Las buenas prácticas exigen no solo probar la automatización, sino probar la propia automatización

transformación digital y continuous testing continuará acelerándose y, como resultado, las organizaciones tendrán que implementar un enfoque más inteligente para la automatización de pruebas. Como dijimos anteriormente en un blog reciente sobre la creación de una cultura de control de calidad, "La automatización de pruebas también brinda a las organizaciones la agility necesarios para generar cambios rápidamente y minimizar los riesgos. Además, la automatización de pruebas crea una infraestructura dentro del desarrollo para que se verifique la integridad y el rendimiento de cada etapa del trabajo, así como los problemas prioritarios, como la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento”.

Sin embargo, Diego Lo Giudice, vicepresidente analista principal de Forrester, enfatizó la necesidad de que las organizaciones adopten un enfoque más inteligente para probar la automatización que implique probar y auditar la automatización misma. Explicó que "las herramientas, la tecnología y las prácticas de automatización de pruebas deben y pueden usarse para probar... la automatización". Si bien la automatización de pruebas proporciona inmensos beneficios para alcanzar la cobertura de las pruebas y la calidad general de la aplicación, las prácticas de automatización de pruebas deben auditarse periódicamente para determinar su rendimiento, minuciosidad y máxima eficacia. DevOps los equipos deben asegurarse de obtener los resultados que necesitan para entregar valor de manera eficiente a los clientes finales.

Para garantizar que las pruebas automatizadas cumplan sus promesas, las organizaciones pueden emplear estrategias como:

• Expandir sus prácticas de prueba para incluir la prueba de las propias herramientas de automatización.
• Adoptar un enfoque de prueba más completo para sus sistemas complejos.
• Aprovechar las herramientas y plataformas de prueba basadas en IA.

Las organizaciones se están moviendo hacia un panorama tecnológico de automatización complejo

A medida que crece el uso de tecnología de automatización compleja entre las empresas, las organizaciones están introduciendo múltiples herramientas para expandir la automatización a más áreas y procesos. Estas herramientas incluyen:

• Aplicaciones infundidas con IA o automatización mediante aprendizaje automático y modelos ML.
• Robotic Process Automation para automatizar tareas y procedimientos.
• Gestión dinámica de casos, incluida la gestión de documentos y correo electrónico.
• Digital Process Automation, que engloba todas estas áreas.

Además, a medida que las organizaciones se enfocan más en el cliente, automatizan aún más partes del viaje del cliente al agregar más funciones de autoservicio, canales sociales o móviles o CRM. En estos casos, se está introduciendo la automatización para crear experiencias agradables, atractivas e intuitivas para el cliente.

A medida que se introducen procesos más automatizados e infundidos con IA, las pruebas deben mantenerse al día con esta expansión. Como afirma Lo Giudice, "las organizaciones deben preguntarse si están probando toda esa automatización o están limitando sus pruebas a las pruebas de regresión habituales y las aplicaciones front-end". Afirma que las herramientas, la tecnología y las prácticas de automatización de pruebas deben y pueden usarse para probar las propias herramientas de automatización.

Los sistemas automatizados complejos requieren pruebas a gran escala

A medida que se hace más evidente la necesidad de desarrollar pruebas de los procesos y herramientas, las organizaciones deberán considerar una serie de preguntas pertinentes para determinar cómo deben evolucionar sus pruebas. Necesitan determinar:

• ¿Las herramientas de prueba que utilizamos son relevantes para el entorno y la multitud de plataformas que se utilizan?
• ¿Estamos probando las herramientas automatizadas para asegurarnos de que siguen realizando pruebas válidas?

También es imperativo probar todo el proceso de principio a fin, lo que crea una complejidad aún mayor. Probar la automatización requiere un enfoque de prueba integral, heterogéneo y a gran escala que cubra nubes híbridas públicas y privadas, múltiples navegadores, computadoras de escritorio, mainframe, dispositivos, web, móvil, IoT y POS. Implementar una herramienta de prueba a gran escala, como Digital.ai Continuous Testing, puede proporcionar una solución perfecta y flexible.

