A febre da automação tomou conta do setor de testes de software. As equipes de garantia de qualidade (QA) estão rapidamente mudando de testes manuais para processos autônomos para aumentar a velocidade de detecção de bugs e evitar falhas de qualidade.
Essa transformação é impulsionada em grande parte pela inteligência artificial (IA). De fato, aproximadamente 65% das equipes de controle de qualidade agora colaboram com a tecnologia de IA, tornando-a um elemento essencial do setor.
Portanto, os algoritmos de IA podem ser seu melhor aliado, quer você precise de ajuda nos testes ou em todo o processo de desenvolvimento.
Neste guia detalhado, abordaremos como usar efetivamente a IA na garantia de qualidade, refinar seus processos de garantia de qualidade e integrar a IA para aumentar a eficiência das equipes de software .
Entendendo a IA na garantia de qualidade
A jornada da garantia de qualidade nos testes de software tem sido longa e gradual, passando dos testes manuais para os testes totalmente autônomos.
A IA desempenha um papel fundamental nessa jornada, tornando os testes mais inteligentes, mais rápidos e mais eficazes.
Os modelos de teste de software autônomo (ASTM) reduzem progressivamente a necessidade de intervenção humana usando a IA para automatizar e otimizar todo o ciclo de vida do teste de software. Geralmente, eles são divididos em seis níveis:
A jornada do teste manual para o teste autônomo
- Teste manual (nível 0): 100% de intervenção humana é necessária para o processo de teste, tornando-o trabalhoso e propenso a erros humanos
- Automação de teste assistida (nível 1): Os testadores ainda desempenham a função principal, mas usam computadores para auxiliar em tarefas específicas, minimizando os esforços repetitivos
- Automação parcial de testes (nível 2): Humanos e computadores trabalham em colaboração, com o computador seguindo as instruções do testador
- Testes automatizados integrados (nível 3): A IA começa a desempenhar uma função consultiva, gerando opções e solicitando a aprovação dos testadores
- Testes automatizados inteligentes (nível 4): As melhores ações são selecionadas e executadas de forma autônoma pela IA, exigindo intervenção humana somente quando necessário
- Testes totalmente autônomos (nível 5): Os testadores abrem mão do controle total sobre o processo de teste para a IA, com ela executando testes sem nenhuma intervenção humana
**Devido aos recursos limitados, a maioria dos testadores individuais e os projetos de pequena escala geralmente têm apenas testes manuais em seu plano de teste.
A maioria das grandes empresas começou a seguir uma abordagem híbrida, em que as ferramentas de teste de automação executam alguns casos de teste automaticamente, e o restante ainda é executado manualmente para dar um toque humano ao processo.
Por exemplo, o SapFix, a ferramenta de IA do Facebook, gera correções de forma autônoma para bugs específicos, o que ajuda a implementar novos produtos mais rapidamente.
Benefícios da garantia de qualidade orientada por IA
A mudança da garantia de qualidade manual para a orientada por IA oferece vários benefícios:
- Gera dados de teste inteligentes: A IA pode analisar o código, identificar vulnerabilidades e criar casos de teste direcionados
- Aumenta a precisão: A garantia de qualidade orientada por IA não deixa espaço para erros humanos, garantindo software de alta qualidade
- Economia de custos: A automação de tarefas repetitivas reduz significativamente os custos de mão de obra
- Fornece resultados mais rápidos: A IA pode trabalhar 24 horas por dia, acelerando o processo de teste sem fadiga
- Melhora a eficiência: A capacidade da IA de lidar com tarefas complexas garante resultados de teste consistentes e confiáveis
- Oferece melhoria contínua: A IA estuda dados históricos para prever defeitos e fornecer alertas de manutenção em tempo hábil
As limitações dos testes manuais e como a IA pode mudar isso
O teste manual tem sido um método de longa data em controle de qualidade, mas várias limitações o tornam cada vez mais inadequado para o ciclo de vida de desenvolvimento de software moderno.
Vamos explorar os principais desafios dos testes manuais e como a IA pode resolvê-los:
🔮 Cenário 1: teste de regressão demorado
Limitação manual: As equipes de controle de qualidade geralmente passam horas repetindo o mesmo teste para cada alteração de código, o que leva a ineficiências.
Solução de IA: As ferramentas de IA podem automatizar os testes de regressão, executar grandes volumes de casos de teste em minutos e melhorar a cobertura usando modelos de aprendizado de máquina.
