A qualidade de software é essencial para o sucesso de qualquer empresa que desenvolve software. Porém, a realização de testes de software é um processo complexo e trabalhoso, que demanda muito tempo e recursos.
Nesse sentido, a inteligência artificial pode ser uma solução eficiente para melhorar a qualidade do software e reduzir custos. Com o uso de técnicas de machine learning e outras tecnologias de IA, é possível automatizar os testes de software e detectar bugs e falhas com mais rapidez e precisão.
O que são testes de software com IA?
As soluções de teste baseadas em IA usam inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina para complementar o trabalho realizado por testadores de software profissionais.
Os testes de software com IA imitam as habilidades humanas de dedução lógica e raciocínio para resolver problemas. Ao trabalhar dentro de parâmetros predefinidos, eles podem ser treinados para reconhecer falhas e erros em sistemas e aplicações de software.
Como um processo não linear, um script de IA pode executar centenas de casos de teste simultaneamente. Ele permite o monitoramento abrangente dos sistemas e a proteção contra possíveis problemas de software.
Métodos de aplicação dos testes de software com IA
O paradigma de teste de software evoluiu significativamente nas últimas duas décadas. Desde o teste manual até os testes de software com IA, a jornada de teste tem sido bastante encorajadora. Conheça, abaixo, alguns tipos de testes que podem ser utilizados:
Teste diferencial
A abordagem diferencial para teste de software envolve a execução do mesmo conjunto de testes em um conjunto de aplicações semelhantes. Muitas vezes, diferentes versões da mesma aplicação são testadas simultaneamente. Então, se uma atualização prejudicou o desempenho, você pode localizar a fonte do código defeituoso.
Este método de teste de software se enquadra na esfera das ‘táticas de regressão’. A IA é particularmente adequada para isso, pois se destaca na identificação de bugs. Frequentemente, ele pode prever onde estão os defeitos no código, apontando para as seções muito mais rápido do que um ser humano.
Ao classificar as prováveis causas de erro, agiliza o processo para que um testador de software humano avalie o código do programa. Você pode pensar nisso como uma solução de software ad-hoc, sendo usada como e quando necessário.
Teste visual
Uma grande força da inteligência artificial é sua capacidade de reconhecer padrões – seja em um conjunto de dados, um script ou uma página da web. Uma área em que essa força se aplica ao teste de software é a ‘validação visual’.
Essencialmente, se você disser a uma IA como a tela deve ser, ela poderá identificar rapidamente erros visuais na versão de teste. Isso é particularmente útil quando se trata de design de interface do usuário.
Os usuários esperam um sistema de controle intuitivo e confiável. Como a IA pode detectar erros visuais no nível do píxel, ela garante que pequenas discrepâncias sejam identificadas e resolvidas desde o início.
Teste declarativo
A abordagem declarativa para teste de software envolve um testador humano especificando a ‘intenção’ do teste para um sistema de IA. A partir daqui, o insight do aprendizado de máquina permite que a IA formule seu próprio teste para avaliar os objetivos desta declaração.
Um benefício do teste declarativo é que a IA pode escrever scripts muito mais rapidamente do que supervisores humanos. Muitas vezes, a IA já encontrou esse design de teste antes e sabe que tipo de erros precisa procurar.
Essa abordagem totalmente automatizada pode ser vista como uma extensão além da teoria de ‘teste contínuo’ dos primeiros sistemas de teste de software com IA. Embora o formato ainda esteja em sua infância, seu desenvolvimento permitirá que as equipes de teste alcancem rapidamente seus objetivos.
Automação de autocorreção
Os métodos acima de testes de software com IA são eficazes na identificação de falhas, como código com bugs, dentro do software. No entanto, até recentemente, eles exigiam um testador humano para avaliar as descobertas da IA e escrever um novo código para ‘consertar’ o programa.
A ‘automação de autocorreção’ pode ser vista como o próximo passo para a IA no mercado de testes automatizados. Agora, a IA treinada em roteiros pode criar de maneira autônoma correções para códigos quebrados. Ele pode então ser implementado imediatamente em um servidor de teste para um testador humano avaliar antes de ser implementado na rede principal.
A automação de autocorreção acelera significativamente o processo de desenvolvimento de aplicações e seria valiosa para qualquer equipe de teste de software.
Vantagens de usar IA para teste de software
Os benefícios de usar IA no processo de teste de aplicações são numerosos. Aqui estão algumas das principais razões pelas quais as equipes de teste estão usando cada vez mais algoritmos de IA em seu processo de desenvolvimento:
1- Time to market mais rápido
Os testes de software com IA podem ser executados rapidamente, permitindo que vários conjuntos de testes sejam executados simultaneamente. A partir daqui, as principais fontes de erro podem ser classificadas para um testador humano avaliá-las. Isso significa que o rastreamento de bugs é mais rápido e os ciclos de teste, geralmente demorados, são significativamente mais curtos.
Assim, novos produtos e atualizações podem chegar ao mercado em pouco tempo, aumentando os lucros da empresa e deixando os clientes satisfeitos.
2- Precisão melhorada
O teste manual de software tem uma fraqueza identificável: o ser humano por trás da tela. Embora os testadores de aplicações sejam altamente qualificados em sua área e possam vasculhar o código com um pente fino, eles sem dúvida perderão uma linha de código errônea.
Ter testes de software com IA verificando erros não apenas nega o risco de erro humano, mas também fornece uma plataforma para os testadores aprenderem e melhorarem sua metodologia.
3- Economiza tempo, dinheiro e esforços
Os testes de software conduzidos por humanos precisam ser repetidos sempre que houver uma alteração no código-fonte. Manualmente, isso consome tempo e exige muito esforço dos testadores. Mas, com os testes de software orientados por IA, as tarefas repetitivas são tratadas de maneira adequada, rápida e eficiente.
Hoje, com o avanço da tecnologia, mais empresas adotam práticas ágeis e de DevOps. Mas, com o uso dessas metodologias, também aumenta a necessidade de ferramentas robustas que suportem testes e lançamentos contínuos.
É aqui que as ferramentas de automação de teste baseadas em IA entram em cena. Com o advento da IA no teste de software, as empresas agora podem obter testes mais rápidos e produtos confiáveis.
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