Manufactura industrial
Internet industrial de las cosas | Materiales industriales | Mantenimiento y reparación de equipos | Programación industrial |
home  MfgRobots >> Manufactura industrial >  >> Manufacturing Technology >> Sistema de control de automatización

Evolución de la Automatización de Pruebas con Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ha transformado muchas industrias y la automatización de pruebas ya no es una excepción.

Sin embargo, aunque la automatización de pruebas ha reemplazado en mayor medida a la práctica de pruebas manuales frágiles, que consumen mucho tiempo y es propensa a errores, aún queda mucho por hacer.

Con los proveedores de ERP implementando nuevas actualizaciones mensual o trimestralmente, los equipos de control de calidad enfrentan una enorme presión para mantener sus sistemas ERP actualizados.

En un escenario donde los plazos de prueba son cada vez más cortos, la automatización de prueba tradicional ya no se considera una solución viable, ya que requiere esfuerzos significativos en la creación de prueba, consume mucho tiempo en la identificación de escenarios de prueba, desarrollo y mantenimiento de scripts de automatización.

Es hora de que la industria de la automatización de pruebas adopte la inteligencia artificial para abordar los desafíos de la automatización de pruebas tradicional.

En este artículo, analizaremos los desafíos asociados con la automatización de pruebas tradicional y cómo la IA puede abordar esos desafíos.

Diseño de guión de prueba

La mayoría de los marcos tradicionales de automatización de pruebas se desarrollan con una mentalidad de programador. Dado que los usuarios comerciales no son programadores, les resulta difícil crear scripts de prueba.

Para comprenderlo mejor, considere un ejemplo de automatización de pruebas de SAP. En esto, se requiere que los usuarios funcionales creen casos de prueba, ya que son los que mejor conocen sus procesos comerciales diarios. Como no tienen experiencia en programación, les resulta difícil crear scripts de automatización.

Solución :Este problema se puede abordar perfectamente utilizando IA. Aprovechando el procesamiento del lenguaje natural del subconjunto de AI, se puede abordar el problema de la creación de scripts de automatización. El procesamiento del lenguaje natural permite a los analistas comerciales, consultores funcionales, evaluadores manuales, gerentes de control de calidad y partes interesadas escribir casos de prueba en inglés sin un conjunto específico de reglas que deban aprenderse o comprenderse. Uno de estos marcos de automatización de pruebas es Opkey, que permite a los usuarios comerciales crear casos de prueba en un lenguaje sencillo y sus motores alimentados por IA generan scripts de forma autónoma que cualquier persona en los equipos de proyecto puede ejecutar.

Mantenimiento de prueba

Con los marcos tradicionales de automatización de pruebas, los ingenieros de pruebas siempre luchan por mantener continuamente los scripts de automatización de pruebas cada vez que se implementa una actualización. El motivo es que las herramientas tradicionales utilizan localizadores de objetos, es decir, ID, nombre, XPath o CSS para fines de prueba. Cada vez que se cambia la interfaz de usuario debido a la introducción de nuevas pantallas o botones o cambios en los flujos de usuario, los scripts de automatización de prueba tienden a fallar.

Para comprenderlo mejor, considere un ejemplo de prueba de Oracle Cloud. Oracle lanza actualizaciones trimestrales. Con cada actualización, existe la posibilidad de que se rompan los scripts de automatización. Ahora, considere cuánto esfuerzo y tiempo se requieren si los equipos de control de calidad necesitan mantener los scripts manualmente.

Solución :Los puntos débiles del mantenimiento de las pruebas se pueden abordar perfectamente con la tecnología de autorreparación basada en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA y ayuda a reducir el "ruido" dentro de la canalización de DevOps. Los marcos de automatización de pruebas como Opkey vienen con capacidades de autorreparación que identifican automáticamente los cambios realizados en los localizadores de elementos (ID) o pantallas/flujos y los corrigen de forma autónoma sin necesidad de intervención humana.

Priorización de pruebas

Qué probar sigue siendo una pregunta del millón. Mientras escriben casos de prueba o ejecutan un conjunto de regresión, los probadores a menudo se guían por su experiencia o probablemente por conjeturas sobre cómo los usuarios finales interactúan con la aplicación. Esto conduce a dos escenarios (1) pruebas excesivas que consumen demasiado tiempo (2) pruebas insuficientes que exponen su empresa a riesgos graves.

Solución :Los marcos de automatización de pruebas impulsados ​​por IA ofrecen cobertura basada en riesgos. En lugar de ejecutar todo el conjunto de regresión, los algoritmos impulsados ​​por IA ofrecen pruebas mínimas que se ejecutarán para un cambio determinado. Esto no solo reduce la actividad manual de los equipos de control de calidad para identificar las pruebas de humo/regresión, sino que también garantiza una cobertura de riesgo del 100 % debido a las actualizaciones de la aplicación.

Opkey utiliza un enfoque de prueba basado en el riesgo y realiza análisis de brechas de prueba para ofrecerle una cobertura de prueba exacta. Al combinar el análisis de brechas de prueba, la automatización de pruebas de código cero y la evaluación de impacto impulsada por IA, Opkey ofrece una cobertura de prueba del 100 %.

Gana velocidad y agilidad

Las empresas innovadoras deben transformar sus pruebas incorporando un marco de automatización de pruebas impulsado por IA como Opkey. Las tecnologías avanzadas como la IA, el lenguaje de máquina y el procesamiento del lenguaje natural no solo aceleran su proceso de prueba, sino que también le brindan cobertura de riesgos.

En pocas palabras, obtendrá la velocidad y la agilidad que ha estado buscando con marcos de automatización de pruebas impulsados ​​por IA como Opkey.


Sistema de control de automatización

  1. Bosch agrega inteligencia artificial a la industria 4.0
  2. ¿La inteligencia artificial es ficción o moda?
  3. Cómo protege Monsanto los cultivos con inteligencia artificial
  4. Tutorial del marco de automatización de pruebas de IU codificadas
  5. Cómo la automatización y la inteligencia artificial pueden impulsar la ciberseguridad
  6. Automatización empresarial con plataformas de bajo código
  7. Automatización del control de calidad con la ayuda de la tecnología
  8. Impulsar la experiencia del cliente con la automatización inteligente
  9. Creación de escenarios en los que todos ganan con la automatización de procesos
  10. Robots de inteligencia artificial
  11. Asistente de IA:el futuro de la industria de viajes con el aumento de la inteligencia artificial