Come utilizzare l'IA per il controllo qualità

La febbre dell'automazione ha attanagliato il settore del testing del software. I team che si occupano di assicurazione della qualità (QA) stanno rapidamente passando dal testing manuale a processi autonomi per migliorare la velocità di rilevamento dei bug e per evitare errori di qualità.

Questa trasformazione è alimentata in gran parte dall'intelligenza artificiale (IA). Infatti, circa 65% dei team di QA collaborano ora con la tecnologia IA, rendendola un elemento critico del settore.

Gli algoritmi di IA possono quindi essere i vostri migliori alleati, sia che abbiate bisogno di aiuto nei test che nell'intero processo di sviluppo.

In questa guida dettagliata, spiegheremo come utilizzare efficacemente l'IA nell'assicurazione qualità, perfezionare i processi di QA e integrare l'IA per aumentare l'efficienza dei team software .

Comprendere l'IA nel controllo qualità

Il percorso della garanzia di qualità nel testing del software è stato lungo e graduale, passando dal testing manuale a quello completamente autonomo.

L'IA svolge un ruolo fondamentale in questo percorso, rendendo i test più intelligenti, veloci ed efficaci.

I modelli di test del software autonomi (ASTM) riducono progressivamente la necessità di intervento umano utilizzando l'IA per automatizzare e ottimizzare l'intero ciclo di vita del test del software :

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-249.png Livelli di autonomia: l'IA nell'assicurazione della qualità /$$$img/

Il viaggio dal testing manuale al testing autonomo

Test manuale (livello 0): Il processo di test richiede il 100% dell'intervento umano, il che lo rende laborioso e soggetto a errori umani
**Automazione assistita dei test (livello 1): i tester svolgono ancora il ruolo principale, ma utilizzano i computer per assistere in attività specifiche, riducendo al minimo i lavori richiesti
Automazione parziale dei test (livello 2): Automazioni e computer lavorano in collaborazione, con il computer che segue le indicazioni del tester
**Test automatizzati integrati (livello 3): l'IA inizia a svolgere un ruolo di consulenza, generando opzioni e chiedendo l'approvazione dei tester
**Test automatizzati intelligenti (livello 4): le azioni migliori vengono selezionate ed eseguite autonomamente dall'IA, richiedendo l'intervento umano solo quando necessario
**Test completamente autonomi (livello 5): i tester cedono il controllo completo del processo di test all'IA, che esegue i test senza alcun intervento umano

**A causa delle risorse limitate, la maggior parte dei singoli tester e dei progetti su piccola scala di solito prevedono solo test manuali nel loro piano di test.

La maggior parte delle grandi aziende ha iniziato a seguire un approccio ibrido, in cui gli strumenti di automazione eseguono alcuni casi di test in modo automatico, mentre gli altri sono ancora eseguiti manualmente per aggiungere un tocco umano al processo.

Ad esempio, SapFix, lo strumento di IA di Facebook, genera autonomamente le correzioni per bug specifici, aiutando così a lanciare nuove produttività più velocemente.

Vantaggi dell'assicurazione qualità guidata dall'IA

Il passaggio dal controllo qualità manuale a quello guidato dall'IA offre molteplici vantaggi:

Genera dati di test intelligenti: l'IA può analizzare il codice, identificare le vulnerabilità e creare casi di test mirati
Aumenta l'accuratezza: la QA guidata dall'IA non lascia spazio all'errore umano, assicurando un software di qualità superiore
**Risparmia sui costi: l'automazione delle attività ripetitive riduce significativamente i costi di manodopera
**Risultati più rapidi: l'IA può lavorare 24 ore su 24, accelerando il processo di test senza affaticarsi
**Migliora l'efficienza: la capacità dell'IA di gestire attività complesse garantisce risultati di test coerenti e affidabili
**Miglioramento continuo: l'IA studia i dati storici per prevedere i difetti e fornire avvisi di manutenzione tempestivi

I limiti del test manuale e come l'IA può cambiare le cose

Il test manuale è stato un metodo di lunga data nella QA, ma diversi limiti lo rendono sempre più inadeguato per il moderno ciclo di vita dello sviluppo del software.

