A boa prática exige não apenas testar a automação, mas testar a própria automação

transformação digital e continuous testing continuar a acelerar e, como resultado, as organizações terão que implementar uma abordagem mais inteligente para testar a automação. Como afirmamos anteriormente em um blog recente sobre a construção de uma cultura de controle de qualidade, “a automação de teste também oferece às organizações a agility necessários para entregar mudanças rapidamente, minimizando os riscos. Além disso, a automação de testes cria uma infraestrutura dentro do desenvolvimento para que todas as etapas do trabalho sejam verificadas quanto à integridade e desempenho, além de questões prioritárias, como segurança, governança e conformidade.”

No entanto, Diego Lo Giudice, vice-presidente analista principal da Forrester, enfatizou a necessidade de as organizações adotarem uma abordagem mais inteligente para a automação de testes, que envolve testes e auditoria da própria automação. Ele explicou que “ferramentas, tecnologia e práticas de automação de teste devem e podem ser usadas para testar… a automação”. Embora a automação de testes ofereça imensos benefícios para alcançar a cobertura dos testes e a qualidade geral do aplicativo, as práticas de automação de testes devem ser auditadas regularmente quanto ao desempenho, à meticulosidade e à máxima eficácia. DevOps as equipes devem garantir que estão obtendo os resultados de que precisam para entregar valor com eficiência aos clientes finais.

Para garantir que os testes automatizados cumpram suas promessas, as organizações podem empregar estratégias como:

• Expandindo suas práticas de teste para incluir o teste das próprias ferramentas de automação.
• Adotando uma abordagem de teste mais abrangente para seus sistemas complexos.
• Aproveitando ferramentas e plataformas de teste baseadas em IA.

As organizações estão migrando para um cenário complexo de tecnologia de automação

À medida que o uso de tecnologia de automação complexa cresce entre as empresas, as organizações estão introduzindo várias ferramentas para expandir a automação para mais áreas e processos. Essas ferramentas incluem:

• Aplicativos com infusão de IA ou automação usando aprendizado de máquina e modelos de ML.
• Robotic Process Automation para automatizar tarefas e procedimentos.
• Gerenciamento dinâmico de casos, incluindo e-mail e gerenciamento de documentos.
• Digital Process Automation, que engloba todas essas áreas.

Além disso, à medida que as organizações se tornam mais focadas no cliente, elas estão automatizando ainda mais partes da jornada do cliente adicionando mais recursos de autoatendimento, canais móveis ou sociais ou CRM. Nesses casos, a automação está sendo introduzida para criar experiências agradáveis, envolventes e intuitivas para o cliente.

À medida que processos mais automatizados e infundidos com IA são introduzidos, os testes precisam acompanhar essa expansão. Como afirma Lo Giudice, “as organizações precisam se perguntar se estão testando toda essa automação ou estão limitando seus testes aos testes de regressão usuais e aos aplicativos de front-end?” Ele afirma que ferramentas, tecnologias e práticas de automação de teste devem e podem ser usadas para testar as próprias ferramentas de automação.

Sistemas automatizados complexos requerem testes em larga escala

À medida que a necessidade de desenvolver testes dos processos e ferramentas se torna mais evidente, as organizações terão que considerar uma série de questões pertinentes para determinar como seus testes devem evoluir. Eles precisam determinar:

• As ferramentas de teste que estamos usando são relevantes para o ambiente e a multiplicidade de plataformas que estão sendo usadas?
• Estamos testando as ferramentas automatizadas para garantir que elas ainda estejam realizando testes válidos?

Também é imperativo testar todo o processo de ponta a ponta, o que cria ainda mais complexidade. Testar a automação requer uma abordagem de teste completa, heterogênea e de grande escala que abrange nuvens privadas, públicas e híbridas, vários navegadores, desktops, mainframe, dispositivos, web, dispositivos móveis, IoT e PDV. Implementar uma ferramenta de teste em larga escala, como Digital.ai Continuous Testing, pode fornecer uma solução perfeita e flexível.

Aproveite a IA para melhorar os resultados dos testes automatizados

Existem várias ferramentas de IA que podem ser introduzidas para melhorar os testes automatizados. um artigo em Forbes delineou algumas das maneiras pelas quais as ferramentas baseadas em IA podem se beneficiar DevOps equipes, incluindo “eliminar sobreposições de cobertura de teste, otimizar os esforços de teste existentes com testes mais previsíveis e acelerar o progresso da detecção de defeitos para a prevenção de defeitos”. Ele também observou: “As plataformas de desenvolvimento de software baseadas em IA podem identificar as dependências em módulos de produtos complexos e interconectados, melhorando a qualidade geral do produto no processo”.

Enquanto isso, aqui estão alguns casos de uso específicos que ilustram como os testes podem ser aprimorados com IA:

• Ferramentas que podem concluir a autocorreção de testes de IU aplicando algoritmos de IA e ML para adaptar dinamicamente os testes.
• Visualmente usando IA para testes visuais para tornar o processo mais preciso.
• Usando IA para gerar casos de teste.
• Teste orientado por insights ou uso de IA e ML para otimizar o que é testado. Isso pode ser aplicado ao processo geral e à estratégia de teste.

A IA também pode ser usada para ajudar a determinar o que deve ser testado a seguir e o que deve ser automatizado para melhorar a cobertura do teste. Também é importante observar que a IA não substitui os testadores, mas os torna mais inteligentes. As ferramentas de IA permitem que os testadores sejam mais eficazes em seus trabalhos.

O interesse e a implementação da IA ​​em testes estão aumentando

À medida que a transformação digital se torna mais difundida em vários setores, houve um aumento no número de organizações que estão adotando a IA em seus processos de teste.

Resultados da pesquisa do Relatório de Qualidade Mundial 2020-2021 revelam que “quase 90% dos entrevistados afirmam que os testes com IA e os testes de IA são as maiores áreas de crescimento planejadas em suas organizações, e 80% pretendem aumentar o número de testes e provas de conceito baseados em IA”. Resultados adicionais mostram que “quase 80% das organizações pesquisadas indicaram que a IA será usada para gerar dados e ambientes de teste”.

Apesar dessa expansão nos testes de IA, sua implementação continua sendo um processo complicado e não pode ser visto como uma cura para tudo. Como qualquer outro teste ou processo automatizado, as organizações devem usar métricas para auditar e avaliar como os testes de IA estão funcionando e se estão agregando valor.

Testes automatizados garantem resultados alinhados, maximizando a entrega de valor

Ao considerar a expansão da automação, é crucial que as organizações se concentrem nas metas corretas ao determinar a melhor abordagem de teste. Automatizar por si só não é o objetivo.

Recentemente abordamos esta questão em um artigo sobre os desafios da automação de teste: “Afinal, a automação deve tornar o processo de teste melhor. Mesmo que as coisas possam ser automatizadas, isso não significa automaticamente que devam. É melhor ser seletivo sobre o que automatizar e basear-se no risco e impacto potencial para o usuário ou organização. Testes automatizados executados regularmente, como testes de regressão para confirmar se o sistema ainda está funcionando.”

Os objetivos de uma abordagem de teste devem ser agregar valor, melhorar a qualidade e aprimorar o processo de teste. Em alguns casos, uma abordagem de teste automatizado será melhor, enquanto em outros casos, o teste manual será mais eficaz.

As boas práticas incluem a conclusão de auditorias regulares de práticas de teste e automação, além de buscar uma combinação de ampla cobertura e resultados de alta qualidade. Qualquer abordagem que maximize o valor será a melhor solução.

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