Tendencias de automatización de pruebas

Programación

Tendencias principales:

  • QAOps: Integra la garantía de calidad (QA) con las operaciones de TI para acelerar las pruebas y mejorar la colaboración entre desarrolladores y probadores. Se destaca la organización de "fiestas de prueba" para obtener diferentes perspectivas.

  • Automatización Robótica de Procesos (RPA): Utiliza bots para imitar las interacciones de los probadores con las aplicaciones de software, automatizando tareas repetitivas y ahorrando tiempo y recursos. Se espera que la RPA se vuelva más inteligente con el avance de la IA y el ML.

  • Uso activo de IA y ML en las pruebas: La IA y el ML automatizan virtualmente todos los aspectos de las pruebas, desde la creación de casos de prueba hasta el mantenimiento. Se mencionan ejemplos como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), las pruebas visuales con visión artificial y el triaje automatizado de errores. Se destaca la capacidad predictiva de la IA para prevenir errores.

  • IA Explicable: Enfatiza la transparencia en los resultados de la IA para que los ingenieros de QA puedan comprender las decisiones tomadas y actuar en consecuencia.

  • Enfoque en las pruebas éticas: Se centra en garantizar que la tecnología sea segura y justa, mitigando los sesgos en los algoritmos de IA y asegurando la alineabilidad con las regulaciones globales.

  • Herramientas de autocorrección: Ajustan automáticamente los scripts de prueba cuando se producen cambios en la aplicación, asegurando la estabilidad de las pruebas y reduciendo el trabajo manual.

Otras tendencias importantes:

  • Pruebas de Blockchain: Se centra en asegurar transacciones, la integridad de las cadenas de suministro y la autenticidad de los activos digitales. Requiere un enfoque de prueba diferente debido a sus componentes únicos.

  • Mayor uso de pruebas Shift-Left: Traslada las pruebas a etapas más tempranas del ciclo de desarrollo, reduciendo costos y acelerando la detección de errores.

  • Aumento de la demanda de pruebas multi-navegador basadas en la nube: Proporciona acceso a una amplia gama de dispositivos y entornos virtuales para pruebas, eliminando la necesidad de una costosa infraestructura interna.

  • Pruebas exploratorias: Permite a los probadores explorar el software de forma intuitiva, descubriendo casos de uso únicos y errores que otros métodos podrían pasar por alto.

  • Pruebas de microservicios: Se centra en probar componentes individuales de una aplicación de microservicios.

  • Automatización en el sprint: Integra la automatización de pruebas dentro de cada sprint del proceso de desarrollo ágil.

  • Integración de pruebas crowdsourced: Utiliza una comunidad diversa de probadores para probar productos en condiciones del mundo real.

  • Automatización sin scripts: Utiliza herramientas que registran las acciones de los probadores y generan casos de uso.

  • Automatización sin código: Hace que la automatización de pruebas sea accesible para profesionales no técnicos.

  • Pruebas continuas: Evalúa los riesgos asociados con el lanzamiento de software y se integra en el pipeline CI/CD.

  • Automatización móvil: Se centra en las pruebas de aplicaciones móviles en una variedad creciente de dispositivos.

  • Computación cuántica: Aunque aún en sus primeras etapas, promete pruebas más rápidas y precisas para sistemas complejos.

Referencias: dzone

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