Los equipos de control de calidad que dependen de las pruebas manuales no son capaces de seguir el ritmo de los cambios de código y los lanzamientos actuales. Las herramientas basadas en IA/ML pueden ayudar a los equipos de pruebas de varias maneras específicas.
Análisis del impacto de los cambios: La IA/ML puede ayudar con el análisis de cobertura e identificar qué pruebas deben ejecutarse en función de lo que haya cambiado en la aplicación.
Creación de pruebas: La IA/ML puede ayudar a los equipos de pruebas a crear casos de prueba a partir de descripciones en inglés sencillo y también puede aprender a mejorar las pruebas con el tiempo; la IA/M también puede curar automáticamente las pruebas rotas. Las herramientas potenciadas por la IA pueden convertir automáticamente las pruebas manuales de la interfaz de usuario en pruebas de la API.
Pruebas visuales: La tecnología de comparación de imágenes potenciada por la IA puede permitir la realización de pruebas visuales para analizar las diferencias de pantalla de la interfaz de usuario detectadas en las pruebas.
Análisis de pruebas: La IA puede analizar los casos de prueba y las métricas de los defectos para aumentar la cobertura de las pruebas al tiempo que se reduce el número de ellas.
Ha llegado el momento de ser más inteligentes utilizando herramientas potenciadas por la IA para aumentar los equipos de ingeniería, mejorar su productividad y aportar previsibilidad.
Hoy en día, hay muchas opciones de automatización en el ciclo de vida del desarrollo de software. Las herramientas impulsadas por la IA/ML pueden impulsar aún más las mejoras de automatización (por ejemplo, mejorar el flujo en sus conductos de CI/CD). En general, la automatización permite una mayor productividad del equipo y da lugar a los ciclos de lanzamiento rápidos o bajo demanda necesarios para la agilidad empresarial.
Las herramientas de infraestructura como código (IaC) pueden aprovisionar y configurar automáticamente entornos de infraestructura en la nube (almacenamiento, red, etc.).
Las herramientas de supervisión pueden automatizar la supervisión de la disponibilidad, las métricas de carga de producción y los problemas de seguridad, y generar alertas.
Aprovechar la automatización de forma agresiva y utilizarla en todo el ciclo de vida de la ingeniería puede hacer que la ingeniería de software sea mucho más inteligente. Debería automatizar las tareas repetitivas y los procesos de bajo valor y utilizar el tiempo ahorrado para actividades de mayor valor.
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