A febre da automação tomou conta do setor de testes de software. As equipes de garantia de qualidade (QA) estão mudando rapidamente dos testes manuais para processos autônomos, a fim de melhorar a velocidade de detecção de bugs e evitar falhas de qualidade.
Essa transformação é impulsionada em grande parte pela inteligência artificial (IA). Na verdade, aproximadamente 65% das equipes de garantia de qualidade agora colaboram com a tecnologia de IA, tornando-a um elemento crítico do setor.
Portanto, os algoritmos de IA podem ser seus melhores aliados, seja quando você precisar de ajuda nos testes ou durante todo o processo de desenvolvimento.
Neste guia detalhado, abordaremos como usar a IA de maneira eficaz na garantia de qualidade, refinar seus processos de QA 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 em testes de software tem sido longa e gradual, passando de testes manuais para testes totalmente autônomos.
A IA desempenha um papel fundamental nessa jornada, tornando os testes mais inteligentes, rápidos e eficazes.
Os modelos de teste de software autônomos (ASTM) reduzem progressivamente a necessidade de intervenção humana, usando IA para automatizar e otimizar todo o ciclo de vida do teste de software. Eles geralmente são divididos em seis níveis:
- Teste manual (nível 0): é necessária 100% de intervenção humana para o processo de teste, tornando-o trabalhoso e propenso a erros humanos.
- Automação de testes assistida (nível 1): os testadores ainda desempenham o papel principal, mas usam computadores para auxiliar em tarefas específicas, minimizando 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 um papel consultivo, 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 apenas quando necessário.
- Testes totalmente autônomos (nível 5): os testadores cedem o controle total do processo de testes à IA, que executa os testes sem qualquer intervenção humana.
Testes totalmente autônomos ainda são uma utopia, mal saindo do papel. Devido aos recursos limitados, a maioria dos testadores individuais e projetos de pequena escala geralmente só têm testes manuais em seus planos de teste.
A maioria das grandes empresas começou a seguir uma abordagem híbrida, na qual ferramentas de teste de automação executam alguns casos de teste automaticamente, e o restante ainda é executado manualmente para adicionar um toque humano ao processo.
Por exemplo, o SapFix, ferramenta de IA do Facebook, gera autonomamente correções para bugs específicos, o que ajuda a lançar novos produtos mais rapidamente.
Benefícios da garantia de qualidade liderada pela IA
A mudança da garantia de qualidade manual para a garantia de qualidade baseada em IA oferece vários benefícios:
- Gera dados de teste inteligentes: a IA pode analisar códigos, identificar vulnerabilidades e criar casos de teste direcionados.
- Aumenta a precisão: a garantia de qualidade impulsionada pela IA não deixa margem para erros humanos, garantindo software de maior qualidade.
- Economiza custos: automatizar tarefas repetitivas reduz significativamente os custos de mão de obra.
- Oferece 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 testes consistentes e confiáveis.
- Oferece melhoria contínua: a IA estuda dados históricos para prever defeitos e fornecer alertas de manutenção oportunos.
As limitações dos testes manuais e como a IA pode mudar isso
Os testes manuais são um método utilizado há muito tempo na garantia de qualidade, mas várias limitações tornam-no cada vez mais inadequado para o ciclo de vida do desenvolvimento de software moderno.
Vamos explorar os principais desafios dos testes manuais e como a IA pode resolvê-los:
🔮 Cenário 1: Testes de regressão demorados
Limitação manual: as equipes de controle de qualidade muitas vezes 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 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: testadores humanos podem ignorar defeitos devido à fadiga ou restrições de tempo.
Solução de IA: a garantia de qualidade impulsionada 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: as restrições de tempo podem forçar os testadores a se concentrarem apenas em casos de teste básicos, deixando casos extremos inexplorados.
Solução de IA: a IA gera cenários de teste abrangentes, garantindo uma cobertura mais ampla, incluindo casos complexos e de ponta.
