La febbre dell'automazione ha contagiato il settore del testing software. I team addetti alla garanzia della qualità (QA) stanno rapidamente passando dai test manuali a processi autonomi per migliorare la velocità di rilevamento dei bug ed evitare problemi di qualità.
Questa trasformazione è alimentata in gran parte dall'intelligenza artificiale (IA). Infatti, circa il 65% dei team di controllo qualità ora collabora con la tecnologia IA, rendendola un elemento fondamentale del settore.
Gli algoritmi di IA possono quindi essere il tuo miglior alleato, sia che tu abbia bisogno di aiuto nei test o durante tutto il processo di sviluppo.
In questa guida dettagliata, tratteremo come utilizzare efficacemente l'IA nella garanzia della qualità, perfezionare i processi di QA e integrare l'IA per aumentare l'efficienza dei team di sviluppo software.
Comprendere l'IA nella garanzia della qualità
Il percorso della garanzia della qualità nel testing del software è stato lungo e graduale, passando dai test manuali a quelli completamente autonomi.
L'IA svolge un ruolo fondamentale in questo percorso, rendendo i test più intelligenti, veloci ed efficaci.
I modelli di test software autonomi (ASTM) riducono progressivamente la necessità dell'intervento umano utilizzando l'IA per automatizzare e ottimizzare l'intero ciclo di vita dei test software. Questi modelli sono solitamente suddivisi in sei livelli:
- Test manuali (livello 0): il processo di test richiede un intervento umano al 100%, rendendolo laborioso e soggetto a errori umani.
- Automazione assistita dei test (livello 1): i tester continuano a svolgere il ruolo principale, ma utilizzano i computer come supporto in attività specifiche, riducendo al minimo il lavoro richiesto.
- Automazione parziale dei test (livello 2): esseri umani e computer lavorano in modo collaborativo, con il computer che segue le indicazioni del tester.
- Test automatizzati integrati (livello 3): l'IA inizia a svolgere un ruolo consultivo, generando opzioni e chiedendo l'approvazione dei tester.
- Test automatizzati intelligenti (livello 4): le azioni migliori vengono selezionate ed eseguite in modo autonomo 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.
I test completamente autonomi sono ancora un sogno irrealizzabile, appena agli albori. 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 ad adottare un approccio ibrido in cui gli strumenti di test di automazione eseguono automaticamente alcuni casi di test, mentre gli altri vengono ancora eseguiti manualmente per aggiungere un tocco umano al processo.
Ad esempio, SapFix, lo strumento di IA di Facebook, genera autonomamente correzioni per bug specifici, contribuendo a velocizzare il lancio di nuovi prodotti.
Vantaggi della garanzia della qualità basata sull'IA
Il passaggio dal controllo qualità manuale a quello basato sull'IA offre molteplici vantaggi:
- Genera dati di test intelligenti: l'IA è in grado di analizzare il codice, identificare le vulnerabilità e creare casi di test mirati.
- Aumenta la precisione: il controllo qualità basato sull'IA non lascia spazio all'errore umano, garantendo un software di qualità superiore.
- Risparmio 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.
- Garantisce un miglioramento continuo: l'IA studia i dati storici per prevedere i difetti e fornire avvisi di manutenzione tempestivi.
I limiti dei test manuali e come l'IA può cambiarli
Il testing manuale è stato a lungo il metodo utilizzato nel controllo qualità, ma diverse limitazioni lo rendono sempre più inadeguato al moderno ciclo di vita dello sviluppo software.
Esploriamo le principali sfide dei test manuali e come l'IA può affrontarle:
🔮 Scenario 1: Test di regressione che richiedono molto tempo
Limiti del metodo manuale: i team di controllo qualità spesso impiegano ore a ripetere lo stesso test per ogni modifica al codice, con conseguente inefficienza.
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 incoerente dei bug
Limiti del controllo manuale: i tester umani possono trascurare alcuni difetti a causa della stanchezza o dei limiti di tempo.