Cenário 2: detecção inconsistente de bugs
Limitação manual: Os testadores humanos podem ignorar defeitos devido à fadiga ou a restrições de tempo.
Solução de IA: O controle de qualidade orientado por IA garante uma cobertura abrangente, detectando padrões e defeitos sutis que os testadores humanos podem deixar passar.
Cenário 3: cobertura de teste limitada
Limitação manual: Restrições de tempo podem forçar os testadores a se concentrarem apenas nos casos de teste básicos, deixando os casos de borda inexplorados.
Solução de IA: A IA gera cenários de teste abrangentes, garantindo uma cobertura mais ampla, incluindo casos complexos e de borda.
Cenário 4: loops de feedback atrasados
Limitação manual: Os testes manuais geralmente criam gargalos, atrasando os lançamentos de software.
Solução de IA: Os testes contínuos alimentados por IA fornecem feedback imediato, ajudando a resolver problemas no início do desenvolvimento e acelerando os ciclos de lançamento.
Esses benefícios das ferramentas de teste de IA economizam tempo, melhoram a precisão, expandem a cobertura dos testes e aceleram os ciclos de desenvolvimento.
Leia também: As 10 melhores ferramentas de software de controle de qualidade para teste de software
Aplicativos comuns de IA na garantia de qualidade
Preparamos uma lista de casos de uso específicos para entender melhor a garantia de qualidade de software. Vejamos como usar a IA no desenvolvimento de software !
1. Revisão das interações entre canais com os clientes
**A IA analisa as interações com os clientes em vários canais, como telefone, e-mail, chatbots e mídias sociais, para avaliar se elas atendem aos padrões de controle de qualidade
Ao avaliar essas conversas, a IA pode identificar possíveis problemas na comunicação, inconsistências na qualidade do suporte e áreas para melhoria.
Esses insights podem aumentar o treinamento dos funcionários, ajustar os scripts de suporte e melhorar a experiência geral do cliente. Esse nível de análise garante que as interações voltadas para o cliente atendam consistentemente aos padrões de qualidade definidos pela organização.
2. Usando o processamento de linguagem natural (NLP)
**A IA alimentada por NLP pode interpretar as instruções e os requisitos do usuário, transformando-os em casos de teste que podem ser executados sem esforço manual
A PNL ajuda a preencher a lacuna entre os requisitos escritos por humanos e os testes técnicos, permitindo que a IA gere scripts automatizados a partir da linguagem natural. Essa automação economiza muito tempo e reduz a probabilidade de mal-entendidos ou interpretações errôneas durante os testes.
Ao transformar a linguagem natural em casos de teste executáveis, a IA pode tornar o controle de qualidade mais eficiente e acessível para equipes que não têm conhecimento especializado em codificação.
3. Obtendo validação da UI
A validação da interface do usuário (UI) é um aspecto crucial do controle de qualidade, garantindo que a aparência e a funcionalidade do software permaneçam consistentes em diferentes dispositivos, navegadores e resoluções.
As verificações visuais baseadas em IA comparam capturas de tela do aplicativo em vários ambientes para detectar desvios, como elementos desalinhados, fontes incorretas ou componentes ausentes. Isso garante que a experiência do usuário final permaneça uniforme e que você possa solucionar quaisquer discrepâncias de IU antes do lançamento.
4. Detecção de regressões visuais
A detecção de regressão visual identifica alterações não intencionais que podem afetar a experiência do usuário, como mudanças de layout ou alterações inesperadas após uma atualização de código.
**A IA estuda os instantâneos atuais e anteriores para verificar se você alterou os designs anteriores, permitindo que as equipes detectem problemas que, de outra forma, poderiam passar despercebidos
Isso garante que os aspectos visuais do aplicativo permaneçam consistentes, mantendo uma experiência de usuário de alta qualidade durante as atualizações.
5. Realização de análises preditivas
A IA no controle de qualidade pode utilizar a análise preditiva para aprimorar a qualidade do software por meio da análise de dados de testes históricos. **A IA também pode prever possíveis áreas problemáticas na versão atual do software, identificando padrões de problemas e defeitos anteriores
Essa abordagem proativa ajuda as equipes de controle de qualidade a priorizar os esforços de teste, concentrar-se em áreas de alto risco e evitar defeitos antes que eles ocorram. A análise preditiva também ajuda a estimar a probabilidade de problemas futuros, permitindo que a equipe aloque recursos com mais eficiência e garanta a estabilidade e a confiabilidade do software.