🔮 Cenário 4: Ciclos de feedback atrasados
Limitação manual: os testes manuais muitas vezes criam gargalos, atrasando os lançamentos de software.
Solução de IA: os testes contínuos com tecnologia de 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, ampliam a cobertura dos testes e aceleram os ciclos de desenvolvimento.
Leia também: As 10 melhores ferramentas de software de garantia de qualidade para testes de software
Aplicações comuns da IA na garantia de qualidade
Preparamos uma lista de casos de uso específicos para entender melhor a garantia de qualidade de software. Vamos ver como usar a IA no desenvolvimento de software!
1. Analisando as interações do cliente entre canais
A IA analisa as interações dos clientes em vários canais, como telefone, e-mail, chatbots e mídias sociais, para avaliar se elas atendem aos padrões de garantia de qualidade.
Ao avaliar essas conversas, a IA pode identificar possíveis problemas de comunicação, inconsistências na qualidade do suporte e áreas que precisam ser melhoradas.
Essas informações podem aprimorar o treinamento dos funcionários, ajustar os scripts de suporte e melhorar a experiência geral do cliente. Esse nível de análise garante que as interações com o cliente atendam consistentemente aos padrões de qualidade estabelecidos 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 tempo significativo 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 a garantia de qualidade mais eficiente e acessível para equipes que não possuem conhecimento especializado em codificação.
3. Obtenção da validação da interface do usuário
A validação da interface do usuário (UI) é um aspecto crucial da garantia de qualidade, garantindo que a aparência e a funcionalidade do software permaneçam consistentes em diferentes dispositivos, navegadores e resoluções.
As verificações visuais com tecnologia de 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 resolver quaisquer discrepâncias na interface do usuário antes do lançamento.
4. Detecção de regressões visuais
A detecção de regressão visual identifica alterações indesejadas que podem afetar a experiência do usuário, como mudanças no layout ou alterações inesperadas após uma atualização de código.
A IA estuda instantâneos atuais e anteriores para verificar se você alterou projetos 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 ao longo das atualizações.
5. Realização de análises preditivas
A IA na garantia de qualidade pode utilizar análises preditivas para melhorar a qualidade do software, analisando dados históricos de testes. A IA também pode prever áreas problemáticas potenciais na versão atual do software, identificando padrões a partir de problemas e defeitos anteriores.
Essa abordagem proativa ajuda as equipes de garantia de qualidade a priorizar os esforços de teste, concentrar-se em áreas de alto risco e prevenir defeitos antes que eles ocorram. A análise preditiva também ajuda a estimar a probabilidade de problemas futuros, permitindo que a equipe aloque recursos de forma mais eficaz e garanta a estabilidade e a confiabilidade do software.
6. Testando API
As interfaces de programação de aplicativos (APIs) são vitais no software moderno, permitindo a comunicação entre diferentes sistemas.
A IA aprimora o uso da API ao monitorar continuamente métricas de desempenho importantes, como tempos de resposta, taxas de erro e rendimento.
Aproveitando os algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode compreender padrões de comportamento padrão e identificar rapidamente 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 instância, o desempenho geral das aplicações.
Como implementar a IA na garantia de qualidade
Integrar a IA ao seu processo de garantia de qualidade é vantajoso para todos os envolvidos, mas como você deve proceder? Siga este processo para obter uma introdução rápida:
Etapa 1: Avalie seus processos atuais de garantia de qualidade
Um consultor de garantia de qualidade precisa analisar seu processo de garantia de qualidade existente para listar suas principais limitações e impacto.
Por exemplo, eles avaliarão a documentação do projeto, o nível 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 controle de qualidade devem considerar as melhores ferramentas de teste de automação para garantia de qualidade. Elas devem ser capazes de prometer eficiência, manutenção, consistência e escalabilidade.
Isso pode parecer modéstia, mas o ClickUp realmente preenche todos esses requisitos (e muito mais). Ao usar o ClickUp, você não precisa aprender os meandros do uso da IA para automatizar tarefas.
