A Inteligência artificial é um campo da ciência da computação que se preocupa com o desenvolvimento de algoritmos e programas que possam simular a inteligência humana e a capacidade de aprender com experiências. Descubra como a IA pode revolucionar a Qualidade e os Testes de Software!

Formas de utilizar IA nos testes de software

•  Testes de Interface

Em Testes de Interface utilizamos ferramentas que simulam a interação do usuário através de ações em elementos presentes na tela. Há recursos de IA que auxiliam na identificação de elementos mais complexos através de reconhecimento de imagem. Por exemplo, podemos utilizar uma vasta biblioteca de imagens de um botão “Play”, assim o algoritmo irá procurar por um botão que possua o mesmo padrão de imagem para interagir, sem a necessidade de especificar atributos do elemento para encontrá-lo.

• Testes visuais

Em Testes Visuais visamos garantir que a aplicação se apresente para o usuário conforme o proposto (posição dos elementos em tela, cor dos elementos, etc). Para isso há recursos de IA que visam verificar se a cor, tamanho, formato e posição dos elementos em tela estão de acordo com o esperado ou até mesmo, classificar/identificar as alterações de acordo com a percepção de um usuário real.

• Testes de API

Existem recursos de IA que analisam a interação do usuário através da interface para criar cenários de testes de API, reduzindo as habilidades técnicas necessárias para adotar o teste de API e auxiliando as organizações a criar uma estratégia abrangente de teste de API escalável.

• Execução de Testes de acordo com a necessidade

Quando utilizamos recursos de integração contínua para testes automatizados, na maioria das vezes todos os cenários serão executados independente de quais alterações foram realizadas na aplicação. Isto aumenta o tempo de execução já que cenários que não estavam envolvidos diretamente ou indiretamente com as alterações serão executados. Há recursos que ao iniciar um pipeline de integração contínua de testes automatizados, identificam quais alterações ocorreram na aplicação e quais cenários de testes são impactados com estas mudanças, fazendo com que somente tais cenários sejam executados.

• Garantir execução diante de pequenas alterações

É muito comum a necessidade de manutenção em scripts de testes automatizados. Seja porque houve alterações significativas em determinados fluxos da aplicação, ou seja porque algum elemento teve alterações em seu atributo e isto fez com que o script do teste deixasse de conseguir realizar uma interação com o mesmo. O segundo cenário é muito constante, principalmente em projetos com metodologia Ágil, fazendo com que pequenas alterações causem falhas na execução dos testes.

Para contornar tal tipo de situação, há recursos que realizam uma “varredura” durante a execução para que quando um determinado elemento não for encontrado devido a alteração de algum atributo, o algoritmo encontre outra alternativa para encontrar o elemento e dar continuidade ao teste, sem dar como teste falho devido a uma pequena alteração em um elemento.

Aplicação da IA em Qualidade de Software

• Qualidade de Software

A IA pode ajudar a garantir a qualidade do software por meio da detecção de bugs e vulnerabilidades em tempo real, fazendo com que as correções sejam mais rápidas e eficientes.

• Testes Automatizados

A IA pode executar testes automatizados de forma mais eficiente do que os seres humanos, acelerando o processo de testagem e garantindo maior precisão e cobertura de testes.

• Testes de regressão

A IA pode ser usada para acelerar os testes de regressão, testando o software em diferentes cenários para garantir que as alterações recentes não afetem a funcionalidade existente.

• Análise de Dados

A IA pode ser utilizada para analisar grandes quantidades de dados gerados pelos testes de software, identificando padrões, detectando falhas sistêmicas e sugerindo melhorias.

Testes Automatizados com IA

• Domínio do Problema

A IA não substitui o conhecimento humano, mas sim o complementa. É importante ter especialistas em teste de software que possam orientar a seleção do tipo correto de algoritmo IA para o teste em questão.

• Qualidade do Conjunto de Dados

A precisão e a eficácia dos testes automatizados com IA dependem da qualidade dos dados usados para treinar os modelos. Eles precisam ser representativos e diversificados.

• Interpretação dos Resultados de Teste

A IA pode gerar resultados imprecisos ou irrelevantes se o problema for mal formulado, os dados forem inadequados ou houver falhas na interpretação dos resultados.

• Maior Cobertura de Testes

A utilização da IA em testes automatizados permite coberturas de testes com maior abrangência, eficiência e precisão.

Sugestão de ferramentas

• Applitools

O Applitools utiliza o conceito de validação visual dos testes através de comparação entre screenshots das telas da aplicação com um baseline. Tem fácil implementação com código de um teste funcional (aceita diversas linguagens como: Java, Javascript, Python, PHP e Ruby) e também para plataformas mobile. Possui uma versão gratuita porém limitada.

