Automação de Testes Impulsionada por IA: Revolucionando QA para Sistemas ERP Modernos

A Inteligência Artificial transformou muitas indústrias e a automação de testes não é mais uma exceção.

No entanto, embora a automação de testes tenha substituído em grande parte a prática de testes manuais propensos a erros, demorados e frágeis, ainda muito mais precisa ser feito.

Com fornecedores de ERP lançando novas atualizações mensalmente ou trimestralmente, equipes de QA enfrentam tremenda pressão para manter seus sistemas ERP atualizados.

Em um cenário onde os prazos de teste estão ficando mais curtos, a automação de testes tradicional não é mais considerada uma solução viável, pois requer esforços significativos na criação de testes, consome muito tempo na identificação de cenários de teste, desenvolvimento e manutenção de scripts de automação.

É hora da indústria de automação de testes abraçar a inteligência artificial para enfrentar os desafios da automação de testes tradicional.

Neste artigo, discutiremos os desafios associados à automação de testes tradicional e como a IA pode resolver esses desafios.

Design de Script de Teste

A maioria dos frameworks tradicionais de automação de testes são desenvolvidos com mentalidade de programador. Como usuários de negócios não são programadores, eles acham difícil criar scripts de teste.

Para entender melhor, considere um exemplo de automação de testes SAP. Neste, usuários funcionais são obrigados a criar casos de teste, pois são eles que conhecem melhor seus processos de negócios do dia a dia. Como não têm experiência em programação, é difícil para eles criar scripts de automação.

Solução: Este problema pode ser perfeitamente resolvido usando IA. Aproveitando o subconjunto de IA Processamento de Linguagem Natural, o problema de criação de scripts de automação pode ser resolvido. O Processamento de Linguagem Natural permite que Analistas de Negócios, Consultores Funcionais, Testadores Manuais, Gerentes de QA e partes interessadas escrevam casos de teste em inglês simples, sem conjunto específico de regras que precisem ser aprendidas ou entendidas. Um desses frameworks de automação de testes é o Opkey, que permite que usuários de negócios criem casos de teste em inglês simples e seus motores alimentados por IA geram autonomamente scripts que podem ser executados por qualquer indivíduo nas equipes de projeto.

Manutenção de Testes

Com frameworks tradicionais de automação de testes, engenheiros de teste sempre lutam para manter continuamente os scripts de automação de testes toda vez que uma atualização é lançada. A razão é que ferramentas tradicionais usam localizadores de objeto, ou seja, ID, Nome, XPath ou CSS para fins de teste. Sempre que a UI é alterada devido à introdução de novas telas ou botões ou mudanças em fluxos de usuário, os scripts de automação de testes tendem a quebrar.

Para entender melhor, considere um exemplo de teste Oracle Cloud. A Oracle lança atualizações trimestrais. A cada atualização, há possibilidade de quebra de scripts de automação. Agora, considere quanto esforço e tempo são necessários se as equipes de QA precisarem manter os scripts manualmente.

Solução: Os pontos problemáticos da manutenção de testes podem ser perfeitamente resolvidos com tecnologia de auto-correção baseada em aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um subconjunto de IA e ajuda a reduzir o "ruído" dentro do pipeline DevOps. Frameworks de automação de testes como Opkey vêm com habilidades de auto-correção que identificam automaticamente as alterações feitas nos localizadores de elementos (ID) ou telas/fluxos e os corrigem autonomamente sem necessidade de intervenção humana.

Priorização de Testes

O que testar ainda é uma pergunta de um milhão de dólares. Ao escrever casos de teste ou executar uma suíte de regressão, testadores são frequentemente guiados por sua experiência ou provavelmente por suposições sobre como usuários finais interagem com a aplicação. Isso leva a dois cenários (1) superteste que consome muito tempo (2) subteste que expõe seu negócio a riscos sérios.

Solução: Frameworks de automação de testes alimentados por IA oferecem cobertura baseada em risco. Em vez de executar toda a suíte de regressão, algoritmos impulsionados por IA oferecem testes mínimos a serem executados para uma determinada mudança. Isso não apenas reduz a atividade manual das equipes de QA na identificação de testes de fumaça/regressão, mas também garante 100% de cobertura de risco devido a atualizações de aplicação.

Opkey usa abordagem de teste baseada em risco e realiza análise de lacuna de teste para oferecer cobertura de teste exata. Combinando análise de lacuna de teste, automação de teste sem código e avaliação de impacto alimentada por IA, Opkey oferece 100% de cobertura de teste.

Ganhe Velocidade e Agilidade

Empresas inovadoras devem transformar seus testes trazendo um framework de automação de testes alimentado por IA como Opkey. Tecnologias avançadas como IA, linguagem de máquina e processamento de linguagem natural não apenas aceleram seu processo de teste, mas também fornecem cobertura de risco.

Em resumo, você ganhará a velocidade e agilidade que procura com frameworks de automação de testes alimentados por IA como Opkey.