6. API de teste
As interfaces de programação de aplicativos (APIs) são vitais no software moderno, permitindo a comunicação entre sistemas diferentes.
**A IA aprimora o uso da API monitorando continuamente as principais métricas de desempenho, como tempos de resposta, taxas de erro e taxa de transferência
Aproveitando os algoritmos de aprendizado de máquina, a AI pode entender os padrões de comportamento padrão e identificar rapidamente os desvios que podem indicar um problema. Se um desvio for detectado, a IA pode determinar a causa raiz e sugerir ou implementar correções, garantindo que as APIs tenham um desempenho ideal e seguro.
Esse monitoramento contínuo ajuda a manter a confiabilidade e a eficiência dos sistemas de software interconectados, melhorando, em última análise, o desempenho geral dos aplicativos.
Leia também: 10 modelos essenciais de casos de teste para testes de software e produtos
Como implementar a IA na garantia de qualidade
A integração da IA em seu processo de garantia de qualidade é vantajosa para todos os envolvidos, mas como você deve fazer isso? Siga este processo para obter uma cartilha rápida:
Etapa 1: Avalie seus processos atuais de controle de qualidade
Um consultor de controle de qualidade precisa analisar seu processo de controle de qualidade atual para listar suas principais limitações e impactos.
Por exemplo, ele avaliará a documentação do projeto, o compartilhamento de automação e a comunicação da equipe para determinar se o seu processo de teste de software produz resultados.
Etapa 2: escolha as ferramentas de IA certas
As equipes de QA devem considerar as melhores ferramentas de teste de automação para garantia de qualidade. Elas devem ser capazes de prometer eficiência, capacidade de manutenção, consistência e escalabilidade.
Isso pode soar como uma humilde ostentação, mas ClickUp verifica todas essas caixas (e muito mais). Ao usar o ClickUp, você não precisa aprender os meandros do uso de IA para automatizar tarefas .
É uma solução completa software de gerenciamento de projetos de equipe que auxilia intuitivamente em diferentes casos de uso, problemas de rastreamento de bugs e outros desafios de gerenciamento de qualidade.
Mas como isso é possível?
Bem, o ClickUp usa seu modelo de IA, Cérebro do ClickUp para facilitar a garantia de qualidade para as equipes de controle de qualidade.
ClickUp Brain
Use o ClickUp Brain para gerar dados de teste, roteiros e cronogramas
Os profissionais de controle de qualidade são responsáveis por garantir a confiabilidade e o desempenho das APIs em diferentes projetos. Eles estarão sobrecarregados de trabalho, cansados e frustrados. Além disso, haverá uma pressão imensa para concluir o trabalho no prazo.
**Os profissionais podem simplesmente descrever o que desejam automatizar em linguagem simples e direta - gerar scripts, procurar bugs específicos ou até mesmo dar respostas específicas se forem detectados bugs - e o ClickUp Brain cuidará do resto.
Além disso, o gerenciamento de casos de teste de API, o monitoramento de atualizações e a resposta a problemas envolverão o malabarismo de tarefas em cinco ferramentas diferentes. No entanto, esse não é o caso do ClickUp Brain, onde você pode integrar plataformas externas como o GitHub para alterações de código em um só lugar.
Use o ClickUp Brain para se conectar com aplicativos externos
O ClickUp Brain poderá obter um profundo entendimento contextual de seu processo de trabalho graças a essas integrações. Isso, por sua vez, também automatizará muitos processos.
Por exemplo, a criação de documentação de produtos é um processo bastante demorado. Com o ClickUp Brain, você pode usar prompts de IA pré-formatados e produzir documentos específicos em minutos. Eles terão até campos predefinidos para pontos de extremidade, saídas esperadas e resultados de testes.
A melhor parte? Você não precisará revisar, verificar fatos ou formatar a documentação do produto; a ferramenta fará isso por você e apresentará tudo em detalhes.
Use o ClickUp Brain para criar documentos de requisitos de produtos em questão de minutos
Outro elemento crucial de controle de qualidade é saber o que os usuários pensam sobre o seu produto. Analisar o comportamento do usuário é uma tarefa cansativa, mas essencial.
No entanto, você pode usar o ClickUp Brain para coletar insights e entender seu consumidor, solicitando que ele crie resumos alimentados por IA. Você pode usar o resultado para melhorar seu produto e projetar um novo roteiro de acordo com as necessidades de seus clientes.
Os líderes de controle de qualidade também podem gerar resumos semanais para informar a equipe sobre testes de API, testes concluídos, bugs identificados e tarefas pendentes sem compilar dados manuais.
