Machine learning e inteligencia artificial (IA) para test automation

Cada vez son mas las empresas que se benefician de la inteligencia artificial y el machine learning para realizar tareas de test automation. Automatizar el proceso de testing y las pruebas de calidad supone importantes ahorros de tiempo y dinero. Sin embargo, existen ciertas cuestiones que debemos considerar al aplicar el machine learning y la IA para test automation. Repasamos los 6 aspectos a tener en cuenta al aplicar el machine learning y la inteligencia artificial para test automation.

La inteligencia artificial (IA) es un concepto que contempla la creación de máquinas capaces de realizar tareas humanas. El machine learning o aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender por sí mismas a partir de los datos. 

La IA se ocupa de crear máquinas inteligentes para realizar tareas que normalmente necesitarían la inteligencia humana. Así, el machine learning nació en el momento en que los humanos consideraron que resultaba más productivo enseñar a las máquinas a aprender por sí mismas a partir de la información que recogen en lugar de programarlas para que realicen tareas.

• Descubre todo lo que necesitas saber sobre machine learning en: "Machine learning: ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve?"

El desarrollo de Internet y de las redes neuronales ha facilitado la codificación de las máquinas para que piensan y entiendan de una forma similar a la que lo hacemos los humanos. Al conectarlas a Internet, las máquinas tienen acceso a información ilimitada, aumentando sus capacidades de aprendizaje.

En la actualidad, el machine learning se usa, entre otras cosas, para automatizar los procesos de pruebas de calidad y testing. 

Machine learning para test automation

En los últimos años, el machine learning ha tenido un fuerte impacto en el testing de software. Hoy en día, un software testing puede ser manual o automatizado. El testing automatizado reduce la cantidad de tareas que implica el testing manual y evita que los developers tengan que estar revisando los documentos constantemente.

Muchos testers y equipos de control de calidad están incorporando el test automation o la automatización de pruebas en sus empresas, ya que el machine learning ayuda a los testers manuales a simplificar sus tareas, logrando una producción de mayor calidad en menos tiempo. 

Por ello, es importante que los testers manuales aprendan a realizar pruebas de automatización. Este método de testing ayuda a ahorrar tiempo y dinero, a aumentar la cobertura de los tests, a mejorar su precisión y a disminuir la cantidad de trabajo del equipo de control de calidad. Asimismo, el test automation facilita que los developers y el equipo de testing puedan trabajar en equipo.

Sin embargo, hay ciertas consideraciones que debemos tener en cuenta cuando queremos aplicar la inteligencia artificial y el machine learning para test automation.

Los 6 aspectos que debemos considerar al aplicar la IA y el machine learning para test automation

1. Visual Testing (UI)

El visual testing o pruebas visuales es una de las actividades de control de calidad que realizan los desarrolladores de software. Concretamente, los developers evalúan si una aplicación se visualiza y funciona de la manera en que fue pensada para el usuario final. En este sentido, es sumamente importante conocer los tipos de patrones que el machine learning puede reconocer.

Los testings automáticos tienen una mayor capacidad para distinguir los defectos, ya sean sutiles, cosméticos o funcionales. Sin embargo, un sistema de visión artificial tradicional puede requerir de una inspección para leer las complejas texturas de la superficie y la calidad de la imagen.

Un sistema o software de deep learning es, por tanto, más adecuado para la inspección visual de aplicaciones web o móviles, ya que proporciona resultados más rápidos y precisos. En momentos en los que la participación humana podría considerarse arriesgada, los developers pueden confiar en la creación de una prueba de machine learning sencilla, que tendrá la capacidad de detectar automáticamente los errores visuales evitando el trabajo manual.

2. API Testing

La interfaz de programación de aplicaciones (API testing) es un tipo de prueba de software que permite la comunicación y el intercambio de datos entre dos sistemas de software. La gran ventaja del API testing es que detecta los posibles defectos de una API mejor que las pruebas de interfaz de usuario. Asimismo, facilita la revisión del código cuando el test falla y resiste los cambios en la aplicación, lo que hace que sea más fácil de automatizar.

Cuando se realizan pruebas a nivel de API, se necesita un alto grado de experiencia técnica y una gran cantidad de herramientas para obtener una cobertura de pruebas completa. Además, los probadores de software deben tener los conocimientos de dominio necesarios. Sin embargo, a través de la IA, las pruebas manuales de la interfaz de usuario se pueden convertir en pruebas automatizadas de la API que se encargan de todo el trabajo pesado. 

