Automatización de Pruebas Impulsada por IA: Revolucionando QA para Sistemas ERP Modernos

La Inteligencia Artificial ha transformado muchas industrias y la automatización de pruebas no es una excepción.

Sin embargo, aunque la automatización de pruebas ha reemplazado en gran medida las prácticas de pruebas manuales propensas a errores, lentas y frágiles, aún queda mucho por hacer.

Con proveedores de ERP lanzando nuevas actualizaciones mensual o trimestralmente, los equipos de QA enfrentan una tremenda presión para mantener sus sistemas ERP actualizados.

En un escenario donde los plazos de prueba se acortan, la automatización de pruebas tradicional ya no se considera una solución viable ya que requiere esfuerzos significativos en creación de pruebas, consume mucho tiempo en identificar escenarios de prueba, desarrollo y mantenimiento de scripts de automatización.

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

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

Diseño de Scripts de Prueba

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

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

Solución: Este problema puede abordarse perfectamente usando IA. Aprovechando el subconjunto de IA Procesamiento de Lenguaje Natural, el problema de creación de scripts de automatización puede resolverse. El Procesamiento de Lenguaje Natural permite a Analistas de Negocio, Consultores Funcionales, Probadores Manuales, Gerentes de QA y partes interesadas escribir casos de prueba en inglés simple sin un conjunto específico de reglas que requieran ser aprendidas o entendidas. Uno de esos marcos de automatización de pruebas es Opkey que permite a usuarios de negocio crear casos de prueba en inglés simple y sus motores impulsados por IA generan autónomamente scripts que pueden ser ejecutados por cualquier individuo en los equipos de proyecto.

Mantenimiento de Pruebas

Con marcos de automatización de pruebas tradicionales, los ingenieros de prueba siempre luchan por mantener continuamente los scripts de automatización cada vez que se lanza una actualización. La razón es que las herramientas tradicionales usan localizadores de objetos como ID, Nombre, XPath o CSS para propósitos de prueba. Cada vez que la UI cambia debido a la introducción de nuevas pantallas o botones o cambios en flujos de usuario, los scripts de automatización tienden a romperse.

Para entender mejor, considere un ejemplo de pruebas de Oracle Cloud. Oracle lanza actualizaciones trimestrales. Con cada actualización, hay posibilidad de rotura de scripts de automatización. Ahora, considere cuánto esfuerzo y tiempo se requieren si los equipos de QA necesitan mantener los scripts manualmente.

Solución: Los puntos de dolor del mantenimiento de pruebas pueden abordarse perfectamente con tecnología de auto-reparación basada en aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un subconjunto de IA y ayuda a reducir el "ruido" dentro del pipeline DevOps. Marcos de automatización de pruebas como Opkey vienen con capacidades de auto-reparación que identifican automáticamente los cambios realizados en los localizadores de elementos (ID) o pantallas/flujos y los corrigen autónomamente sin necesidad de intervención humana.

Priorización de Pruebas

Qué probar sigue siendo la pregunta del millón. Al escribir casos de prueba o ejecutar una suite 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 lleva a dos escenarios: (1) sobre-prueba que consume demasiado tiempo (2) sub-prueba que expone su negocio a riesgos serios.

Solución: Los marcos de automatización de pruebas impulsados por IA ofrecen cobertura basada en riesgo. En lugar de ejecutar toda la suite de regresión, los algoritmos impulsados por IA ofrecen pruebas mínimas a ejecutar para un cambio dado. Esto no solo reduce la actividad manual de los equipos de QA en identificar pruebas de humo/regresión sino que también asegura cobertura de riesgo del 100% debido a actualizaciones de la aplicación.

Opkey usa enfoque de pruebas basadas en riesgo y realiza análisis de brechas de prueba para ofrecerle cobertura de prueba exacta. Combinando análisis de brechas, automatización de pruebas sin código y evaluación de impacto impulsada por IA, Opkey ofrece 100% de cobertura de prueba.

Gane Velocidad y Agilidad

Empresas innovadoras deberían transformar sus pruebas incorporando un marco de automatización de pruebas impulsado por IA como Opkey. Tecnologías avanzadas como IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural no solo aceleran su proceso de prueba sino que también le proporcionan cobertura de riesgo.

En resumen, ganará la velocidad y agilidad que ha estado buscando con marcos de automatización de pruebas impulsados por IA como Opkey.