É um software completo de gerenciamento de projetos em 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, o ClickUp Brain, para facilitar a garantia de qualidade para equipes de QA.
ClickUp Brain
Os profissionais de garantia de qualidade são responsáveis por garantir a confiabilidade e o desempenho das APIs em diferentes projetos. Eles estarão sobrecarregados, cansados e frustrados. Além disso, haverá uma pressão imensa para concluir o trabalho dentro do prazo.
Conheça o ClickUp Brain e seus recursos de automação com tecnologia NLP! Os profissionais podem simplesmente descrever o que desejam automatizar em uma linguagem simples e direta — gerar scripts, procurar bugs específicos ou até mesmo dar respostas específicas se bugs forem detectados — e o ClickUp Brain cuidará do resto.
Além disso, gerenciar casos de teste de API, monitorar atualizações e responder a problemas envolverá lidar com 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.
O ClickUp Brain será capaz de reunir uma compreensão contextual profunda do seu processo de trabalho graças a essas integrações. Isso, por sua vez, também automatizará muitos processos.
Por exemplo, criar 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 poucos minutos. Eles terão até campos predefinidos para pontos finais, resultados esperados 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.
Outro elemento crucial da garantia 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 reunir 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 dos seus clientes.
Os líderes de garantia 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 manualmente.
Etapa 3: Treine sua equipe
Você precisa de uma equipe ao seu lado para tornar a IA genuinamente bem-sucedida na garantia de qualidade, e treiná-la para trabalhar com ferramentas de teste baseadas em IA é essencial.
Comece com uma configuração favorável à tecnologia. Ofereça acesso a recursos como workshops e cursos, programe 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 divisão do trabalho do programa de treinamento ClickUp para gerenciar várias tarefas e cumprir os prazos.
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.
Este modelo é excelente para:
- Definindo objetivos e resultados claros para cada fase do seu programa de treinamento
- Organizando e estruturando seu programa de treinamento de maneira eficaz
- Atribuir tarefas e resultados aos membros da equipe e distribuir responsabilidades
- Acompanhe o progresso para manter o programa dentro do prazo e garantir que nenhum membro da equipe fique para trás.
Etapa 4: Automatize os processos de teste
Sem automatizar algumas partes “rotineiras” do processo de teste, você acabará com uma equipe de controle de qualidade exausta e sprints ultrapassando o prazo.
Agora, você pode usar o ClickUp Automations 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 para acionar revisões de casos de teste, e o ClickUp irá gerar automaticamente a automação.
Como resultado, você pode designar revisores para tarefas de criação de casos de teste dentro de uma pasta/lista específica. Você também poderá incluir todos os membros da equipe nas atualizações.
Automatize o gerenciamento de relatórios de defeitos
Configure um fluxo de trabalho automatizado para atribuir novos relatórios de bugs ou tickets de defeitos aos membros da equipe. Você também pode reatribuir as tarefas àqueles que iniciaram os testes.
O ClickUp Automations permite que todos os membros da equipe comentem sobre a tarefa e colaborem de forma proativa.
Etapa 5: Monitore e otimize
O trabalho não termina depois que você implementa integrações de IA em seu processo de garantia de qualidade. Você precisará monitorar o desempenho da ferramenta e avaliar os resultados para identificar vulnerabilidades e otimizá-la iterativamente de acordo com suas necessidades.
No entanto, para garantir um funcionamento sem erros da IA na garantia de qualidade, é necessário que todos os membros da equipe estejam em sintonia. Isso pode parecer mais fácil dizer do que fazer, mas um modelo definido pode ajudá-lo a alcançar esse objetivo.
Modelo de gerenciamento de testes do ClickUp
O modelo de gerenciamento de testes do ClickUp pode atender às suas necessidades atuais e futuras de automação. As equipes de controle de qualidade podem usar as análises e visualizações personalizadas do modelo para coletar dados de treinamento valiosos, identificar oportunidades de automação e validar casos de teste gerados por IA.