• MABL

O Mabl também utiliza conceitos de validação visual em comparação a um baseline e técnicas de Machine Learning para adaptar o teste de acordo com mudanças na interface. Possui integração com diversos serviços de Integração Contínua. Criação de testes através de interface sem necessidade de código. Possui uma versão trial.

• ReTest

O ReTest utiliza conceitos de IA para diversa funcionalidades como: auxiliar na identificação de alterações para testes manuais de regressão, utiliza o “Unbreakable Selenium” fazendo com que a execução do código de teste não seja interrompida caso os elementos não sejam encontrados conforme os atributos utilizados, testes visuais automatizados e criação de testes através de Machine Learning. Possui fácil implementação com o código de testes. Atualmente só disponível para Java. Algumas de suas funcionalidades são gratuitas e open source.

• Functionlize

O Functionize utiliza Machine Learning para criação e manutenção de testes através de uma interface simples sem a necessidade de código. Assim com outras ferramentas, a cada execução faz alterações nas estratégias de localização de elementos caso haja alterações na aplicação. Possui um conjunto de serviços para diversas áreas de teste. Possui uma versão demo.

• Outras Ferramentas:

Além disso há outras ferramentas que utilizam conceitos de Machine Learning para criação e manutenção de testes de software como Sofy.AI , Appsurify , Endtest.io , Screenster.io , TestComplete entre outras que não foram citadas.

Desafios na Implementação de IA em Testes de Software

• Falha de Testes e Aprendizado

Os resultados obtidos pela IA dependem do conjunto de dados de aprendizado. Se os dados estiverem ausentes ou inconsistentes, os modelos são amplamente inúteis.

• Cognição de Algoritmos

A IA pode ter dificuldades em capturar nuances no código do software, o que pode resultar em falhas de testes e até mesmo em falsos positivos e falsos negativos.

• Humanização de Algoritmos

Um desafio da IA é humanizar seu comportamento para detectar as expectativas e comportamentos humanos. Isso é importante porque a linguagem está em constante mudança.

Benefícios da Utilização de IA em Testes de Software

• Economia de tempo e dinamismo

Os testes automatizados com IA aceleram muito o processo de teste de software, reduzindo o tempo necessário para testes extensos ou demorados.

• Maior eficiência e precisão

A IA pode processar um grande número de dados e informações de teste, ajudando a identificar falhas sistêmicas com mais eficiência e precisão.

• Otimização no processo de Automação de testes

A IA pode automatizar muitos testes de software, liberando os engenheiros de software para se concentrarem em tarefas mais importantes.

• Cobertura de Testes mais abrangente

Com a IA, é possível realizar coberturas de testes mais amplas e precisas, melhores testes funcionais e testes automatizados completos com a integração de vários tipos de dados.

Casos de Sucesso de IA em Qualidade e Testes de Software

• Cibersegurança

As empresas utilizam a IA para proteger seus softwares contra vulnerabilidades e possíveis ataques de hackers. Ferramentas de IA podem detectar anomalias no tráfego de rede e impedir tentativas de comprometimento de segurança.

• Automobilística

A IA é utilizada pelas empresas automobilísticas para a simulação de acidentes em testes de software. Assim, é possível prever diferentes cenários com precisão antes que um veículo seja lançado ao mercado.

• Financiamento

A IA ajuda as empresas financeiras a prever o risco de empréstimos com maior precisão através da análise de grandes quantidade de dados.

• Aplicação Médica

A IA é usada para ajudar os médicos a diagnosticar doenças e planejar cirurgias com maior eficiência. Uma aplicação é o diagnóstico de doenças de retina e catarata.

O Futuro da IA em Qualidade e Testes de Software

O uso da IA em testes de software deve continuar crescendo à medida que os métodos convencionais se tornam mais obsoletos. A pesquisa e o desenvolvimento no campo da IA mostraram diversos avanços e a tendência do futuro é que sejam extrapolados os limites atuais da IA.

Conclusão

A implementação da IA nos testes de softwares pode revolucionar a maneira como testamos e garantimos a qualidade em nossos sistemas. À medida que a tecnologia evolui, é provável que os testes de software com IA se tornem cada vez mais eficazes e eficientes. Os benefícios dessa tecnologia são inúmeros, tornando o processo de testagem mais produtivo, rápido, preciso e confiável. É importante que empresas e profissionais mantenham-se atualizados e adotem novas tecnologias para auxiliar no atendimento da garantia da qualidade, e assim consequentemente, atingir a satisfação de seus clientes e envolvidos no processo.