Cómo las herramientas de prueba de IA están transformando el mundo del control de calidad

Las herramientas de prueba de IA están transformando el mundo del control de calidad. Estas tecnologías de vanguardia ayudan a los equipos de control de calidad a crear de manera rápida y eficiente pruebas automatizadas sólidas, identificar errores y otros problemas en sus productos de software, reducir costos y acelerar el tiempo de comercialización.

Analicemos por qué las herramientas de prueba automatizadas de IA cambian las reglas del juego en la industria del control de calidad y por qué debería probarlas.

Con las herramientas de prueba impulsadas por IA, los equipos de control de calidad pueden mantenerse al día con las tendencias emergentes y ofrecer productos de calidad que satisfagan las necesidades de los consumidores actuales, siempre conectados. Ya sea que sea un profesional de control de calidad que acaba de comenzar en el mundo de las pruebas de tecnología o un veterano experimentado, invertir en herramientas de IA es una decisión inteligente que puede ayudarlo a mantenerse por delante de la competencia.

Las herramientas de prueba de IA son soluciones poderosas que simplifican y automatizan muchas de las tareas laboriosas y que consumen mucho tiempo asociadas tradicionalmente con la ingeniería de control de calidad. Con sus capacidades avanzadas, estas herramientas le permiten a su equipo de control de calidad completar pruebas más eficientes con mucho menos esfuerzo. Además, le brinda más información sobre el rendimiento de su producto, lo que le permite mejorarlo de manera más rápida y eficiente.

¿Cuáles son los principales beneficios de las herramientas de prueba de IA?

Veamos las herramientas tradicionales de automatización de pruebas funcionales y de UI. Si estamos creando una prueba para una página web, necesitaremos localizadores (como un selector XPath o CSS) para cada elemento. Esto en sí mismo ya interfiere con el objetivo principal de dicha prueba, porque necesitamos usar los detalles de implementación y abstenernos de operar solo en la capa visual con la que interactúan los usuarios reales. Esto también presenta desafíos cuando se trabaja con iFrames o se necesita verificar un objeto específico o cuando aparece una ventana emergente repentina en la pantalla.

Estos son solo algunos ejemplos de las ineficiencias que la tecnología de IA puede resolver. Algunas de las principales herramientas de prueba de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a crear pruebas, detectar varios elementos en la pantalla, optimizar el mantenimiento de las pruebas e incluso identificar problemas automáticamente.

¿Los resultados? Ahorros sustanciales en costos, creación de pruebas más rápida (especialmente para escenarios complejos), mantenimiento de pruebas mejorado y menor número de problemas que llegan a producción. Como puede ver, los beneficios son enormes y mejoran todos los aspectos del proceso de control de calidad.

Algunas herramientas en el mercado combinan un enfoque sin código para la creación de pruebas con capacidades mejoradas de IA. Estas herramientas son las que le brindarán la mayor cantidad de beneficios y permitirán un proceso de creación de pruebas mucho más ágil. El objetivo de estas herramientas es hacer que las pruebas de automatización sean accesibles para prácticamente cualquier persona y hacer que el proceso sea lo más simple posible.

El mejor enfoque es identificar primero para qué plataformas necesita crear sus pruebas (web, escritorio nativo, móvil nativo, etc.). En segundo lugar, identifique la complejidad de sus aplicaciones, por ejemplo: tiene iFrame, o tal vez necesita probar la autenticación 2FA, etc. Será mucho más fácil elegir la herramienta adecuada una vez que comprenda qué funciones son más importantes para su equipo.