Analizziamo le principali sfide del testing manuale e come l'IA può risolverle:

🔮 Scenario 1: test di regressione che richiedono molto tempo

Limite manuale: I team di QA spesso passano ore a ripetere lo stesso test per ogni modifica del codice, con conseguenti inefficienze.

Soluzione IA: Gli strumenti di IA possono automatizzare i test di regressione, eseguire grandi volumi di casi di test in pochi minuti e migliorare la copertura utilizzando modelli di apprendimento automatico.

🔮 Scenario 2: rilevamento di bug incoerenti

Limite manuale: I tester umani possono trascurare i difetti a causa della stanchezza o dei limiti di tempo.

Soluzione IA: La QA guidata dall'IA garantisce una copertura completa, rilevando schemi e difetti sottili che potrebbero sfuggire ai tester umani.

🔮 Scenario 3: copertura di test limitata

Limiti manuali: I vincoli di tempo possono costringere i tester a concentrarsi solo sui casi di test di base, lasciando inesplorati i casi limite.

Soluzione /IA: L'IA genera scenari di test completi, garantendo una copertura più ampia, compresi i casi marginali e complessi.

🔮 Scenario 4: cicli di feedback ritardati

Limite manuale: I test manuali spesso creano colli di bottiglia, ritardando il rilascio del software.

Soluzione IA: I test continui alimentati dall'IA forniscono un feedback immediato, aiutando a risolvere i problemi nelle prime fasi dello sviluppo e accelerando i cicli di rilascio.

Questi vantaggi degli strumenti di IA consentono di risparmiare tempo, migliorare l'accuratezza, ampliare la copertura dei test e accelerare i cicli di sviluppo.

Applicazioni comuni dell'IA nell'assicurazione della qualità

Abbiamo preparato un elenco di casi d'uso specifici per comprendere meglio l'assicurazione della qualità del software. Vediamo come utilizzare l'IA nello sviluppo del software !

1. Esaminare le interazioni con i clienti attraverso i canali

L'IA analizza le interazioni con i clienti su più canali, come telefono, email, chatbot e social media, per valutare se soddisfano gli standard di AQ.

Valutando queste conversazioni, l'IA può identificare potenziali problemi di comunicazione, incongruenze nella qualità del supporto e aree di miglioramento.

Questo livello di analisi garantisce che le interazioni con i clienti soddisfino costantemente i parametri di qualità fissati dall'organizzazione.

2. Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

**L'IA basata sull'NLP può interpretare le istruzioni e i requisiti dell'utente, trasformandoli in casi di test che possono essere eseguiti senza lavoro richiesto

L'NLP aiuta a colmare il divario tra i requisiti scritti dall'uomo e i test tecnici, consentendo all'IA di generare script automatizzati dal linguaggio naturale. L'automazione consente un notevole risparmio di tempo e riduce la probabilità di incomprensioni o interpretazioni errate durante i test.

Trasformando il linguaggio naturale in casi di test eseguibili, l'IA può rendere la QA più efficiente e accessibile ai team che non dispongono di competenze specialistiche di codifica.

3. Convalida dell'interfaccia utente

La convalida dell'interfaccia utente (UI) è un aspetto cruciale della QA, in quanto garantisce che l'aspetto e la funzione del software rimangano coerenti su diversi dispositivi, browser e risoluzioni.

Le verifiche visive basate sull'IA confrontano gli screenshot dell'applicazione in vari ambienti per rilevare deviazioni come elementi disallineati, font non corretti o componenti mancanti. Questo assicura che l'esperienza dell'utente finale rimanga uniforme e che si possano risolvere eventuali discrepanze dell'interfaccia utente prima del rilascio.

4. Rilevare le regressioni visive

Il rilevamento delle regressioni visive identifica le modifiche non intenzionali che potrebbero avere un impatto sull'esperienza dell'utente, come ad esempio spostamenti del layout o cambiamenti inaspettati dopo un aggiornamento del codice.