3. Domain Knowledge

Tener experiencia en domain knowledge o conocimiento de dominio es crucial para realizar testings de software. Tanto si se trata de pruebas manuales como automatizadas, la inteligencia artificial logra se pueden probar mejor las aplicaciones.

Escribir scripts de prueba en códigos que utilicen Java, Python, C# puede ser un reto. Si recurrimos al test automation, herramientas avanzadas ayudan a los los encargados de las pruebas a desarrollar los códigos y los test scripts. Con la inteligencia artificial, las máquinas pueden escribir códigos impecables por sí mismas.

Sin embargo, cuando aplicamos la IA en test automation, es importante saber cómo funcionará la aplicación y cómo beneficiará a la organización.  Por ejemplo, mientras se ejecuta el test automation, es habitual que los resultados incluyan fallos la mayoría de las veces. En este sentido, es conveniente escalar el defecto en la aplicación, ya sea trivial, significativo o crítico.

4. Spidering IA

El spidering es el enfoque más popular para escribir test scripts de test automation, ya que puede apuntar a cualquier aplicación web utilizando herramientas de inteligencia artificial y machine learning, para después proceder a rastrear la aplicación automáticamente escaneando y recogiendo datos.

Con el tiempo, las herramientas construyen un conjunto de datos y crean patrones para su aplicación mientras se ejecutan las pruebas. Así, la próxima vez que se ejecuta la herramienta, los posibles problemas son señalados tomando referencias del conjunto de datos que contienen patrones y comportamientos.

Sin embargo, debemos tener en cuenta que algunas de las incongruencias podrían no ser válidas. En este caso, un experto con conocimiento del dominio tendrá que confirmar si el problema señalado a través del machine learning es un error o no.

En pocas palabras, el Spidering IA resulta útil para entender qué partes de una aplicación deben ser probadas y el machine learning aligera las tareas pesadas. Sin embargo, es fundamental que un experto valide la exactitud de los resultados.

5. Test Scripts

A los probadores de software les resulta difícil determinar el número de pruebas necesarias cuando un código ha sido alterado. Las herramientas de test automation basadas en inteligencia artificial predicen si una aplicación requiere de varias pruebas o no.

La ejecución de pruebas mediante IA tiene dos ventajas. Por un lado, permite no ejecutar pruebas innecesarias y, además, supone un ahorro de tiempo sustancial. Si analizamos el rendimiento global de un sistema sin repetir test scripts,  evitamos supervisar el proceso cada vez manualmente.

6. Robotic Test Automation (RPA)

El robotic test automation (RPA) o automatización de procesos robóticos es un  software que lleva a cabo procesos empresariales repetitivos sin necesidad de ninguna interacción humana.

El robotic test automation ayuda a automatizar las interfaces existentes en los sistemas de IT y realiza un mantenimiento completo. El RPA escanea la pantalla, navega por los sistemas y, posteriormente, identifica y recoge los datos. 

Las tareas son realizadas únicamente por los bots y las pruebas pueden realizarse mediante la web, el escritorio o las aplicaciones móviles. Así, el RPA ayuda a configurar los datos de prueba y a ejecutar las pruebas de regresión.

Las ventajas más destacadas del RPA son: escalabilidad y flexibilidad, testing sin código, aumento de la productividad, ahorro de costes y resultados más precisos. 

En conclusión, prácticamente la mitad de los test pueden automatizarse utilizando la inteligencia artificial. Los responsables de realizar las pruebas pueden usar el machine learning para enseñar a los sistemas a detectar errores que pueden pasar desapercibidos con del testing manual.

Al utilizar la inteligencia artificial en la automatización de las pruebas, podemos obtener resultados más precisos en menos tiempo, ya que la IA se encarga de la mayor parte del proceso de prueba.

Sin embargo, para que el test automation funcione adecuadamente, es fundamental entender el proceso de negocio, los escenarios de prueba, los scripts de prueba y cómo ejecutar los test utilizando la IA. 

Escrito exclusivamente para bismart.com. Texto de Daniel Martin | Daniel Martin es un content creator especialista en la creación de equipos de alto rendimiento. Disfruta de la fotografía y en su tiempo libre le gusta jugar al carrom.