Automatización de control de calidad | El papel de las pruebas de automatización basadas en IA y ML

Ya estamos familiarizados con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y confiamos en estas dos tecnologías para la automatización del control de calidad. La IA y el ML se pueden integrar en procesos de prueba automatizados.

Ambas tecnologías están revolucionando el mundo de la automatización del control de calidad. Como todos sabemos, las pruebas de software automatizadas han evolucionado mucho con el tiempo. Anteriormente, se trataba de pruebas funcionales, pero hoy en día existen varias herramientas de prueba automatizadas innovadoras. Últimamente se han introducido herramientas de prueba basadas en inteligencia artificial.

Además, hay un cambio en el enfoque empresarial que aprovecha el potencial infinito de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudar a realizar la automatización de pruebas de manera más eficiente. En este artículo, analizaremos el impacto de estas tecnologías revolucionarias que sacuden el mundo de la automatización del control de calidad.

¿Por qué debería utilizar IA y ML para la automatización del control de calidad?

¡La respuesta es simple! La IA y el ML se pueden integrar en el proceso de prueba automatizado. Ayuda a que los scripts de prueba sean más competitivos, eficientes y confiables. Además, las herramientas de prueba automatizadas convencionales plantean varios desafíos. Sin embargo, con la ayuda de las pruebas de automatización habilitadas por IA, puede evitar estos inconvenientes.

El aprendizaje automático en la automatización del control de calidad se ocupa del uso de algoritmos y métodos de aprendizaje automático para mejorar los aspectos clave de la automatización de pruebas, como la generación de casos de prueba, su ejecución y la gestión de datos de prueba.

¿Cómo marca la diferencia la automatización del control de calidad basada en IA?

A continuación se muestran algunas áreas en las que la automatización de pruebas habilitada por IA aporta gran confiabilidad y eficiencia. Repasemos cada uno de los aspectos.

Adaptabilidad

Los desarrolladores suelen realizar modificaciones en la aplicación. A pesar de que los cambios son triviales, pueden fallar los scripts de prueba. En este punto, las herramientas de automatización de control de calidad habilitadas para IA y ML pueden ayudar. Los sistemas de IA y ML dependen de sus métodos de reparación automática para compensar esos cambios y ayudar a que los scripts de prueba se ejecuten sin problemas.

Reduce el tiempo

El equipo de pruebas escribe códigos similares repetidamente cuando surge un nuevo proyecto de automatización de control de calidad. Se necesita mucho tiempo para intentar adoptar una nueva herramienta o adaptarse al marco existente. No importa si el código se puede reutilizar, ya que consume tiempo. Sin embargo, con la ayuda de herramientas de automatización de IA, puedes generar scripts de prueba muy rápidamente.

Cobertura

En el proceso de desarrollo ágil, no siempre es viable ejecutar todos los casos de prueba de regresión después de implementar cada cambio. Pero si puede utilizar herramientas de IA/ML, le ayudará a crear conjuntos de pruebas de regresión para los cambios implementados hasta ahora. Independientemente de los parámetros, puede configurar los casos de prueba de regresión de acuerdo con el proyecto.

Detección de errores

Cuando le resulta difícil solucionar problemas de codificación que afectan el rendimiento de su aplicación de software, las pruebas de automatización habilitadas por IA vienen a su rescate. La IA en la automatización del control de calidad optimiza el proceso de detección de errores, mejora los métodos de prueba y hace predicciones sobre posibles fallas. Como resultado, se traduce directamente en una mayor satisfacción del cliente.

Leer más: Automatización de pruebas utilizando Cucumber Framework: todo lo que necesita saber

¿Cómo le ayuda el aprendizaje automático con la automatización del control de calidad?

Profundicemos en las áreas donde el ML facilita la automatización del control de calidad.

Generación de casos de prueba mejorada

ML permite un mejor análisis de patrones durante las pruebas y facilita la generación de casos de prueba. Por lo tanto, la creación manual de casos de prueba es opcional cuando se utiliza ML en la automatización del control de calidad. Como resultado, mejoró la productividad. Además, acelera considerablemente el proceso.

Priorización de casos de prueba

El uso de algoritmos de aprendizaje automático en pruebas automatizadas ayuda a priorizar los casos de prueba en función de las posibilidades de que se detecten errores. Permite a los evaluadores considerar las cuestiones más cruciales en primer lugar.

Mejor cobertura de pruebas

Como se mencionó anteriormente, ML puede reconocer las áreas donde es probable que encuentre errores. Además, ayuda a los evaluadores a prestar atención a estas áreas y mejorar la cobertura de las pruebas. ML le ayuda a extraer los datos más relevantes.

