la automatización de pruebas. Además, puede agilizar significativamente los esfuerzos de control de calidad al ayudar a realizar pruebas eficientes y contribuir a la entrega oportuna de productos de software de mayor calidad.
¡Explore Unite.AI para obtener más recursos e información sobre IA generativa y pruebas de software!
