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A IA em testes de software está se tornando mais comum e por boas razões. Embora a inteligência artificial de hoje seja usada principalmente para automação e conveniência, a tecnologia se torna mais inteligente e eficiente a cada dia. No teste de software, a IA pode ser usada para aumentar muitas tarefas repetitivas. Isso acelera os processos envolvidos e melhora a precisão.
O teste de regressão é um exemplo. Sempre que o código do software é alterado, testes de regressão são executados para garantir que os aplicativos ainda estejam funcionando conforme o esperado. Isso geralmente é feito manualmente. No entanto, a IA pode automatizar todo esse processo, verificando em vários intervalos se há problemas com um aplicativo após as alterações no código.
A IA não assumirá o controle completamente, mas certamente interromperá os testes de software tradicionais. Veja como.
1. Automação de teste de regressão
Normalmente, o teste de regressão manual requer muito tempo e esforço dos testadores e desenvolvedores. Cada vez que o código do software muda, testes devem ser realizados no aplicativo resultante. Isso garante uma troca entre desenvolvedores e testadores – ou, se não houver testadores, exige que os desenvolvedores usem muitos chapéus.
As soluções de IA podem automatizar completamente esse processo, realizando os testes quase imediatamente após a alteração de qualquer código. Desde que seja treinada corretamente, a IA sempre será mais rápida, mais eficiente e mais precisa do que os testadores manuais.
Além disso, os desenvolvedores obterão os resultados dos testes e os dados relacionados mais cedo, permitindo que comecem a trabalhar nas correções necessárias instantaneamente. Ou, se nenhum problema for detectado, eles podem passar para outras áreas de desenvolvimento mais rapidamente.
Adicionando outra camada a isso, a IA pode tornar o teste de regressão melhor ao longo do tempo, à medida que se torna mais inteligente. Como resultado, o ciclo de teste de regressão torna-se muito mais confiável.
2. Detecção Precoce de Falhas e Bugs
Um elemento importante do teste de software é garantir que o código ou os próprios aplicativos estejam de acordo e tenham desempenho nos níveis esperados. Portanto, grande parte do teste é procurar bugs e outros problemas de software e corrigi-los.
Mesmo os desenvolvedores mais habilidosos podem perder erros de sintaxe ou codificação, especialmente em projetos de grande escala. Mas, embora as ferramentas de programação modernas possam identificar erros básicos, os problemas de linguagem natural geralmente são ignorados até serem descobertos em tempo de execução. A IA no teste de software pode ser usada para detectar esses erros, encontrando falhas e bugs.
O aprendizado de máquina (ML) depende do processamento de linguagem natural (NLP), dados de treinamento e ferramentas de verificação pré-programadas para localizar possíveis problemas e sinalizá-los para revisão. Melhor ainda, a IA pode ser usada para injetar diretamente um novo código se e quando as correções forem mais óbvias. Economiza tempo, dinheiro e muita dor de cabeça.
3. Bônus de Produtividade
Com a detecção precoce de falhas e bugs e mais testes de regressão de suporte, os desenvolvedores e testadores podem esperar alguns benefícios sérios de produtividade em toda a linha. Com a ajuda de sistemas de IA e aprendizado de máquina, muitas das tarefas mecânicas associadas ao desenvolvimento podem ser aceleradas, aumentadas ou executadas diretamente por soluções de automação.
Isso não é diferente do que vemos em outras indústrias, onde a IA é cada vez mais usada para alimentar a automação de processos robóticos (RPA), automação inteligente (IA) e muito mais.
Por exemplo, a comunicação entre equipes e departamentos. Geralmente é administrado na sequência de testes de aplicação. Agora ele pode ser tratado por soluções automatizadas. Em vez de enviar manualmente as informações, demorando o tempo que os contatos relacionados demorariam, as informações podem ser compartilhadas imediatamente com todas as partes. Esse mesmo benefício é estendido a praticamente todos os processos e soluções que a IA toca.
4. Código de autocura
AI e ML permitem o que é chamado de “tecnologia de autocura” ou código de autocorreção. A IA não apenas pode identificar e detectar problemas de linguagem mais rapidamente do que os humanos, mas também, quando habilitada pelos recursos apropriados, também pode corrigir esse código mais rapidamente do que nunca. A detecção precoce de erros e falhas é apenas o começo.
soluções de IA pode realmente injetar correções de código para problemas comuns ou podem ser direcionados para resolver problemas mais complexos quando souberem o que procurar e como reagir. Melhor ainda, como geralmente vemos com ML, os algoritmos de autocorreção tornam-se mais precisos e mais representativos do código de trabalho, ao longo do tempo, apenas por meio da ingestão de mais informações.
Isso significa que, quando os desenvolvedores alteram o código e quebram o software, a IA assume o controle imediatamente e corrige o problema. Isso reduz a quantidade de tempo que os desenvolvedores e testadores gastam procurando por esses problemas, mas também reduz significativamente a solução de problemas em geral. Ele também pode sinalizar problemas comuns para revisão posterior para garantir que erros repetidos não sejam cometidos e problemas não se acumulem durante a fase de desenvolvimento.
IA no teste de software: uma boa disrupção está chegando
Graças aos aprimoramentos de produtividade de processos mais inteligentes e eficientes, a IA no teste de software tem o potencial de interromper o campo. Tarefas manuais que exigem muito tempo e esforço podem ser lideradas quase inteiramente pela automação por meio da IA. Além disso, a detecção precoce de bugs pode ser tratada por ferramentas NLP, enquanto o código de autocorreção garante que os aplicativos de software sempre funcionem em tempo de execução. Tudo isso reduz o tempo gasto na solução de problemas e na detecção manual de bugs. Esses benefícios interromperão positivamente o teste de software e não poderíamos estar mais felizes com isso.
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