**L'/IA studia le istantanee attuali e quelle precedenti per verificare se i progetti precedenti sono stati modificati, consentendo ai team di individuare problemi che altrimenti potrebbero passare inosservati

Questo assicura che gli aspetti visivi dell'applicazione rimangano coerenti, mantenendo un'esperienza utente di alta qualità durante gli aggiornamenti.

5. Conduzione di analisi predittive

L'IA in QA può utilizzare l'analisi predittiva per migliorare la qualità del software analizzando i dati storici dei test. **L'/IA può anche prevedere potenziali aree problematiche nella versione attuale del software, identificando schemi di problemi e difetti passati

Questo approccio proattivo aiuta i team QA a dare priorità ai lavori richiesti, a concentrarsi sulle aree ad alto rischio e a prevenire i difetti prima che si verifichino. Le analisi predittive aiutano anche a stimare la probabilità di problemi futuri, consentendo al team di allocare le risorse in modo più efficace e di garantire la stabilità e l'affidabilità del software.

6. Test API

Le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) sono fondamentali nel software moderno e consentono la comunicazione tra sistemi diversi.

**L'/IA migliora l'utilizzo delle API monitorando continuamente le chiavi API, come i tempi di risposta, i tassi di errore e il throughput

Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, l'/IA è in grado di comprendere i modelli di comportamento standard e di identificare rapidamente le deviazioni che potrebbero indicare un problema. Se viene rilevata una deviazione, l'IA è in grado di determinare la causa principale e di suggerire o implementare correzioni, assicurando che le API funzionino in modo ottimale e sicuro.

Questo monitoraggio continuo contribuisce a mantenere l'affidabilità e l'efficienza dei sistemi software interconnessi, migliorando in ultima analisi le prestazioni complessive delle applicazioni.

Come implementare l'IA nell'assicurazione qualità

L'integrazione dell'IA nel processo di assicurazione della qualità è un vantaggio per tutti i soggetti coinvolti, ma come procedere? Seguite questo processo per avere un rapido abbecedario:

Passaggio 1: valutare i processi di AQ attuali

Un consulente QA deve analizzare il processo QA esistente per elencarne i limiti e l'impatto principali.

Ad esempio, valuterà la documentazione del progetto, la condivisione dell'automazione e la comunicazione del team per determinare se il processo di test del software produce risultati.

Passaggio 2: scegliere gli strumenti di IA giusti

I team di QA devono considerare i migliori strumenti di automazione per il controllo qualità. Devono essere in grado di promettere efficienza, manutenibilità, coerenza e scalabilità.

Potrebbe sembrare un'umile vanteria, ma ClickUp da fare, tutti questi Box (e anche di più). Da fare con ClickUp, non c'è bisogno di imparare le complessità di utilizzare l'IA per automatizzare le attività .

Si tratta di un sistema all-in-one software per il project management del team che assiste in modo intuitivo i diversi casi d'uso, i problemi di monitoraggio dei bug e altre sfide di gestione della qualità.

Ma come è possibile?

ClickUp utilizza il suo modello di IA, ClickUp Brain per facilitare il controllo della qualità per i team QA.

ClickUp Brain

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Utilizzate ClickUp Brain per generare dati di test, roadmap e sequenze

I professionisti della QA sono responsabili di garantire l'affidabilità e le prestazioni delle API in diversi progetti. Saranno oberati di lavoro, stanchi e frustrati. Inoltre, saranno sottoposti a un'immensa pressione per terminare il lavoro in tempo.

**I professionisti possono semplicemente descrivere ciò che vogliono automatizzare in un linguaggio semplice e diretto - generare script, cercare bug specifici o anche dare risposte specifiche se vengono rilevati bug - e ClickUp Brain si occuperà del resto.