Escreva com o ClickUp Brain e resuma relatórios detalhados, reuniões e muito mais
Etapa 3: Treine sua equipe
Você precisa de uma equipe ao seu lado para que a IA seja realmente bem-sucedida no controle de qualidade, e é essencial treiná-la para trabalhar com ferramentas de teste com IA.
**Comece com uma configuração amigável à tecnologia. Forneça acesso a recursos como workshops e cursos, agende treinamentos práticos e incentive a curiosidade sobre as ferramentas
Dito isso, planejar e acompanhar o progresso de todos durante um programa pode tomar muito do seu tempo. Use o Modelo de estrutura de decomposição de trabalho do programa de treinamento ClickUp para gerenciar várias tarefas e cumprir prazos.
Modelo de estrutura de decomposição de trabalho do programa de treinamento ClickUp
Você pode usar o modelo para dividir tarefas complexas em ações gerenciáveis, alocá-las aos membros da equipe e atualizá-las em caso de alterações.
Esse modelo é excelente para:
- Definir objetivos e resultados claros para cada fase de seu programa de treinamento
- Organizar e estruturar seu programa de treinamento de forma eficaz
- Atribuir tarefas e resultados aos membros da equipe e distribuir responsabilidades
- Acompanhar o progresso para manter o programa dentro do cronograma e garantir que nenhum membro da equipe seja deixado para trás
Etapa 4: automatizar os processos de teste
Sem automatizar algumas partes "rotineiras" do processo de teste, você terá uma equipe de controle de qualidade exausta e sprints que ultrapassam o prazo.
Agora, você pode usar Automações do ClickUp como uma solução completa para todas as suas necessidades.
Automatize o gerenciamento de casos de teste
Basta usar o ClickUp AI Automation Builder para descrever os critérios de acionamento das revisões de casos de teste, e o ClickUp gerará automaticamente a automação.
Como resultado, você pode atribuir revisores a tarefas de criação de casos de teste em uma pasta/lista específica. Você também poderá incluir todos os membros da equipe nas atualizações.
Use o ClickUp Automation para descrever como acionar revisões de casos de teste e automatizar o processo
Automatize o gerenciamento de relatórios de defeitos
Configure um fluxo de trabalho automatizado para atribuir novos relatórios de bugs ou tíquetes de defeitos aos membros da equipe. Você também pode reatribuir as tarefas àqueles que acionaram os testes em primeiro lugar.
O ClickUp Automations ainda permite que todos os membros da equipe comentem sobre a tarefa e colaborem de forma proativa.
Use o ClickUp para configurar automações personalizadas
Etapa 5: Monitorar e otimizar
O trabalho não termina depois que você implementa as integrações de IA em seu processo de controle de qualidade. **Você precisará monitorar o desempenho da ferramenta e avaliar os resultados para identificar vulnerabilidades e otimizá-la iterativamente de acordo com seus requisitos
No entanto, para garantir uma execução sem erros da IA na garantia de qualidade, é necessário que todos os membros da equipe estejam na mesma página. Pode parecer mais fácil falar do que fazer, mas um modelo definido pode ajudá-lo a conseguir isso.
Modelo de gerenciamento de testes do ClickUp
O modelo Modelo de gerenciamento de testes do ClickUp pode dar suporte às suas necessidades de automação atuais e futuras. As equipes de controle de qualidade podem usar a análise e as exibições personalizadas do modelo para coletar dados de treinamento valiosos, identificar oportunidades de automação e validar casos de teste gerados por IA.
Modelo de gerenciamento de testes do ClickUp
Com esse modelo, você pode:
- Padronizar a documentação de teste
- Implementar casos de teste gerados por IA juntamente com os manuais
- Dimensionar padrões de IA bem-sucedidos em conjuntos de testes
- Manter uma abordagem híbrida com IA e supervisão manual
- Usar o sistema de revisão do modelo para validar as decisões de IA
Além disso, usando o Modelo de rastreamento de bugs e problemas do ClickUp com o ClickUp, você pode colaborar com diferentes membros da equipe para fornecer produtos melhores. Ele oferece uma solução abrangente, unindo as necessidades atuais de teste com os futuros recursos de IA.
Os fluxos de trabalho automatizados e os formulários de entrada personalizados do modelo são valiosos para padronizar os processos de relatório de bugs, além de possibilitar a colaboração multifuncional, permitindo uma comunicação tranquila entre engenheiros, equipes de produtos e suporte.