Soluzione IA: la garanzia di qualità basata sull'IA assicura una copertura completa, rilevando modelli e difetti sottili che i tester umani potrebbero non individuare.
🔮 Scenario 3: Copertura dei test limitata
Limiti del metodo manuale: 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 limite e complessi.
🔮 Scenario 4: Cicli di feedback ritardati
Limiti del test manuale: il test manuale spesso crea colli di bottiglia, ritardando il rilascio dei software.
Soluzione IA: i test continui basati sull'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 test basati sull'IA consentono di risparmiare tempo, migliorare la precisione, ampliare la copertura dei test e accelerare i cicli di sviluppo.
Applicazioni comuni dell'IA nella garanzia della qualità
Abbiamo preparato un elenco di casi d'uso specifici per comprendere meglio la garanzia della qualità del software. Vediamo come utilizzare l'IA nello sviluppo del software!
1. Revisione delle interazioni cross-channel con i clienti personalizzate
L'IA analizza le interazioni dei clienti su più canali, come telefono, email, chatbot e social media, per valutare se soddisfano gli standard di controllo qualità.
Valutando queste conversazioni, l'IA è in grado di identificare potenziali problemi di comunicazione, incongruenze nella qualità del supporto e aree di miglioramento.
Queste informazioni possono migliorare la formazione dei dipendenti, ottimizzare gli script di assistenza e migliorare l'esperienza complessiva dei clienti. Questo livello di analisi garantisce che le interazioni con i clienti soddisfino costantemente gli standard di qualità stabiliti dall'organizzazione.
2. Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
L'IA basata sul NLP è in grado di interpretare le istruzioni e i requisiti degli utenti, trasformandoli in casi di test che possono essere eseguiti senza alcun lavoro richiesto.
Il 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. Queste automazioni consentono di risparmiare tempo prezioso e riducono la probabilità di fraintendimenti o interpretazioni errate durante i test.
Trasformando il linguaggio naturale in casi di test eseguibili, l'IA può rendere il controllo qualità più efficiente e accessibile per i team che non dispongono di competenze specialistiche in materia di codice.
3. Ottenere la convalida dell'interfaccia utente
La convalida dell'interfaccia utente (UI) è un aspetto cruciale del controllo qualità, che garantisce che l'aspetto e le funzioni 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 quali elementi disallineati, font errati o componenti mancanti. Ciò garantisce che l'esperienza dell'utente finale rimanga uniforme e consente di risolvere eventuali discrepanze dell'interfaccia utente prima del rilascio.
4. Rilevamento delle regressioni visive
Il rilevamento visivo delle regressioni identifica modifiche involontarie che potrebbero influire sull'esperienza dell'utente, come cambiamenti nel layout o modifiche impreviste dopo un aggiornamento del codice.
/IA studia le istantanee presenti e passate per verificare se hai modificato i progetti precedenti, consentendo ai team di individuare problemi che altrimenti potrebbero passare inosservati.
Ciò garantisce che gli aspetti visivi dell'applicazione rimangano coerenti, mantenendo un'esperienza utente di alta qualità durante tutti gli aggiornamenti.
5. Condurre analisi predittive
L'IA nel controllo qualità 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 modelli ricorrenti da problemi e difetti passati.
Questo approccio proattivo aiuta i team di controllo qualità a stabilire le priorità del lavoro richiesto per i test, concentrarsi sulle aree ad alto rischio e prevenire i difetti prima che si verifichino. L'analisi predittiva aiuta anche a stimare la probabilità di problemi futuri, consentendo al team di allocare le risorse in modo più efficace e garantire la stabilità e l'affidabilità del software.
6. Test delle API
Le API sono fondamentali nel software moderno, poiché consentono la comunicazione tra sistemi diversi.
L'IA migliora l'utilizzo delle API monitorando continuamente le metriche chiave delle prestazioni, come i tempi di risposta, i tassi di errore e la produttività.
Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, l'IA è in grado di comprendere i modelli di comportamento standard e identificare rapidamente le deviazioni che potrebbero indicare un problema. Se viene rilevata una deviazione, l'IA può determinarne la causa principale e suggerire o implementare delle soluzioni, garantendo che le API funzionino in modo ottimale e con sicurezza.
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 nella garanzia della qualità
L'integrazione dell'IA nel processo di garanzia della qualità è vantaggiosa per tutte le parti coinvolte, ma come procedere? Segui questa procedura per una rapida introduzione:
Passaggio 1: Valuta i tuoi attuali processi di controllo qualità
Un consulente QA deve analizzare il tuo processo QA esistente per elencarne i principali limiti e impatti.
Ad esempio, valuteranno la documentazione del progetto, la quota di automazione e la comunicazione del team per determinare se il processo di test del software produce risultati.
Passaggio 2: Scegli gli strumenti di IA giusti
I team di controllo qualità dovrebbero prendere in considerazione i migliori strumenti di test di automazione per il controllo qualità. Questi strumenti dovrebbero garantire efficienza, manutenibilità, coerenza e scalabilità.
Potrebbe sembrare una modesta vanteria, ma ClickUp soddisfa tutti questi requisiti (e molti altri). Quando utilizzi ClickUp, non è necessario imparare le complessità dell'uso dell'IA per automatizzare le attività.
Si tratta di un software all-in-one per la gestione dei progetti di team che assiste in modo intuitivo con diversi casi d'uso, problemi di monitoraggio dei bug e altre sfide legate alla gestione della qualità.
Ma come è possibile?
ClickUp utilizza il proprio modello di IA, ClickUp Brain, per facilitare la garanzia della qualità per i team di controllo qualità.
ClickUp Brain
I professionisti della garanzia di qualità hanno il compito di garantire l'affidabilità e le prestazioni delle API in diversi progetti. Saranno oberati di lavoro, stanchi e frustrati. Inoltre, ci sarà un'enorme pressione per finire il lavoro in tempo.
Scopri ClickUp Brain e le sue funzionalità di automazione basate sul NLP! I professionisti possono semplicemente descrivere ciò che desiderano automatizzare con un linguaggio semplice e diretto (generare script, cercare bug specifici o persino fornire 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 comporteranno la necessità di destreggiarsi tra cinque diversi strumenti. Tuttavia, questo non è il caso di ClickUp Brain, dove è possibile integrare piattaforme esterne come GitHub per le modifiche al codice in un unico posto.
Grazie a queste integrazioni, ClickUp Brain sarà in grado di acquisire una comprensione contestuale approfondita del tuo processo di lavoro. Ciò, a sua volta, automatizzerà anche molti processi.
Ad esempio, la creazione della documentazione di prodotto è un processo piuttosto lungo. Con ClickUp Brain, puoi utilizzare prompt IA preformattati e produrre documenti specifici in pochi minuti. Questi avranno anche campi predefiniti per endpoint, output previsti e risultati dei test.
La parte migliore? Non dovrai correggere bozze, verificare fatti o formattare la documentazione del prodotto; lo strumento lo farà per te e presenterà tutto in dettaglio.
Un altro elemento cruciale del controllo qualità è sapere cosa pensano gli utenti del tuo prodotto. Analizzare il comportamento degli utenti è un'attività faticosa ma essenziale.
Tuttavia, puoi utilizzare ClickUp Brain per raccogliere informazioni e comprendere i tuoi consumatori chiedendogli di creare riassunti basati sull'IA. Puoi utilizzare i risultati per migliorare il tuo prodotto e progettare una nuova roadmap in base alle esigenze dei tuoi clienti.
I responsabili della garanzia di qualità possono anche generare riepiloghi settimanali per informare il team sui test API, sui test completati, sui bug identificati e sulle attività in sospeso senza dover compilare manualmente i dati.
