5 herramientas de IA para hacer pruebas de software

Cuando trabajaba en Infojobs, allá por el año 2000, teníamos un departamento de calidad que se encargaba de hacer pruebas constantemente de todo el software que producíamos. En aquella época no teníamos IA que ayudara con el tema, por lo que era much oclick por aquí, caracter raro por allá y paciencia.

La automatización de pruebas de software con inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente el panorama del desarrollo de software, permitiendo a los equipos ser más eficientes, reducir errores y acelerar los ciclos de lanzamiento de productos. La IA puede ayudar a identificar patrones en los datos de las pruebas, predecir puntos de falla y optimizar las estrategias de pruebas para cubrir el código de manera más efectiva.



A continuación, voy a compartir algunas herramientas notables que están liderando esta revolución y cómo cada una aborda distintos aspectos del proceso de pruebas:

TestimTestim
Capturas de Testim

Testim utiliza la IA para acelerar la creación, ejecución y mantenimiento de pruebas automatizadas para aplicaciones web. Lo que hace especial a Testim es su capacidad para aprender con cada ejecución de prueba, mejorando su precisión y reduciendo el tiempo necesario para mantener las pruebas. Esta herramienta es ideal para equipos que buscan escalar sus esfuerzos de automatización sin sacrificar la calidad.

Capturas de applitoolsCapturas de applitools
Capturas de applitools

Applitools se centra en las pruebas de interfaz de usuario visual utilizando la IA para detectar diferencias que el ojo humano podría pasar por alto. Es extremadamente útil para asegurar que las interfaces de usuario se vean y funcionen correctamente en diferentes dispositivos y navegadores. Su tecnología de visión por computadora simula la visión humana para identificar problemas visuales, lo que ayuda a mejorar la experiencia del usuario final.

mablmabl
Diagrama de funcionamiento de mabl

mabl es una plataforma de pruebas de extremo a extremo que integra la automatización de pruebas en el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Utiliza el aprendizaje automático para analizar datos de pruebas históricas, identificando tendencias y anomalías que pueden indicar problemas potenciales. Su enfoque ayuda a los equipos a anticiparse a los problemas antes de que afecten a los usuarios.

sealightsealight
Diagrama de funcionamiento de sealight

Sealights se especializa en pruebas de inteligencia y análisis en tiempo real, ofreciendo una visión profunda del estado de la calidad del software a través de sus diferentes etapas de desarrollo. Utiliza técnicas de IA para proporcionar recomendaciones sobre dónde enfocar los esfuerzos de pruebas, basándose en el riesgo y el impacto potencial de los cambios en el código. Esto permite una mayor eficiencia y efectividad en las pruebas.

parasoft integrado con código fuenteparasoft integrado con código fuente
parasoft integrado con código fuente

Parasoft ofrece una suite de herramientas de pruebas de software que incorporan la IA y el aprendizaje automático para automatizar aspectos de las pruebas de rendimiento, pruebas de API y más. Su enfoque en la inteligencia artificial ayuda a identificar rápidamente los desafíos más críticos y a priorizar las pruebas en consecuencia. Esto es particularmente útil en entornos de desarrollo Agile y DevOps, donde la velocidad y la eficiencia son cruciales.

Conclusión

Estas herramientas representan solo la punta del iceberg en el uso de la IA para automatizar las pruebas de software. Lo emocionante de integrar la IA en las pruebas de software es que no solo se trata de acelerar el proceso sino también de hacerlo más inteligente. Al anticipar problemas, optimizar recursos y mejorar la precisión, la IA está estableciendo un nuevo estándar en el desarrollo de software. Desde WWWhatsnew, seguimos de cerca estas innovaciones, conscientes de su potencial para revolucionar cómo y qué tan rápido podemos entregar productos de software de alta calidad al mercado.

Fuente: Link