Como a IA revoluciona os testes de software e acelera o lançamento de produtos

Nas últimas décadas, os testadores de software confiaram em suas habilidades de codificação para criar programas de alta qualidade que vendem. O principal problema com este método era que demoraria anos para ser lançado, principalmente porque a supervisão humana muitas vezes causava atrasos. Para agilizar o processo, as empresas introduziram a automação; no entanto, ainda era necessário um envolvimento humano significativo para gerar os testes, o que também poderia estar sujeito a erros.

Ao trazer a IA para a equação, os desenvolvedores de software ganharam uma mente prestativa extra – uma mente mais rápida, que pode navegar facilmente por grandes quantidades de dados. Esses algoritmos são treinados para identificar padrões e analisar resultados, gerando relatórios mais abrangentes. Isto reduziu significativamente os recursos e o tempo necessários para realizar testes de software, levando a lançamentos de produtos mais rápidos.

Como os testes de IA encurtam o cronograma de lançamento do produto

Adicionar IA ao software pode acelerar significativamente o tempo até que um produto chegue ao mercado. Isso é feito melhorando a precisão, a eficiência e a cobertura das atividades de teste. Abaixo estão algumas maneiras pelas quais os testes orientados por IA podem fazer isso:

Melhora a automação e execução de testes

Cada projeto de software exigirá numerosos casos de teste ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, e sua geração exigirá um tempo valioso dos testadores humanos. Isto pode ser especialmente problemático se forem necessários vários testes diariamente, cada um com suas especificações para o produto em constante mudança. A IA generativa usada nos esforços de teste pode oferecer um script de teste em segundos, à medida que o sistema o implementa automaticamente para garantir a continuidade.

Além disso, ao contrário da inteligência humana, que eventualmente requer descanso para manter o desempenho, a IA pode oferecer operações 24 horas por dia. Essas ferramentas podem garantir que o software seja testado mesmo fora do horário de trabalho, reduzindo o tempo necessário para lançar o produto no mercado.

Oferece cobertura de teste mais ampla

Os produtos de software, especialmente aqueles pertencentes a empresas maiores, devem ser testados em diferentes cenários. Na fase de introdução, um ou dois cenários são frequentemente aplicados para garantir a viabilidade. No entanto, à medida que o produto avança no seu ciclo de vida, serão necessários mais cenários e, portanto, será necessária uma cobertura de testes mais ampla.

A inteligência humana pode ter limitações nesta matéria, não só devido a limitações de tempo, mas também devido ao conhecimento e experiência disponíveis. Por outro lado, as ferramentas de IA são treinadas para saber mais e lembrar melhor. Dessa forma, eles aproveitam maiores volumes de dados, identificando cenários críticos que podem ter passado despercebidos nos testes manuais. Como todas as categorias de cenários são detectadas precocemente, os desenvolvedores usam isso para planejar um lançamento mais rápido no mercado.

Um exemplo é como a Apple usou IA generativa para melhorar os testes de software, escrevendo diferentes cenários para garantir a eficiência. Isso os ajudou a renovar seu software em semanas ou meses, em vez de levar anos. Usado em conjunto com a inteligência humana, isso ajuda os compradores ansiosos a colocar as mãos em seus produtos favoritos com muito mais rapidez.

Permite detecção mais rápida de bugs

Bugs e anomalias no código são alguns dos principais motivos pelos quais ocorrem frequentemente atrasos no lançamento. A Microsoft atrasou o lançamento de um patch de sublinhado por 30 dias, principalmente porque um bug potencialmente perigoso foi revelado pouco tempo antes do lançamento. Se esse problema tivesse sido descoberto e resolvido mais rapidamente, o atraso poderia ter sido evitado e o patch teria chegado ao mercado mais cedo.

As ferramentas de IA demonstraram grande potencial para fazer isso acontecer. Além da detecção precoce de um bug potencialmente problemático, esses algoritmos também analisam a causa raiz. Dessa forma, podem ser tomadas medidas para corrigir e evitar que o problema reapareça posteriormente no desenvolvimento. Os produtos podem chegar ao mercado mais rapidamente, eliminando a necessidade de corrigir bugs repetidamente.

Por exemplo, o Google implementou o sistema baseado em IA Deepmind para testar jogos complexos em busca de possíveis bugs. Esses jogos normalmente levariam anos para serem testados exaustivamente, mas o sistema baseado em IA ajudou a acelerar o desenvolvimento em vários anos. Os ambientes de teste também ficaram facilmente acessíveis, melhorando a produtividade e a eficiência dos testadores.

Garante o uso apropriado de insights baseados em dados

Alguns produtos exigem insights baseados em dados para “esculpir” o software perfeito. Por exemplo, muitos desenvolvedores de software preferem lançar um produto beta antes de publicar o produto final para obter insights acionáveis. Com base no feedback do usuário, eles podem restringir os pontos problemáticos e tomar uma decisão informada sobre o produto final.

Quando apenas cerca de uma dúzia de usuários estão testando o produto, a inteligência humana e a automação regular podem lidar facilmente com o processo. No entanto, se centenas de usuários estiverem presentes, todos com diferentes tipos de feedback, pode ser um desafio determinar os problemas. As ferramentas de teste de IA podem resumir esses dados, prevendo as áreas com maior potencial para problemas. Isso pode reduzir efetivamente os atrasos, melhorando o tempo de lançamento no mercado.

Melhora o processo de manutenção de testes

Uma coisa que você precisa saber sobre testes de software é que nenhum programa permanece consistentemente eficaz. Embora possa ter funcionado bem no início, a evolução do aplicativo pode fazer com que vários comandos antigos travem, tornando-o ineficaz. Identificar o problema e manter continuamente o teste pode consumir recursos essenciais da empresa, levando a atrasos que, de outra forma, impediriam um lançamento rápido.

Por exemplo, a Netflix usou um método baseado em ML chamado “Kayenta”, uma versão canário automatizada que monitora como os usuários respondem às mudanças. Caso haja um potencial downgrade da experiência, a empresa o interrompe antes que atinja toda a base de usuários.

As estruturas de teste orientadas por IA geralmente são autocorretivas e podem detectar e se adaptar a possíveis mudanças em um aplicativo. Sua capacidade de atualizar scripts de teste automaticamente pode manter testes mais antigos válidos por mais tempo, reduzindo a carga causada pela manutenção. Isso ajuda a reduzir o tempo de lançamento no mercado, permitindo que você obtenha um lucro mais rápido.

Ao aproveitar a IA nos testes de software, os desenvolvedores de software podem encontrar possíveis problemas com muito mais rapidez, evitando que bugs demorados causem atrasos indesejados. A automação e a capacidade de examinar grandes quantidades de dados em segundos também contribuem para esses esforços. Dessa forma, uma empresa pode lançar um produto de software de alta qualidade em um tempo muito mais curto.

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