Automatizar tareas repetitivas

¿Necesita automatizar la generación de datos de prueba y minimizar el tiempo, el costo y el esfuerzo necesarios para la ejecución de la prueba? No se preocupe, al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para la automatización de pruebas, puede reducir costos y automatizar tareas repetitivas sin problemas.

Procesamiento natural del lenguaje

Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural (NLP), puede generar automáticamente descripciones de casos de prueba. Y, sobre todo, ayuda a comprender mejor los procesos de prueba y los casos de prueba. Le permite optimizar e integrar la experiencia del usuario con el proceso de entrega.

¿Cómo están cambiando la IA y el ML el panorama de la automatización del control de calidad?

Hoy en día, la necesidad de pasar a herramientas de IA/ML en la automatización del control de calidad se ha convertido en una necesidad. Con las crecientes expectativas de los clientes y la necesidad de mantenerse al día con el proceso de entrega, las empresas tienen que depender de estrategias de automatización de pruebas habilitadas para IA/ML. Analicemos algunas formas en que AI/ML está transformando el gran mundo de la automatización del control de calidad.

La IA y el ML permiten la creación de pruebas manuales y aceleran el cronograma de las pruebas ejecutando scripts de prueba automáticamente.

El análisis predictivo ayudará a comprender las necesidades de los usuarios. En otras palabras, identificar sus necesidades da paso a una mejor experiencia y satisfacción del cliente.

La validación visual en AI/ML ayuda a identificar defectos en comparación con los métodos de prueba de software convencionales.

La IA ayuda a los evaluadores a cubrir más casos y escenarios de prueba. Además, les ayuda a reconocer defectos debido a una cobertura mejorada en toda la aplicación de software.

No hay lugar para suposiciones cuando se utilizan herramientas de prueba automatizadas de IA/ML. Normalmente, los evaluadores de software hacen muchas suposiciones mientras desarrollan e implementan casos de prueba.

Existen ciertas herramientas que implementan pruebas integrales. Bueno, no es necesario poseer ningún conocimiento previo de programación. Estas herramientas utilizan AI/ML para probar aplicaciones.

Además, la IA creará nuevos roles y oportunidades para los ingenieros de control de calidad, lo que les ayudará a aplicar el conocimiento adquirido con la IA. Por ejemplo, cómo aplicar la tecnología en pruebas de aplicaciones de software. Pueden integrar su destreza en pruebas con la experiencia de IA para crear e implementar tareas de prueba. Además, pueden usar sus habilidades junto con la IA para aprovechar al máximo análisis predictivo.

Las pruebas de software automatizadas seguirán evolucionando durante los próximos años. De hecho, requiere una formación continua en tecnologías de IA/ML para satisfacer las necesidades siempre cambiantes de los usuarios.

Leer más: ¿Qué es Docker y cómo simplifica las pruebas de software?

¿Qué papel juega la IA/ML en el futuro de la automatización del control de calidad?

Sin duda, el futuro es la automatización del control de calidad impulsada por IA/ML. A medida que ambas tecnologías avanzan, podemos ser testigos de varios avances herramientas de prueba junto con el enfoque en una automatización mejorada y los más altos niveles de precisión. Además, la automatización del control de calidad habilitada por IA/ML da paso a aplicaciones ingeniosas y sólidas que remodelan el panorama digital.

la integracion de IA y ML en pruebas de automatización de control de calidad ayuda a mejorar la calidad del software a pasos agigantados. Las empresas deben adoptar estas tecnologías revolucionarias en la automatización de pruebas para garantizar la calidad y aprovechar posibilidades perfectas en el campo de la automatización de pruebas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo ayuda la IA a la automatización del control de calidad?

Las pruebas automatizadas han cambiado el panorama de las pruebas de software al acelerar todo el proceso. Con la ayuda de la IA en las tareas de prueba, puede reducir la necesidad de realizar pruebas manuales.

¿Cómo se utiliza ML en la automatización de pruebas?

El aprendizaje automático ayuda a analizar patrones durante las pruebas y generar casos de prueba automáticamente. Al igual que la automatización de pruebas basada en IA, la integración del aprendizaje automático en las pruebas ayuda a minimizar la necesidad de crear casos de prueba manuales. Además, los algoritmos de ML mejoran la velocidad de las pruebas y también aumentan la productividad.

¿Las pruebas de automatización reemplazan las pruebas manuales?

Las pruebas de automatización aportan varias ventajas. Sin embargo, necesita pruebas manuales y automatizadas. Las pruebas manuales manejan casos de prueba complejos. Por otro lado, la automatización del control de calidad facilita pruebas sencillas y repetitivas. Por lo tanto, las pruebas de automatización no pueden reemplazar las pruebas manuales. Puede utilizar las pruebas de automatización para que las pruebas manuales funcionen de manera más eficiente.

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