Outra tendência de teste de software a ser observada em 2023 é a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML). AI e ML não são termos novos hoje. De aplicativos móveis a chatbots e sistemas preditivos, a IA está entrando em tudo. Esse crescimento evoluiu para uma indústria de US$ 62,3 bilhões até 2021, crescendo a uma taxa de 40%, de acordo com uma análise da GrandViewResearch.

Todas as implementações de inteligência artificial estão ocorrendo principalmente no campo da programação. A IA é usada para prever e apresentar, mas não para verificar, os dados previstos. Em 2021, a IA começou a ser usada no departamento de testes e será tão crucial para os testes quanto para o mundo do desenvolvimento.

Introdução

O teste de software sempre foi uma parte essencial do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Inicialmente, era um processo manual que exigia muito tempo e esforço. Então veio a automação de testes, permitindo que os testes se tornassem mais eficientes e rápidos. A inteligência artificial (IA) agora está transformando o teste de software de maneiras que não poderiam ser sonhadas uma década atrás. Isso inclui simplificar a criação de testes, reduzir a carga de manutenção dos testes e conduzir novas formas de avaliar os resultados.

No geral, o aprendizado de máquina no teste de software oferece três vantagens principais no teste de software:

• Criação de testes mais rápida e fácil, permitindo que você expanda significativamente seu conjunto de testes.
• Análise de teste mais direta, fazendo uso de técnicas como visão computacional para testar mais a interface do usuário do que os scripts de teste tradicionais.
• Manutenção reduzida de testes, permitindo que sua equipe foque no que mais importa, garantindo a qualidade do seu software.

A ligação entre Inteligência Artificial e aprendizado de máquina

Muitas vezes você verá os termos inteligência artificial e aprendizado de máquina de forma intercambiável. Até certo ponto, isso faz sentido. No entanto, é essencial entender as diferenças sutis. IA é um termo amplo que abrange qualquer coisa em que um computador aplica inteligência para resolver um problema. Isso significa que ele resolveu alguns problemas sem ser explicitamente programado para isso. O aprendizado de máquina é uma das técnicas fundamentais que usamos para conseguir isso. Ele forma a base para muitos sistemas de IA, mas não para todos.

Simplificando, o aprendizado de máquina acontece quando um computador aprende a realizar tarefas de forma independente. No aprendizado de máquina, um computador aprende a reconhecer padrões específicos e, em seguida, usa esse reconhecimento de padrão para acionar ações apropriadas. O aprendizado de máquina vem em três formas:

• Aprendizagem supervisionada: semelhante a como ensinamos uma criança a ler. Você mostra ao computador muitos exemplos do que deseja aprender e ele descobre como reconhecê-los. Isso significa que o computador precisa de uma grande quantidade de dados rotulados para aprender.
• Aprendizagem não supervisionada: é mais como aprendemos a nos locomover em uma nova cidade. Inicialmente, ainda estamos determinando onde ficam as lojas ou instalações, mas entendemos como os diferentes locais se relacionam entre si ao longo do tempo. Da mesma forma, um computador pode olhar para um conjunto de dados não rotulados e reconhecer padrões e conexões nos dados.
• Aprendizagem por reforço: como aprender a andar. Um bebê não é capaz de carregar-se em primeiro lugar. Depois de um tempo, eles sabem como engatinhar. Então ele dá alguns passos, aprende a andar e finalmente aprende a correr. Com o tempo, eles aprendem a se equilibrar e se mover. Se fizerem errado, cairão. Se fizerem certo, recebem elogios dos pais e sentem que realizaram algo. Da mesma forma, no aprendizado por reforço, o computador recebe uma espécie de "recompensa" quando toma uma boa decisão. Com o tempo, fica cada vez melhor em tomar a decisão certa.

A IA também pode analisar vazamentos em testes e especificações e prever a cobertura do teste antes que os casos de teste sejam executados para economizar tempo. Se você pensar em alguma coisa, sinta-se à vontade para comentar abaixo.

Com a tecnologia AI, o testador pode escrever casos de teste em inglês que podem ser agrupados na linguagem de programação da ferramenta. Além disso, a IA pode introduzir tecnologias de autocorreção que detectam alterações na interface do usuário e alteram automaticamente o script de teste correspondente a esse elemento. Tais práticas de inteligência artificial podem melhorar a qualidade dos processos e economizar tempo.

Continua …