Ao ganhar cada vez mais espaço no universo dos testes de software, a IA vem se tornando uma aliada indispensável para se realizar automações mais ágeis e eficientes. Seu escopo cresce, e os profissionais de teste percebem quanto valor ela pode agregar – quando usada de maneira estratégica.

Como fazer isso? Que tipo de preparativo deve ser feito antes de se confiar a automação de testes a ferramentas que utilizam IA? E como escolher as ferramentas mais adequadas para a sua organização?

Continue a leitura e você aprenderá.

O papel da IA na automação de testes

Quando aproveitada na automação de testes, a IA ajuda na autorização, execução e manutenção dos testes, que por sua vez melhoram a eficiência dos processos de QA. Também pode gerar dados relevantes para tomada de decisões, além de fazer a detecção e correção precoce de bugs.

Outros benefícios do uso estratégico da IA são a melhora da eficiência geral, o aumento da transparência e a aceleração dos processos de automação de testes.

Ao descobrir quaisquer mudanças nas aplicações e a modificar o script para que continue funcionando, ela ajuda a manter e modificar inúmeros de casos de teste – uma das tarefas que mais demandam tempo e esforço dos profissionais envolvidos.

Com o apoio da IA, fica mais viável ampliar a cobertura de testes sem comprometer a qualidade da execução, priorizando e classificando os testes e mantendo os resultados organizados e inteligíveis.

Naturalmente, para chegar a esse ponto, é preciso superar alguns desafios na implementação de ferramentas. O que nos leva ao próximo tema.

5 desafios da implementação de ferramentas de testes com IA

Podemos listar 5 obstáculos comuns nessa tarefa.

1. Complexidade tecnológica: A implementação de ferramentas de automação de testes com IA muitas vezes demanda conhecimentos técnicos mais avançados de programação, e uma boa compreensão de algoritmos de aprendizado de máquina.
2. Insuficiência de Dados de Treinamento: Por sua própria natureza, as ferramentas de automação de testes com IA dependem de grandes volumes de dados de treinamento. Obter conjuntos de dados de alta qualidade e representativos o suficiente para treinar os modelos de IA pode ser um desafio, especialmente em ambientes onde os dados são escassos ou não estão disponíveis. Uma solução de dados sintéticos pode ajudar a resolver o problema.
3. Dificuldade de integração no ecossistema de ferramentas: É importante garantir a compatibilidade e a interoperabilidade com as ferramentas de desenvolvimento, gerenciamento de projetos e outras ferramentas de teste já em uso na organização – o que nem sempre é uma tarefa simples.
4. Alto custo de implementação e manutenção: Entre as muitas ferramentas de automação de testes com IA, algumas podem ser caras de adquirir e implementar. Além disso, elas podem exigir investimentos contínuos em treinamento, suporte e manutenção. É essencial avaliar o retorno sobre o investimento e garantir que os benefícios da automação de testes com IA superem os custos associados.
5. Interpretação e confiança nos resultados: Pode ser difícil de interpretar e confiar nos resultados gerados por ferramentas de automação de testes com IA. Daí a importância de entender como os modelos de IA tomam decisões, e de ser capaz de validar e verificar os resultados produzidos para garantir sua precisão e confiabilidade. Mesmo uma ferramenta de ponta não abre margem para uma confiança cega.

Enfrentar esses desafios requer um planejamento cuidadoso, uma abordagem iterativa e colaborativa e um compromisso com a aprendizagem e a melhoria contínuas.

Preparando o terreno para a automação com IA

Antes de adotar uma ferramenta de automação de testes com IA, é crucial realizar uma preparação adequada para garantir uma implementação eficiente e bem-sucedida. Do contrário, a mudança trará mais problemas do que benefícios.

Antes de escolher uma ferramenta de automação de testes com IA, é preciso identificar os desafios atuais no processo de teste, áreas que podem se beneficiar da automação com IA e os resultados desejados. Sem essa análise, o risco de escolher uma ferramenta inadequada é alto.

Também é importante identificar lacunas de habilidades e determinar se serão necessários treinamentos adicionais ou a contratação de especialistas em IA – dependendo da adequação necessária, o uso de determinadas ferramentas pode se tornar inviável.

E, antes de implementar a ferramenta em toda a organização, é aconselhável realizar um piloto ou teste de viabilidade para avaliar seu desempenho e eficácia em um ambiente controlado. Considerando o impacto que a ferramenta pode ter nos processos da organização, essa abordagem iterativa é crucial.

6 ferramentas de testes com IA que você precisa conhecer

Depois de analisar uma longa série de ferramentas, separamos 6 que merecem uma atenção especial na sua busca.