Inoltre, la gestione dei casi di test API, il monitoraggio degli aggiornamenti e la risposta ai problemi comportano la necessità di destreggiarsi tra cinque strumenti diversi. Questo non è invece il caso di ClickUp Brain, dove è possibile integrare piattaforme esterne come GitHub per le modifiche al codice in un unico posto.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-250.png ClickUp Brain: ai nel controllo qualità /$$$img/

Usare ClickUp Brain per connettersi con app esterne

Grazie a queste integrazioni, ClickUp Brain sarà in grado di raccogliere una profonda comprensione contestuale del vostro processo di lavoro. Questo, a sua volta, consentirà di automatizzare molti processi.

Ad esempio, la creazione della documentazione di un prodotto è un processo piuttosto lungo. Con ClickUp Brain, è possibile utilizzare prompt IA preformattati e produrre documenti specifici in pochi minuti. I documenti avranno anche campi predefiniti per gli endpoint, i risultati attesi e i test.

La parte migliore? Non dovrete correggere, verificare i fatti o formattare la documentazione del prodotto; lo strumento lo farà per voi e presenterà tutto in dettaglio.

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Usate ClickUp Brain per creare documenti sui requisiti dei prodotti in pochi minuti

Un altro elemento cruciale della QA è sapere cosa pensano gli utenti della vostra produttività. Analizzare il comportamento degli utenti è un'attività faticosa ma essenziale.

Tuttavia, è possibile utilizzare ClickUp Brain per raccogliere informazioni e comprendere i consumatori, chiedendo loro di creare riepiloghi/riassunti basati sull'IA.

I responsabili QA possono anche generare riepiloghi settimanali per informare il team sui test API, sui test completati, sui bug identificati e sulle attività in sospeso senza compilare dati manuali.

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Scrivete con ClickUp Brain e riepilogate reportistiche dettagliate, riunioni e molto altro

Passaggio 3: formazione del team

Per ottenere un esito positivo dell'IA in QA è necessario avere un team al proprio fianco, e la formazione per lavorare con gli strumenti di test alimentati dall'IA è essenziale.

Iniziate con una configurazione favorevole alla tecnologia. Fornite l'accesso a risorse come workshop e corsi, programmate una formazione pratica e incoraggiate la curiosità verso gli strumenti

Detto questo, pianificare e monitorare i progressi di ciascuno durante il programma può richiedere molto tempo. Utilizzate il Modello di struttura di ripartizione del lavoro del programma di formazione ClickUp gestire attività multiple rispettando le scadenze.

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-22.gif Modello di struttura di ripartizione del lavoro per il programma di formazione ClickUp https://app.clickup.com/signup?modello=t-182104300&department=pmo&\_gl=1\*1pj21yl\*\_gcl\aw\*R0NMLjE3MzE1MTMxMTYuQ2p3S0NBaUF1ZEc1QmhBUkVpd0FXTWxTakk2UExFeGE5cmVDOHRkN1TTE9OTll1cmFiSHFnMlh2WV9sMEVqLTMySE9nMGh9THFlWGVCb0NObHNRQXZEX0J3RQ..\*\_gcl_au\*NDc2Mjc0NDQ4LjE3MjcxMTMzMDQuMTE0OTQyMjY0MC4xNzMxMDY0Nzg3LjE3MzEwNjQ3ODY.
Scaricare questo modello /%cta/

Potete usare il modello per suddividere attività complesse in azioni gestibili, assegnarle ai membri del team e aggiornarle in caso di modifiche.

Questo modello è eccellente per:

Definire oggetti e risultati chiari per ogni fase del programma di formazione
Organizzare e strutturare il programma di formazione in modo efficace
Assegnare attività e risultati ai membri del team e ripartire le responsabilità
Monitoraggio dello stato di avanzamento per mantenere il programma nei tempi previsti e garantire che nessun membro del team rimanga indietro

Scarica questo modello

Passaggio 4: Automazioni dei processi di test

Senza automatizzare alcune parti "di routine" del processo di testing, vi ritroverete con un team di QA esausto e sprint che vanno oltre la scadenza.

Ora, è possibile utilizzare Automazioni di ClickUp come soluzione unica per tutte le vostre esigenze.

