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La nueva era de automatización de pruebas y pruebas ágiles

  • DevOps

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¿Cuál es el coste real de un software defectuoso? No se limita a la pérdida de ingresos. Existe una reputación importante y un riesgo competitivo asociado con un software de baja calidad.

En esta era de rápida transformación digital, la experiencia del cliente impulsa la estrategia empresarial y la tecnología. Para cumplir con las crecientes expectativas de los clientes digitales, las empresas han adoptado el enfoque ágil y DevOps.

La calidad del software y las pruebas son fundamentales para cumplir con la velocidad de lanzamiento, la calidad y la estabilidad requeridas por las experiencias digitales de los clientes. Los equipos de prueba y QA han adoptado la automatización de pruebas para cumplir con el mandato de velocidad, mayor complejidad y versiones sin errores. La automatización de pruebas de software lideró la primera ola de cambios que proporcionó escala, eficiencia y un tiempo de comercialización más rápido para el proceso de garantía de calidad.

La integración continua (y las pruebas continuas) han reducido aún más el ciclo de vida de las pruebas, lo que aumenta las ganancias de eficiencia. El mantra ágil es 'alta calidad a velocidad'. Sin embargo, las empresas todavía luchan con un conjunto de pruebas inactivas, ralentizado por una acumulación acumulada de QA, automatización de grandes volúmenes de casos de prueba, visibilidad deficiente y cobertura inadecuada.

En otras palabras, la automatización de pruebas debe ser más inteligente e intuitiva. Debe aprender de los análisis de tendencias de datos heredados para que pueda anticipar los patrones de error y evitar reinventar la rueda. Aquí es donde intervienen tendencias tecnológicas disruptivas como BOT, inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) para transformar todo el ciclo de vida de calidad, tal como lo conocemos.

Automatización de prueba

La automatización inteligente de pruebas anuncia la tercera ola en la automatización de pruebas o en el viaje de DevOps, con su enfoque preventivo, preceptivo y predictivo de la calidad. En pocas palabras, las pruebas inteligentes utilizan AI y ML para abordar los puntos débiles que enfrentan las organizaciones, mediante la introducción de información basada en datos, predicciones y recomendaciones.

Por lo tanto, puede automatizar, optimizar y mejorar continuamente el ciclo de vida del desarrollo de software. Esto ha cambiado la aguja del análisis descriptivo o reactivo al análisis predictivo y prescriptivo. Algunos de los principales desafíos a los que se enfrentan las organizaciones en la actualidad son una gran cantidad de datos de pruebas y resultados de pruebas, casos de pruebas redundantes, fallas en las pruebas y el mantenimiento y la toma de decisiones con una cantidad abrumadora de información.

Las herramientas de prueba inteligentes pueden examinar grandes volúmenes de datos de prueba, analizar tendencias, decodificar patrones y pronosticar tendencias y resultados futuros. Las herramientas analizan datos estructurados y no estructurados recopilados a partir de herramientas de gestión de defectos y resultados de pruebas de automatización y utilizan esta información para predecir resultados y sugerir ideas procesables.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.