Aproveche la IA para mejorar los resultados de las pruebas automatizadas

Hay una serie de herramientas de IA que se pueden introducir para mejorar las pruebas automatizadas. un artículo en Forbes describió algunas de las formas en que las herramientas basadas en IA pueden beneficiarse DevOps equipos, incluida la "eliminación de superposiciones de cobertura de prueba, la optimización de los esfuerzos de prueba existentes con pruebas más predecibles y la aceleración del progreso desde la detección de defectos hasta la prevención de defectos". También señaló que "las plataformas de desarrollo de software basadas en IA pueden identificar las dependencias en módulos de productos complejos e interconectados, mejorando la calidad general del producto en el proceso".

Mientras tanto, aquí hay algunos casos de uso específicos que ilustran cómo se pueden mejorar las pruebas con IA:

• Herramientas que pueden completar la autocuración de las pruebas de IU mediante la aplicación de algoritmos de IA y ML para adaptar dinámicamente las pruebas.
• Visualmente usando IA para pruebas visuales para hacer que el proceso sea más preciso.
• Uso de IA para generar casos de prueba.
• Pruebas basadas en conocimientos o uso de IA y ML para optimizar lo que se prueba. Esto se puede aplicar al proceso general y a la estrategia de prueba.

La IA también se puede utilizar para ayudar a determinar qué se debe probar a continuación y qué se debe automatizar para mejorar la cobertura de la prueba. También es importante tener en cuenta que la IA no reemplaza a los probadores, pero los hace más inteligentes. Las herramientas de IA permiten a los evaluadores ser más efectivos en sus trabajos.

El interés y la implementación de la IA en las pruebas está aumentando

A medida que la transformación digital se generaliza en múltiples industrias, ha habido un aumento en la cantidad de organizaciones que se están moviendo para incorporar IA en sus procesos de prueba.

resultados de la encuesta de Informe de calidad mundial 2020-2021 revelan que "Casi el 90 % de los encuestados afirma que las pruebas con IA y las pruebas de IA son las áreas de mayor crecimiento planificadas en sus organizaciones, y el 80 % tiene la intención de aumentar la cantidad de pruebas y pruebas de concepto basadas en IA". Los resultados adicionales muestran que "Casi el 80% de las organizaciones encuestadas indicaron que la IA se utilizará para generar datos de prueba y entornos de prueba".

A pesar de esta expansión en las pruebas de IA, su implementación sigue siendo un proceso complicado y no puede verse como una panacea. Al igual que cualquier otra prueba o proceso automatizado, las organizaciones deben usar métricas para auditar y evaluar qué tan bien funcionan las pruebas de IA y si están entregando valor.

Las pruebas automatizadas garantizan la alineación de los resultados, lo que maximiza la entrega de valor

Al considerar la expansión de la automatización, es crucial que las organizaciones se centren en los objetivos correctos al determinar el mejor enfoque de prueba. Automatizar por sí mismo no es el objetivo.

Recientemente abordamos este tema en un artículo sobre los desafíos de automatización de pruebas: “Después de todo, se supone que la automatización mejora el proceso de prueba. Aunque las cosas se pueden automatizar, no significa automáticamente que deban hacerlo. Es mejor ser selectivo sobre qué automatizar y basarlo en el riesgo y el impacto potencial para el usuario o la organización. Automatice las pruebas que se ejecutan de forma regular, como las pruebas de regresión para confirmar que el sistema sigue funcionando”.

Los objetivos de un enfoque de prueba deben ser brindar valor, mejorar la calidad y mejorar el proceso de prueba. En algunos casos, un enfoque de prueba automatizado será mejor, mientras que en otros casos, la prueba manual será la más efectiva.

Las buenas prácticas incluyen realizar auditorías periódicas de las prácticas de prueba y automatización, así como apuntar a una combinación de amplia cobertura y resultados de alta calidad. Cualquier enfoque que maximice el valor será la mejor solución.

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