DevOps, Continuous Testing e Continuous Delivery/Integration, embora ainda estejam longe de serem aplicadas no nível que muitos gestores gostariam, já deixaram de ser novidade no gerenciamento de qualidade. Mas como ir além?

Como dar um novo passo nesse longo caminho evolutivo, que começou décadas atrás com os testes exclusivamente manuais em metodologia cascata e hoje demanda uma escalabilidade capaz de fazer jus à crescente digitalização do mundo?

Incorporar a inteligência artificial aos processos de QA é, como você verá a seguir, uma boa resposta para essa questão.

Os dois lados do Continuous Testing

O atual cenário da TI é dominado pelas metodologias ágeis e pela abordagem CI/CD, que, apesar de todos os seus benefícios, impõem certos desafios aos processos de Quality Assurance, a saber:

• O elevado volume de testes;
• Automação em “silos”;
• Falta de visibilidade de requisitos de ponta a ponta..

Some-se a isso o tempo necessário para aumentar a cobertura de testes de uma aplicação (desenvolvimento do test suite, geração de dados de teste, criação de mais testes) e fica evidente a necessidade de uma abordagem mais inovadora.

Felizmente, a Inteligência Artificial já se mostrou uma forte aliada dos profissionais de testes, que fazem uso dela para:

• AI spidering;
• Monitorar testes em API;
• Realizar testes baseados em imagem;
• Automatizar tarefas;
• Determinar quando usar um script de teste.

A questão é como ampliar este uso de maneira ordenada e (por que não dizê-lo?) inteligente.

IA + QA

Ferramentas de teste conduzidas por IA podem simular o comportamento humano e permitir que os profissionais de teste montem processos mais automatizados e precisos.

Com isso em mente, é fácil prever os benefícios da IA no quality assurance e na execução de testes. Eis os principais:

• Disrupção inteligente: Ao invés de passar por incontáveis linhas de código, a IA é capaz de vasculhar os logs, escanear os códigos e detectar erros em questão de segundos. Também pode evoluir junto com as mudanças de código, adaptando-se e identificando novas funções; por meio da programação, é capaz de identificar se algo é um bug ou uma nova feature.

 

• Escrita aprimorada de casos de teste: O método tradicional não permite que os desenvolvedores analisem possibilidades adicionais de casos de testes de maneira prática. Por outro lado, com a IA é possível gerar casos de testes que sejam rápidos de executar e fáceis de ajustar conforme necessário.

 

• Análise preditiva: A IA pode analisar dados dos usuários para descobrir como as necessidades deles estão sendo atendidas, e fornecer insights valiosos para testers, designers e desenvolvedores. Além disso, por meio de machine learning, a plataforma evolui com os dados de comportamento de usuários e realiza previsões cada vez mais precisas.

 

• Planejamento de testes: Hoje, os profissionais de QA dedicam um bom tempo planejando cenários de casos de teste, e o processo se repete a cada nova versão lançada. Ferramentas de QA automatizadas por IA ajudam os testes a analisar o aplicativo percorrendo cada tela enquanto geram e executam cenários de casos de testes.

 

Há um imenso potencial na aplicação de inteligência artificial nas atividades de QA e testes. E se você quiser que a sua organização fique à frente, clique aqui e agende uma conversa com um de nossos especialistas.