Passaggio 3: Forma il tuo team
Per garantire un esito positivo dell'IA nel controllo qualità, è necessario poter contare su un team affiatato ed è fondamentale formarlo all'uso degli strumenti di test basati sull'IA.
Inizia con una configurazione tecnologica intuitiva. Fornisci accesso a risorse come workshop e corsi, programma corsi di formazione pratica e incoraggia la curiosità verso gli strumenti.
Detto questo, pianificare e monitorare i progressi di tutti durante un programma può richiedere molto tempo. Utilizza il modello di struttura di suddivisione del lavoro del programma di formazione ClickUp per gestire più attività rispettando le scadenze.
Puoi utilizzare 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:
- Definizione di obiettivi e risultati chiari per ogni fase del tuo programma di formazione
- Organizza e struttura il tuo programma di formazione in modo efficace
- Assegnazione di attività e risultati attesi ai membri del team e ripartizione delle responsabilità
- Effettuare il monitoraggio dello stato per mantenere il programma nei tempi previsti e garantire che nessun membro del team rimanga indietro
Passaggio 4: Automatizza i processi di test
Senza effettuare l'automazione di alcune parti "di routine" del processo di test, ti ritroverai con un team di controllo qualità esausto e sprint che superano la scadenza.
Ora puoi utilizzare ClickUp Automations come soluzione completa per tutte le tue esigenze.
Automatizza la gestione dei casi di test
Basta usare ClickUp AI Automation Builder per descrivere i criteri per l'attivazione delle revisioni dei casi di test e ClickUp genererà automaticamente l'automazione.
Di conseguenza, puoi assegnare ai revisori attività di creazione di casi di test all'interno di una cartella/elenco specifico. Potrai anche coinvolgere tutti i membri del team negli aggiornamenti.
Automatizza la gestione dei rapporti sui difetti
Imposta un flusso di lavoro automatizzato per assegnare nuovi rapporti sui bug o ticket sui difetti ai membri del team. Puoi anche riassegnare le attività a coloro che hanno triggerato i test in primo luogo.
ClickUp Automations consente anche a ogni membro del team di commentare l'attività e collaborare in modo proattivo.
Passaggio 5: Monitoraggio e ottimizzazione
Il lavoro non si ferma una volta implementate le integrazioni dell'IA nel processo di controllo qualità. Sarà necessario monitorare le prestazioni dello strumento e valutare i risultati per identificare le vulnerabilità e ottimizzarlo in modo iterativo in base alle proprie esigenze.
Tuttavia, per garantire un funzionamento privo di errori dell'IA nella garanzia della qualità, è necessario che tutti i membri del team siano sulla stessa lunghezza d'onda. Potrebbe sembrare più facile a dirsi che a farsi, ma un modello predefinito può aiutarti a raggiungere questo obiettivo.
Modello di gestione dei test ClickUp
Il modello di gestione dei test ClickUp può supportare le tue esigenze di automazione attuali e future. I team di controllo qualità possono utilizzare le analisi e le visualizzazioni personalizzate del modello per raccogliere dati di formazione preziosi, identificare opportunità di automazione e convalidare casi di test generati dall'intelligenza artificiale.
Con questo modello puoi:
- Standardizza la documentazione dei test
- Implementa casi di test generati dall'IA insieme a quelli manuali
- Scala modelli di IA con esito positivo su suite di test
- Mantieni un approccio ibrido con l'IA e la supervisione manuale
- Utilizza il sistema di revisione del modello per convalidare le decisioni dell'IA.
Inoltre, utilizzando il modello ClickUp Bug and Issue Tracking, puoi collaborare con diversi membri del team per fornire prodotti migliori. Offre una soluzione completa, che collega le attuali esigenze di test con le future capacità dell'IA.
I flussi di lavoro automatizzati e i moduli di inserimento dati personalizzati del modello sono preziosi per standardizzare i processi di segnalazione dei bug. Consente inoltre la collaborazione interfunzionale, facilitando la comunicazione tra ingegneri, team di prodotto e assistenza.
