O teste de software é um método que é um componente crítico de todo projeto de desenvolvimento
O teste de software é o único método planejado de observar um aplicativo sob certas condições e permitir que os testadores identifiquem os riscos associados à instalação do software. No caminho para a transformação digital, os testes, por outro lado, estão gradualmente migrando para aumentar a automação para garantir a máxima precisão e exatidão. O mundo está se voltando para a inteligência artificial na tentativa de tornar o aplicativo perfeito (IA). Isso significa que, em vez de testes manuais e envolvimento humano, estamos prestes a ver os robôs gradualmente assumirem o controle.
Quais são as vantagens da inteligência artificial para testadores de software?
O teste de software é normalmente um procedimento demorado. Para desenvolvedores que buscam implementações mais rápidas com infraestrutura limitada, a inteligência artificial (IA) é a opção ideal. É ideal para delegar o trabalho tedioso à automação movida a inteligência artificial, deixando apenas 20% dos testes para a engenhosidade humana e habilidade cognitiva. Isso forneceria resultados mais seguros contra falhas, já que os testes feitos à mão não apenas levam muito tempo, mas também estão sujeitos a imprecisões e inconsistências.
A adoção de algoritmos de inteligência artificial ajudará o setor de testes a fornecer software inteligente e produtivo aos seus consumidores. Além disso, incorporar a IA ao ciclo de vida de desenvolvimento de software ajuda significativamente o desenvolvedor e as equipes de teste a identificar e resolver erros imediatamente antes que o programa seja disponibilizado para as equipes de QA. A abordagem ajuda a acelerar o processo de teste de software, permitindo que operações repetidas sejam concluídas com eficiência, o que pode economizar tempo e dinheiro.
A IA em testes de software protege um aplicativo contra prováveis falhas de aplicativo que podem prejudicar o programa e a empresa a longo prazo. À medida que a Inteligência Artificial se torna cada vez mais prevalente em nossas vidas, a necessidade de testes de inteligência artificial aumenta. Usando automóveis autônomos como exemplo, se a inteligência do carro falhar e ele fizer um julgamento errado ou tiver um tempo de resposta lento, pode facilmente resultar em um acidente de carro, colocando vidas humanas em perigo. Algumas das vantagens da IA para testadores de software são as seguintes:
Reduz Custos
Quando bugs ou erros no programa não são corrigidos o mais rápido possível, eles podem se tornar caros. O feedback instantâneo, auxiliado por IA, pode auxiliar na localização e resolução de falhas o mais rápido possível, resultando em economias de custo consideráveis. Além disso, a IA é eficaz na classificação de dados, detecção de falhas e leitura de códigos em menos tempo. Isso reduz o trabalho manual e o erro humano, resultando em uma produção mais precisa a um custo menor.
Maior precisão
Mesmo o testador mais experiente pode cometer erros ao fazer atividades repetidas em testes manuais. É por isso que a automação foi usada em primeiro lugar: para limitar o escopo das tarefas repetitivas. Quando a IA é usada para abastecer a automação, a IA cuida das tarefas repetitivas, permitindo que as equipes de teste se concentrem nas atividades exploratórias e na busca de soluções de automação. Como consequência, economiza-se tempo e melhora a precisão na obtenção de resultados de alta qualidade.
Reduz o tempo do ciclo de teste
É fácil para um testador compreender quais casos de teste devem ser concluídos em cada ciclo de teste usando a técnica de IA. AI é eficaz na obtenção de informações de execuções de teste de aplicativos anteriores. Isso torna mais fácil para a IA detectar mudanças no código. Ele também atribui suítes de teste automaticamente com base no risco do aplicativo. Os riscos do aplicativo são determinados levando-se em consideração uma variedade de elementos, como os recursos do programa usados com mais frequência, testes com alta chance de falha ou complexidade e assim por diante. Este método de detectar falhas no início e executar casos de teste que podem ser afetados no início de um ciclo de teste permite que as equipes de entrega forneçam feedback mais rápido e garantam que todos os defeitos sejam resolvidos.
Ajuda na detecção mais rápida de bugs
Ao contrário das abordagens de teste tradicionais, a metodologia de IA é especialista em detectar falhas em aplicativos com mais rapidez. A detecção de erros foi atrasada em técnicas anteriores, o que resultou em várias desvantagens para o aplicativo antes de sua introdução. A IA auxilia na automação de processos, na correção automatizada de código e na atribuição de rastreamento de problemas às equipes de QA. Isso auxilia as equipes de forma eficiente na detecção de erros o mais rápido possível e na obtenção de um programa sem bugs antes do lançamento.
Ajuda desenvolvedores e testadores
Os desenvolvedores podem utilizar testes automatizados compartilhados para detectar problemas imediatamente antes de encaminhá-los para a equipe de QA. Quando o código-fonte muda, os testes podem ser realizados automaticamente, check-in e a equipe ou desenvolvedor alertado se eles falharem. Esses recursos aumentam a confiança dos desenvolvedores ao mesmo tempo em que economizam tempo.
Incentiva a execução de scripts
Ao empregar a IA, não há necessidade de automatizar os scripts de teste porque os scripts de teste são feitos automaticamente pela IA. Também torna os casos de teste mais estáveis, de modo que não haverá mudanças perceptíveis quando os localizadores forem alterados.
Aumenta o ritmo com que os testes são cobertos
A inteligência artificial é eficaz para expandir a amplitude e a profundidade dos casos de teste. A memória do aplicativo, o conteúdo do arquivo, os programas internos e as tabelas de dados são monitorados pela AI para garantir que o funcionamento seja conforme o necessário. Além disso, as soluções de automação de teste alimentadas por IA podem realizar centenas de casos de teste em uma única execução de teste. Essa capacidade de IA ajuda muito na aceleração da cobertura do teste.
source – www.analyticsinsight.net
