Os testes autônomos de software são uma evolução dos testes automatizados e manuais. Os testes autônomos têm a capacidade não apenas de executar, mas de criar um conjunto de cenários e casos de testes sem a intervenção humana. Tudo isso com uso de modernas técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). Os testes autônomos são como modelos de aprendizado do aplicativo com capacidade de auto-adaptação e recuperação; são mais rápidos e produtivos; reduzem custos e tempo de lançamento do produto digital no mercado.
Os testes autônomos são tidos como a próxima grande onda de automação de testes. Antes da automação, existiam apenas os testes manuais, mais lentos e dependentes da interferência dos testadores. Os testes manuais também estavam bastante ligados ao modelo de desenvolvimento waterfall, com o software sendo testado ao final do ciclo ou de cada nova versão.
A primeira onda de automação de testes começa com a conversão dos testes manuais. A grande mudança foi a automação da execução dos testes com scripts de software. É aí que surgem as ferramentas de automação codificadas e sem código no mercado. Os testes foram melhorados e realizados com mais frequência, mas o processo de desenvolvimento de software permaneceu o mesmo, em cascata. Os riscos de os softwares quebrarem devia-se aos grandes testes e ciclos longos de desenvolvimento.
A segunda onda de automação de testes mudou o foco para automatizar o acionamento dos testes e não apenas a execução, como na fase anterior. Trata-se do início da Integração Contínua (CI). Os testes passaram a ser executados depois de cada nova compilação e cada uma delas podia ser coberta por testes. Assim, os bugs começaram a ser detectados e corrigidos mais rapidamente.
A Integração Contínua revolucionou o desenvolvimento de software. As alterações no código podiam ser testadas e implementadas de maneira independente. A linha entre desenvolvedores e testadores ficou tênue com a mudança, já que os desenvolvedores
passaram a se envolver mais com os testes. E estes passaram a ser realizados continuamente, o que reduziu o ciclo de feedback.
A terceira onda de automação de testes, a dos testes autônomos, busca resolver problemas de design e desenvolvimento dos próprios testes. Se nas duas fases anteriores os testes podiam ser executados e acionados automaticamente, nesta a ideia é que a Inteligência Artificial faça também a interação e a verificação dos testes.
Mas para evitar que a IA falhe, como já ocorreu, uma solução pode ser trabalhar a IA em conjunto com testadores humanos. Ao invés de esperar que a IA produza casos de testes com perfeição, projete a IA para funcionar como um “coach”. Com feedbacks constantes, a IA pode aprender com o profissional o que deve ser testado. Isso não retira os testes das mãos dos profissionais, mas altera significativamente o que eles precisam fazer.
É claro que apesar dessa divisão em fases, as empresas não se encontram no mesmo patamar em relação aos testes. Há ainda muitos desafios associados à implantação de testes autônomos. Objetivos de testes, cenários negativos, perfis e permissões de usuários e a experiência do usuário estão entre eles.
Por exemplo: se os cenários de testes são criados de forma autônoma, qual será escolhido e se encaixará no que a equipe de qualidade pretende testar? Outra questão é: como os testes autônomos podem testar cenários negativos, como erro na validação de senhas?
Os testes autônomos podem mudar o controle de qualidade de software. Especialmente com uso de IA e ML, os testes autônomos aceleram o desenvolvimento de novos casos de testes e podem capacitar os testadores a serem mais estratégicos no seu trabalho, pois podem gastar mais tempo treinando ferramentas e assim contribuem para iniciativas de gerenciamento de Quality Assurance (QA).
E à medida que as ferramentas de testes autônomos são aperfeiçoadas, os testadores poderão se dedicar mais para além dos requisitos funcionais dos softwares e explorar mais questões de desempenho e segurança.
Quer conhecer mais sobre testes autônomos? Conheça Scouter, um robô inteligente desenvolvido pela Prime Control. Ele aprende o funcionamento dos sistemas e corrige os scripts de testes automatizados. Scouter realiza automação de testes com autocura.
A inteligência artificial do Scouter permite que ele aprenda novos comportamentos. Algumas vantagens na contratação do Scouter são: redução de custos com manutenção da camada de testes automatizados, aumento da cobertura de testes automatizados e mais agilidade e segurança na liberação de releases. Ficou interessado? Entre em contato com nossos consultores.