Para realizar testes entre navegadores e relatar bugs, você também pode tentar A nova integração LambdaTest do ClickUp que pode ajudar nas atividades de teste de aplicativos da Web em diferentes dispositivos.
_O ClickUp torna mais fácil para nossa equipe técnica vincular nossa solicitação de mesclagem do GitHub às tarefas atribuídas aos respectivos desenvolvedores de front-end e back-end. Como líder da equipe de controle de qualidade, agora é muito mais fácil acompanhar o progresso das solicitações de mesclagem e começar a executar as consultas de teste nas novas alterações mescladas!
Yasha Ali, engenheiro de back-end da Turing Technologies
**Leia também 10 melhores ferramentas de software de teste de controle de qualidade de automação
Desafios da implementação de IA em controle de qualidade
A IA é a palavra da moda para todas as coisas relacionadas à tecnologia, e a garantia de qualidade não está imune ao entusiasmo. No entanto, entrar na onda da IA com cautela pode ser uma boa ideia.
Apesar de todos os seus benefícios e habilidades quase mágicas, ainda há vários problemas quando se trata de implementar com sucesso a IA no controle de qualidade:
♦️ Barreiras de qualidade e padronização de dados
Os sistemas de IA dependem muito de dados históricos para aprender e fazer previsões. No entanto, dados inconsistentes, incompletos ou desatualizados podem comprometer o desempenho do modelo de IA. Por exemplo, as equipes de controle de qualidade podem ter dados que abrangem vários sistemas, cada um usando formatos diferentes, o que dificulta a obtenção de insights significativos pela IA.
Solução possível: Para resolver esse problema, as organizações devem priorizar a limpeza e a padronização dos dados antes de implementar soluções de IA.
♦️ Integração com pipelines de CI/CD existentes
Incorporar a IA aos pipelines de integração contínua/implantação contínua (CI/CD) pode ser assustador. Por exemplo, um pipeline que normalmente conclui os testes em menos de uma hora pode sofrer atrasos significativos quando você introduz a IA devido ao tempo de processamento do modelo.
Solução possível: Para integrar a IA com sucesso, as organizações precisam garantir que ela se encaixe perfeitamente nos fluxos de trabalho existentes sem causar interrupções significativas.
♦️ Confiança e sobrecarga de validação
Um dos maiores desafios dos casos de teste gerados por IA é a necessidade de validação humana. A IA pode tomar decisões com base em dados, mas geralmente há falta de transparência na forma como ela toma essas decisões.
**A natureza de "caixa preta" da IA pode dificultar que as equipes de controle de qualidade confiem totalmente nos resultados da IA, especialmente em setores regulamentados em que a conformidade é fundamental
Possível solução: As organizações que adotam a IA no controle de qualidade devem investir em processos que permitam a supervisão humana, garantindo que os casos de teste gerados pela IA sejam confiáveis e estejam em conformidade com os padrões do setor.
Melhores práticas para implementar a IA na garantia de qualidade
Para obter o máximo da IA nos testes de software, siga estas práticas recomendadas:
- Estabeleça metas claras para a implementação da IA
- Inicie a integração da IA com cenários de casos de teste específicos para avaliar a eficácia
- Combine testes com IA com testes exploratórios manuais
- Treine modelos de IA com conjuntos de dados diversos e de alta qualidade para obter resultados abrangentes
- Incentive o compartilhamento de conhecimento entre especialistas em IA, equipes de controle de qualidade e outras partes interessadas
- Garanta que sua equipe construa proficiência em IA para obter resultados de qualidade
**Leia também Product Dogfooding: Maximizando a qualidade do software e a experiência do usuário
ClickUp: Sua solução perfeita para testes autônomos de software
A integração da IA à garantia de qualidade não é mais uma tendência futura, mas sim uma necessidade atual. A mudança para o controle de qualidade orientado por IA garante processos de teste mais rápidos e eficientes e oferece resultados de qualidade consistentes.
Usando uma solução completa como o ClickUp, você pode gerenciar a geração de dados de teste, automatizar a criação de testes, rastrear bugs e até mesmo criar relatórios detalhados em uma única plataforma.
Se você ainda não adotou a IA para controle de qualidade, agora é a hora de fazer isso. Comece sua jornada hoje mesmo e experimente como a IA pode transformar seus processos de garantia de qualidade. Registre-se no ClickUp gratuitamente e aumente seu controle de qualidade como nunca antes!