Cómo utilizar la IA para pruebas de software y optimizar su flujo de trabajo

Las actualizaciones de software se implementan a diario y el flujo interminable de funciones es abrumador. Si estás involucrado en las pruebas, la presión para detectar errores antes del lanzamiento se siente como una batalla cuesta arriba constante. Las pruebas manuales son importantes, pero mantenerse al día con los lanzamientos rápidos puede parecer imposible. No te preocupes. Existe un arma secreta que puede ayudarte a mejorar la eficiencia y la precisión. En este artículo, aprenderá cómo utilizar la IA para pruebas de software y algunas herramientas que le ayudarán a empezar.

Beneficios de la IA en las pruebas de software

El uso de IA para pruebas de software mejora la precisión, la eficiencia y la rentabilidad.

Precisión mejorada

Las herramientas impulsadas por IA automatizan tareas repetitivas como pruebas de regresión, funcionales y de rendimiento significativamente más rápido que las pruebas manuales. Esto se traduce en un ahorro de tiempo y un menor riesgo de error humano durante estas fases cruciales.

Herramientas como ChatGPT pueden analizar criterios de aceptación y crear casos de prueba en segundos. Además, la IA puede ayudar con la automatización de pruebas escribiendo escenarios de prueba de estilo de desarrollo impulsado por el comportamiento (BDD) o incluso generando scripts de prueba y depurando código existente.

Mayor cobertura

Las herramientas de prueba de IA van más allá de la velocidad. Actúan como inspectores con vista de águila, detectando defectos ocultos y errores en su software mediante el análisis de conjuntos de datos masivos. Esto no solo mejora la calidad del software actual, sino que, al identificar patrones en pruebas anteriores, la IA puede ayudar a prevenir problemas futuros por completo.

Rentabilidad

Las pruebas manuales requieren un trabajo tedioso y repetitivo cada vez que se modifica el código fuente. Requiere tiempo y dinero. En cambio, un sistema de pruebas impulsado por IA puede realizar estas actividades con regularidad y sin coste adicional. Las pruebas de software avanzan más rápidamente, lo que promueve la reducción de costos.

Las cinco mejores herramientas de prueba de IA en 2024

Pruebasigma

Testsigma es una herramienta confiable impulsada por inteligencia artificial con varias funciones para crear pruebas automatizadas con procesamiento de lenguaje natural. Está basado en la nube, lo que elimina la necesidad de instalación o configuración, y puede usarse para probar múltiples aplicaciones de software.

Mabl

La interfaz fácil de usar de Mabl permite a cualquiera crear pruebas automatizadas sin experiencia en programación. Esta herramienta impulsada por IA acelera las pruebas para equipos ocupados al automatizar tareas repetitivas y ejecutar pruebas de un extremo a otro de principio a fin. Además, Mabl fomenta la colaboración al permitir una comunicación clara con los clientes y gerentes durante todo el proceso de prueba.

Estudio Katalon

Katalon Studio prioriza la calidad en la capa de la interfaz de usuario y utiliza IA para eliminar falsos positivos y ofrecer una experiencia de cliente perfecta. También ofrece capacidades de prueba visual para UI y UX, lo que reduce los falsos positivos. Agregar AI Visual Testing a las pruebas existentes de Katalon Studio es muy sencillo, no requiere pruebas adicionales y se puede ejecutar en paralelo con pruebas funcionales para una cobertura completa.

Funcionar

Functionize es una herramienta líder de automatización de pruebas que aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Aborda incluso las aplicaciones más complejas para organizaciones grandes y pequeñas. Además, Functionize elimina la necesidad de escribir scripts de prueba repetitivos, lo que agiliza el proceso de prueba.

herramientas de aplicación

Esta herramienta impulsada por IA y ML implica pruebas de software, monitoreo y gestión visual para aplicaciones web, móviles y de escritorio. Satisface las necesidades de pruebas manuales y automatizadas, lo que lo hace ideal para ingenieros y equipos de transformación digital.

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Desafíos en el uso de IA para pruebas de software

Si bien la IA puede ser una herramienta prometedora, hay que recordar los desafíos que implica adoptar la IA en las pruebas de software.

Confianza

Las pruebas de IA pueden producir resultados diferentes a los que se obtienen con herramientas de prueba convencionales. Es posible que se produzcan algunos falsos positivos o análisis infundados durante la adopción temprana de la IA en las pruebas. Recuerde que la IA no es una herramienta plug-and-play que pueda proporcionar resultados inmediatos.

Alto costo

Invertir en herramientas de inteligencia artificial confiables puede resultar costoso.

Falta de intervención humana

Las herramientas de inteligencia artificial pueden generar y ejecutar rápidamente muchos casos de prueba sin supervisión humana. Si bien esto puede mejorar la precisión, también introduce errores potenciales si nadie supervisa de cerca el proceso.

Compatibilidad

Los equipos pueden encontrar problemas debido a la falta de coincidencia entre sus herramientas heredadas y de IA. Si las integraciones son incompatibles, esto podría provocar retrasos y mayores costos operativos.

Estudio de caso: Cómo Katalon y QualityKiosk simplifican las pruebas de software para uno de los bancos más grandes de la India

El proyecto se llevó a cabo en uno de los bancos privados más grandes de la India. Con una red de más de 5.500 sucursales y 15.000 cajeros automáticos, este banco ofrece diversos productos financieros a sus clientes. Esto incluye banca personal, banca corporativa, gestión de activos, seguros y banca de inversión.

Alcance del proyecto

El proyecto cubre el desarrollo de una plataforma de sistema de originación de préstamos (LOS) adaptada al banco. La plataforma LOS permitió la integración con servicios internos y externos para todos los productos y servicios relacionados con activos bancarios. También permitió la entrada de datos habilitada por chatbot, el procesamiento de préstamos y pautas de flujo de trabajo automatizadas.

El problema

El banco enfrentó varios problemas relacionados con las pruebas de automatización. Sin embargo, hay factores adicionales que los diferencian de otros en la industria. Esto incluye:

• Frecuencia de lanzamientos de software
• Complejidad del caso de prueba
• Mantenimiento de guiones
• Contratación y retención de testers con experiencia en lenguajes de programación.

Las consideraciones técnicas complicaron aún más el plan del banco para mejorar la eficiencia, precisión y calidad de las pruebas.

La solución

Katalon, en asociación con QualityKiosk, proporcionó al banco una potente plataforma de automatización de pruebas que ayudó al equipo a lograr una automatización más rápida con funciones sólidas. El banco eligió Katalon porque era fácil de aprender y fácil de usar para que cualquiera pudiera crear pruebas. Esto significaba que solo necesitaban unos pocos expertos en codificación para mantenerse al día con las demandas de pruebas, lo que les ayudó a optimizar las pruebas y escalar su equipo de manera eficiente.

Resultados

La implementación de Katalon para las pruebas de regresión resultó en mejoras significativas en la eficiencia y la agilidad del desarrollo. Éstas incluyen:

• Reducción del tiempo de desarrollo y mantenimiento de pruebas de regresión: este beneficio agiliza el proceso de prueba y libera recursos para otras tareas.
• Reducción del 40 al 50 % en el tiempo de las pruebas de regresión: esto permite una identificación y resolución más rápida de problemas potenciales.
• La reducción de más del 53 % en el tiempo de ejecución de las pruebas permite lanzamientos de software más frecuentes con nuevas funcionalidades.

El impacto general es un ciclo de desarrollo más rápido con una calidad de software mejorada.