Automazione della gestione dei casi di test

È sufficiente utilizzare il ClickUp AI Automazioni Builder per descrivere i criteri di trigger delle revisioni dei casi di test e ClickUp genererà automaticamente l'automazione.

Il risultato è che potete assegnare i revisori alle attività di creazione dei casi di test all'interno di una cartella o di un elenco specifico. Sarà inoltre possibile coinvolgere tutti i membri del team negli aggiornamenti.

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Con ClickUp Automazioni si descrive come triggerare le revisioni dei casi di test e automatizzare il processo

Automazione della gestione dei rapporti sui difetti

Impostate un flusso di lavoro automatizzato per assegnare nuovi bug report o ticket di difetti ai membri del team. È anche possibile riassegnare le attività a coloro che hanno innescato i test.

ClickUp Automazioni consente anche a ogni membro del team di commentare l'attività e di collaborare in modo proattivo.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-23.gif ClickUp Automazioni /$$$img/

Utilizzare ClickUp per impostare automazioni personalizzate

Passaggio 5: Monitoraggio e ottimizzazione

Il lavoro non si ferma una volta implementate le integrazioni IA nel vostro processo di AQ. **Dovrete monitorare le prestazioni dello strumento e valutare i risultati per identificare le vulnerabilità e ottimizzarlo iterativamente in base alle vostre esigenze

Tuttavia, per garantire un'esecuzione senza errori dell'IA nel controllo qualità, è necessario che tutti i membri del team siano sulla stessa pagina. Da fare sembra più facile a dirsi che a farsi, ma un modello predefinito può aiutare a raggiungere questo obiettivo.

Modello di gestione dei test di ClickUp

Il Modello di gestione dei test di ClickUp è in grado di supportare le vostre attuali e future esigenze di automazione. I team di QA possono utilizzare le analisi e le viste personalizzate del modello per raccogliere dati preziosi sulla formazione, identificare opportunità di automazione e convalidare i casi di test generati dall'IA.

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-252.png Modello di gestione dei test di ClickUp https://app.clickup.com/signup?modello=t-102451742&dipartimento=ingegneria-prodotto&&_gl=1\*njugbj*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MzIxOTg2MzEuQ2owS0NRaUEwZnU1QmhEUUFSSXNBTVhVQk9MWHBVNThPUWzemtwSFQ3SG1yWh6TW9sbzJjVF9Ha0lBYklwLTBseFFScXhTc3FDVWJCY2FBZ1NCRUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MjA4NTk2ODgwMC4xNzMxOTk0MzM2 Scaricare questo modello /$$$cta/

Con questo modello è possibile:

Standardizzare la documentazione di test
Implementare i casi di test generati dall'IA accanto a quelli manuali
Scalare i modelli di IA con esito positivo in tutte le suite di test
Mantenere un approccio ibrido con la supervisione dell'IA e del manuale
Utilizzare il sistema di revisione del modello per convalidare le decisioni di IA

Scaricare questo modello

Inoltre, utilizzando l'opzione Modello di monitoraggio dei bug e dei problemi di ClickUp il software ClickUp Bug and Issue Tracking Template, che consente di collaborare con i diversi membri del team per ottenere una produttività migliore, offre una soluzione completa che unisce le attuali esigenze di test con le future capacità dell'intelligenza artificiale. Offre una soluzione completa, in grado di colmare le attuali esigenze di test con le future capacità dell'IA.

I flussi di lavoro automatizzati e i moduli personalizzati di accettazione del modello sono preziosi per standardizzare i processi di segnalazione dei bug e consentono una collaborazione interfunzionale, permettendo una comunicazione fluida tra ingegneri, team del prodotto e supporto.

Per eseguire test cross-browser e segnalare i bug, potete provare anche La nuova integrazione LambdaTest di ClickUp che può aiutare nelle attività di test delle applicazioni web su diversi dispositivi.

Il team tecnico di ClickUp può collegare più facilmente le richieste di unione su GitHub con le attività assegnate ai rispettivi sviluppatori frontend e backend. Come responsabile del team QA, ora è molto più facile monitorare lo stato delle richieste di unione e iniziare a eseguire le query di test sulle nuove modifiche unite!