Perfecto Scriptless

Anteriormente conhecido como “TestCraft”, o Perfecto Sciptless é uma ferramenta de automação de testes baseada em IA que oferece recursos para testes manuais e automatizados. Tem uma interface amigável, que permite a construção de testes automatizados por meio de “arrastar e soltar”, e se destaca pela capacidade de executar testes em paralelo em vários navegadores e ambientes de trabalho. E isso sem exigir habilidades avançadas de codificação.

Seu modo On-the-Fly simplifica a reutilização de passos de teste, gerando modelos de teste com base em cenários individuais. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, o TestCraft identifica elementos da web com precisão e se adapta rapidamente a alterações na aplicação.

Applitools

O Applitools é uma ferramenta de automação de testes baseada em IA que se destaca por sua aplicabilidade em testes, monitoramento e gerenciamento visual de aplicativos. Reconhecido por sua adaptabilidade e eficácia, utiliza IA e ML (machine learning) para identificar com precisão bugs visuais em aplicativos, garantindo a integridade dos elementos visuais e a qualidade da experiência do usuário.

Com recursos avançados, como o Applitools Eyes, que detecta diferenças materiais de forma precisa, e a capacidade de integração com outras ferramentas, o Applitools oferece uma solução completa para testes de UI em diferentes plataformas e navegadores.

Com modelos de preços flexíveis e uma conta gratuita para testar suas funcionalidades, o Applitools continua a ser uma opção confiável para automação de testes visuais e monitoramento de aplicativos, oferecendo uma experiência de teste eficiente e livre de bugs.

Functionize

Functionize é uma plataforma de teste automatizado baseada em nuvem que utiliza tecnologia de IA e ML para acelerar a criação, diagnóstico e manutenção de testes funcionais, de desempenho e de carga. Sua simplicidade é evidente na capacidade de executar testes a partir de cenários descritos em linguagem simples, graças ao uso de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Com recursos como auto-recuperação e suporte a múltiplos navegadores, o Functionize oferece uma solução abrangente para automação de testes.

Sua abordagem combina o poder da IA com insights humanos, permitindo que qualquer desenvolvedor crie testes de ponta a ponta de forma eficiente. Tem um modelo de preço flexível.

Mabl

O Mabl se diferencia por sua capacidade de teste low-code, permitindo que equipes realizem testes rapidamente ao longo de todo o processo de desenvolvimento de software, sem a necessidade de escrever scripts. Sua abordagem centrada em dados permite a realização de testes abrangentes de ponta a ponta, inclusive por meio de APIs, enquanto gera insights valiosos para os desenvolvedores. Além disso, o Mabl promove a colaboração entre clientes e gerentes em todas as fases do processo de desenvolvimento.

Sua interface amigável e dashboard intuitivo facilitam a navegação e fornecem uma visão clara do status dos testes em andamento. O foco em testes de desempenho, web e API, juntamente com recursos como auto-cura e testes visuais, fazem do Mabl uma escolha popular.

AccelQ

O Accelq é uma ferramenta de testes baseada na Nuvem que automatiza o design e planejamento de testes, além de executá-los. É recomendado para testes de UI, mobile, API e software para PC, oferecendo uma visão abrangente de todo o ciclo de vida de QA – graças, em parte, à sua integração com ferramentas populares de DevOps.

Entre seus principais recursos estão a geração automatizada de testes, um painel intuitivo, recursos para análise preditiva e gerenciamento de testes ao longo do ciclo de vida. O AccelQ automatiza diferentes designs e planos de testes, tem capacidade de auto-recuperação e oferece análise preditiva e de caminho para vários cenários de teste. Além disso, utiliza processamento de linguagem natural para oferecer testes contínuos em todas as fases, se posicionando como uma ferramenta “codeless”.

Testim

O Testim, da Triecentis, é uma plataforma com a capacidade de automatizar o design, planejamento e execução de testes, permitindo uma criação rápida de testes de ponta a ponta mesmo para quem não tem habilidades de codificação. Sua abordagem de localizadores inteligentes garante uma manutenção eficiente dos testes, evitando falhas e simplificando o processo.

Além disso, o Testim oferece uma ampla gama de recursos, incluindo um painel intuitivo, integração com ferramentas de terceiros e suporte para importação/exportação de dados. Sua capacidade de integrar-se com diversas ferramentas de CI/CD, fornecer relatórios detalhados de bugs e realizar análises de causa raiz de falhas garante um lugar na nossa lista de recomendações.

Viabilizar a automação de testes com IA fica muito mais simples quando se pode contar com o apoio de profissionais altamente qualificados. Se você deseja colher todos os benefícios que essa abordagem oferece, clique aqui e agende uma conversa com um especialista Prime Control!