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Ha llegado la Inteligencia Artificial a las pruebas de software

 
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Ha llegado la Inteligencia Artificial a las pruebas de software
de System Administrator - viernes, 29 de septiembre de 2017, 14:28
Grupo Colaboradores / Partners

Ha llegado la Inteligencia Artificial a las pruebas de software

por Valerie Silverthorne

Traducido automáticamente con Google

El aprendizaje automático puede hacer que muchas tareas de pruebas de software sean más fáciles, rápidas y fiables. Así es como AI va a cambiar el panorama de pruebas, y lo que significa para los evaluadores.

¿Qué pasa si la prueba de software podría sufrir una metamorfosis, cada vez mejor, más rápido y menos costoso mientras que los probadores se centran en lo que sobresalen? Ese futuro prometedor podría suceder, gracias a un repentino interés por la inteligencia artificial en las pruebas de software.

El proveedor de soluciones empresariales Infostretch acaba de anunciar que ofrecerá inteligencia artificial en las pruebas de software a través de un nuevo servicio denominado Predictive and Prescriptive QA. Infostretch no es la única opción - la puesta en marcha basada en San Francisco Appdiff también está trayendo aprendizaje de máquina "bots" en línea como probadores. Y dinCloud anunció recientemente "James", un robot virtual QA.

Con la entrega continua, la integración continua y DevOps como los temas candentes en cada conversación de desarrollo de software de hoy, la presión sobre los probadores nunca ha sido más intensa. "Lo que pasa es que su equipo no puede mantenerse al día con la cantidad de pruebas que deberían suceder", dijo Jason Arbon, CEO de Appdiff. "Esa es una de las razones de Appdiff ... La gente no puede seguir mejor".

¿Qué pasa con el aprendizaje automático?

La solución es la inteligencia artificial en las pruebas de software, o más específicamente, un subconjunto AI: el aprendizaje automático. "Hoy en día hay toneladas y toneladas de datos de prueba y es muy difícil para una sola persona superar todo esto", dijo Avery Lyford, directora de clientes de Infostretch. "Son toneladas de gestión de informes ahora ¿Dónde están los problemas reales y cuáles son los problemas reales?" Ahí es donde la inteligencia artificial en las pruebas de software puede entrar y ayudar a ordenar a través del ruido, dijo Lyford.

Infostretch está ofreciendo el producto Predictive y Prescriptive QA como un servicio. Con un fuerte enfoque en el análisis de datos, Lyford dijo que la inteligencia artificial en la herramienta de pruebas de software puede ayudar a agilizar el proceso de prueba, asegurando la información correcta está en manos de los probadores que pueden tomar mejores decisiones. El nuevo servicio también puede utilizarse junto con la oferta QMetry de la compañía .  

AppDiff está tomando un enfoque ligeramente diferente, dijo Arbon. "Vamos desde la experiencia del usuario final hacia atrás", dijo. "Los robots de IA pueden hacer decenas de miles de casos de prueba versus 20 a 100 casos de prueba de regresión Esto juega en el plan de DevOps de hoy para iterar rápidamente." Utilizando la inteligencia artificial en las pruebas de software, las empresas siempre sabrán si la interfaz de usuario no está funcionando o si la UX está luchando, dijo.

Pero estos no son sólo los bots. Arbon, que previamente trabajó en Google y tiene experiencia en pruebas de software, se dio cuenta de una verdad fundamental acerca de las aplicaciones que hacen que los robots sean probadores eficaces. "Casi todas las aplicaciones son las mismas", explicó. "Es la misma pantalla de inicio de sesión, la mayoría de los cuadros de búsqueda son iguales, el perfil, los carros de compras, hay muchas similitudes". Con esa comprensión - y la idea de que cada bot podría ser entrenado como un especialista en un solo área como sólo la caja de búsqueda - Arbon fue capaz de crear bots que eran mejores que el probador promedio. "Los pequeños bots son especialistas en cada área de la aplicación y aunque no son tan inteligentes como un ser humano, son los mejores probadores de búsqueda del planeta". Arbon, y sus colegas que vienen de Google y Microsoft, entrenar a sus robots a probar como lo hicieron. "Es como si hubiéramos creado un" probador de Google "en un cuadro, lo que reproduce lo que haríamos con tu aplicación."

Y, sorprendentemente, puede haber un revestimiento de plata en esto para los probadores, muchos de los cuales temen ser automatizado - o AI'd - de un trabajo. "La gente con la que trabajamos no es despedida", dijo Arbon. "Ellos consiguen entregar el trabajo y concentrarse en hacer cosas en las que son buenos". O, por decirlo de otra manera, está eliminando el trabajo de gruñido y permitiendo a los probadores hacer las cosas humanas y creativas que son mejores, dijo Paul Merrill, ingeniero de software principal en la prueba y fundador de Beaufort Fairmont Automated Testing Services, en la conferencia Agile2017 en Orlando. Lyford lo ve como el que da a los testers ese elemento elusivo del tiempo. "Queremos que la gente pueda hacer complicados casos de borde, no los de rutina, sino aumentar los probadores y no reemplazarlos".

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