Yasha Ali, ingegnere backend presso Turing Technologies

Le sfide dell'implementazione dell'IA in QA

IA è la parola d'ordine per tutto ciò che è tecnologico e l'assicurazione qualità non è immune da questo entusiasmo. Tuttavia, saltare sul carro dell'IA con cautela potrebbe essere una buona idea.

Nonostante i suoi vantaggi e le sue capacità quasi magiche, ci sono ancora diversi problemi quando si tratta di implementare con successo l'IA nella QA:

♦️ Qualità dei dati e barriere di standardizzazione

I sistemi di IA si basano molto sui dati storici per apprendere e fare previsioni. Tuttavia, dati incoerenti, incompleti o non aggiornati possono compromettere le prestazioni del modello di IA. Ad esempio, i team di QA possono disporre di dati provenienti da più sistemi, ognuno dei quali utilizza formati diversi, rendendo difficile per l'IA ricavare informazioni significative.

**Per risolvere questo problema, le organizzazioni devono dare priorità alla pulizia e alla standardizzazione dei dati prima di implementare soluzioni di IA.

♦️ Integrazione con le pipeline CI/CD esistenti

L'integrazione dell'IA nelle pipeline di Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) può essere scoraggiante. Per istanza, una pipeline che di solito completa i test in meno di un'ora può subire ritardi significativi quando si introduce l'IA a causa del tempo di elaborazione del modello.

**Per integrare con successo l'IA, le organizzazioni devono garantire che l'IA si inserisca perfettamente nei flussi di lavoro esistenti senza causare interruzioni significative.

♦️ Fiducia e convalida in testa

Una delle maggiori difficoltà dei casi di test generati dall'IA è la necessità di una convalida umana. L'IA è in grado di prendere decisioni basate sui dati, ma spesso manca la trasparenza nel modo in cui prende tali decisioni.

**La natura di "scatola nera" dell'IA può rendere difficile per i team di QA fidarsi completamente dei risultati dell'IA, soprattutto nei settori regolamentati dove la conformità è fondamentale

**Le organizzazioni che adottano l'IA nella QA devono investire in processi che consentano la supervisione umana, garantendo che i casi di test generati dall'IA siano affidabili e conformi agli standard del settore.

Best Practices per l'implementazione dell'IA nell'Assicurazione Qualità

Per ottenere il massimo dall'IA nel testing del software, seguite queste best practice:

Stabilire obiettivi chiari per l'implementazione dell'IA
Iniziare l'integrazione dell'IA con scenari di casi di test specifici per valutarne l'efficacia
Combinare i test alimentati dall'IA con i test esplorativi manuali
Addestrare i modelli di IA con set di dati diversificati e di alta qualità per ottenere risultati completi
Incoraggiare la condivisione delle conoscenze tra esperti di IA, team di QA e altre parti interessate
Assicuratevi che il vostro personale costruisca competenze nell'IA per ottenere risultati di qualità

Leggi anche: Dogfooding del prodotto: Massimizzare la qualità del software e l'esperienza dell'utente

ClickUp: La soluzione perfetta per il testing autonomo del software

L'integrazione dell'IA nel controllo qualità non è più una tendenza futura, ma piuttosto una necessità attuale. Il passaggio a una QA guidata dall'IA garantisce processi di test più rapidi ed efficienti e offre risultati di qualità costanti.

Utilizzando una soluzione all-in-one come ClickUp, è possibile gestire la generazione dei dati di test, l'automazione della creazione dei test, il monitoraggio dei bug e persino la creazione di reportistica dettagliata su un'unica piattaforma.

Se non avete ancora adottato l'IA per la QA, è il momento di farlo. Iniziate il vostro viaggio oggi stesso e sperimentate come l'IA può trasformare i vostri processi di assicurazione della qualità. Iscrivetevi a ClickUp gratis e potenzia la tua QA come mai prima d'ora!