Per eseguire test cross-browser e effettuare la reportistica sui bug, puoi anche provare la nuova integrazione LambdaTest di ClickUp, che può aiutarti nelle attività di test delle applicazioni web su diversi dispositivi.
ClickUp rende più facile per il nostro team tecnico collegare la nostra richiesta di unione GitHub con le attività assegnate ai rispettivi sviluppatori frontend e backend. In qualità di 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!
ClickUp rende più facile per il nostro team tecnico collegare la nostra richiesta di unione GitHub con le attività assegnate ai rispettivi sviluppatori frontend e backend. In qualità di 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!
Sfide dell'implementazione dell'IA nel controllo qualità
L'IA è la parola d'ordine per tutto ciò che riguarda la tecnologia e la garanzia della qualità non è immune da questo entusiasmo. Tuttavia, potrebbe essere una buona idea salire sul carrozzone dell'IA con cautela.
Nonostante tutti i suoi vantaggi e le sue capacità quasi magiche, ci sono ancora diversi problemi quando si tratta di ottenere un esito positivo nell'implementazione dell'IA nel controllo qualità:
♦️ Qualità dei dati e barriere alla standardizzazione
I sistemi di IA si basano in larga misura sui dati storici per apprendere e fare previsioni. Tuttavia, dati incoerenti, incompleti o obsoleti possono compromettere le prestazioni del modello di IA. Ad esempio, i team di controllo qualità possono disporre di dati che coprono più sistemi, ciascuno dei quali utilizza formati diversi, rendendo difficile per l'IA ricavare informazioni significative.
Possibile soluzione: per affrontare 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
Incorporare l'IA nelle pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD) può essere scoraggiante. Ad esempio, una pipeline che in genere 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.
Possibile soluzione: per integrare con successo l'IA, le organizzazioni devono garantire che essa si adatti perfettamente ai flussi di lavoro esistenti senza causare interruzioni significative.
♦️ Fiducia e costi di convalida
Una delle sfide più grandi dei casi di test generati dall'IA è la necessità di una convalida umana. L'IA può prendere decisioni basate sui dati, ma spesso manca trasparenza nel modo in cui tali decisioni vengono prese.
La natura "black box" dell'IA può rendere difficile per i team di controllo qualità fidarsi completamente dei risultati dell'IA, specialmente nei settori regolamentati in cui la conformità è fondamentale.
Possibile soluzione: le organizzazioni che adottano l'IA nella garanzia della qualità 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 practice per l'implementazione dell'IA nella garanzia della qualità
Per ottenere il massimo dall'IA nel testing del software, segui queste best practice:
- Stabilisci obiettivi chiari per l'implementazione dell'IA
- Inizia l'integrazione dell'IA con scenari di test specifici per valutarne l'efficacia.
- Combina i test basati sull'IA con i test esplorativi manuali.
- Addestra i modelli di IA con set di dati diversificati e di alta qualità per ottenere risultati completi.
- Incoraggia la condivisione delle conoscenze tra esperti di IA, team di controllo qualità e altre parti interessate.
- Assicurati che il tuo personale acquisisca competenza nell'IA per ottenere risultati di qualità.
ClickUp: la soluzione perfetta per il testing autonomo del software
L'integrazione dell'IA nella garanzia della qualità non è più una tendenza futura, ma piuttosto una necessità attuale. Il passaggio a una QA basata sull'IA garantisce processi di test più rapidi ed efficienti e offre risultati di qualità costanti.
Utilizzando una soluzione all-in-one come ClickUp, puoi gestire la generazione dei dati di test, automatizzare la creazione dei test, effettuare il monitoraggio dei bug e persino creare report dettagliati su un'unica piattaforma.
Se non hai ancora adottato l'IA per il controllo qualità, ora è il momento di farlo. Inizia oggi stesso il tuo percorso e scopri come l'IA può trasformare i tuoi processi di controllo qualità.
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