Com este modelo, você pode:
- Padronize a documentação de testes
- Implemente casos de teste gerados por IA juntamente com os manuais
- Expanda padrões de IA bem-sucedidos em conjuntos de testes
- Mantenha uma abordagem híbrida com IA e supervisão manual.
- Use o sistema de revisão do modelo para validar as decisões da IA.
Além disso, usando o modelo de rastreamento de bugs e problemas do ClickUp, você pode colaborar com diferentes membros da equipe para entregar produtos melhores. Ele oferece uma solução abrangente, conectando as necessidades atuais de teste com os recursos futuros da IA.
Os fluxos de trabalho automatizados e os formulários de admissão personalizados do modelo são valiosos para padronizar os processos de relatório de bugs. Ele também permite a colaboração multifuncional, possibilitando uma comunicação fluida entre engenheiros, equipes de produto e suporte.
Para realizar testes em vários navegadores e relatar bugs, você também pode experimentar a nova integração do ClickUp, LambdaTest, que pode ajudar nas atividades de teste de aplicativos da web em diferentes dispositivos.
O ClickUp facilita para nossa equipe técnica vincular nossa solicitação de mesclagem do GitHub às tarefas atribuídas aos respectivos desenvolvedores front-end e back-end. Como líder da equipe de controle de qualidade, agora é muito mais fácil acompanhar o andamento das solicitações de mesclagem e começar a realizar as consultas de teste nas novas alterações mescladas!
O ClickUp facilita para nossa equipe de tecnologia vincular nossa solicitação de mesclagem do GitHub às tarefas atribuídas aos respectivos desenvolvedores front-end e back-end. Como líder da equipe de controle de qualidade, agora é muito mais fácil acompanhar o andamento das solicitações de mesclagem e começar a realizar as consultas de teste nas novas alterações mescladas!
Leia também: As 10 melhores ferramentas de software para testes de automação de controle de qualidade
Desafios da implementação da IA na garantia de qualidade
IA é a palavra da moda em tudo que diz respeito à tecnologia, e a garantia de qualidade não está imune a esse entusiasmo. No entanto, pode ser uma boa ideia entrar na onda da IA com cautela.
Apesar de todos os seus benefícios e habilidades quase mágicas, ainda existem várias questões quando se trata de implantar com sucesso a IA na garantia de qualidade:
♦️ Barreiras à qualidade e padronização dos 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, dificultando que a IA obtenha insights significativos.
Solução possível: para resolver isso, as organizações devem priorizar a limpeza e a padronização dos dados antes de implantar soluções de IA.
♦️ Integração com pipelines de CI/CD existentes
Incorporar a IA em 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 muitas vezes há uma falta de transparência na forma como ela toma essas decisões.
A natureza de “caixa preta” da IA pode tornar difícil para as equipes de garantia de qualidade confiarem totalmente nos resultados da IA, especialmente em setores regulamentados, onde a conformidade é fundamental.
Solução possível: As organizações que adotam a IA na garantia 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 aproveitar ao máximo a IA em testes de software, siga estas práticas recomendadas:
- Estabeleça metas claras para a implementação da IA
- Comece a integração da IA com cenários de casos de teste específicos para avaliar a eficácia.
- Combine testes baseados em IA com testes exploratórios manuais.
- Treine modelos de IA com conjuntos de dados diversificados e de alta qualidade para obter resultados abrangentes.
- Incentive o compartilhamento de conhecimento entre especialistas em IA, equipes de garantia de qualidade e outras partes interessadas.
- Garanta que sua equipe desenvolva proficiência em IA para alcançar resultados de qualidade.
ClickUp: sua solução perfeita para testes autônomos de software
Integrar a IA à garantia de qualidade não é mais uma tendência futura, mas sim uma necessidade atual. Mudar para a garantia de qualidade orientada 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 fazê-lo. Comece sua jornada hoje e experimente como a IA pode transformar seus processos de garantia de qualidade.
Inscreva-se gratuitamente no ClickUp e melhore sua garantia de qualidade como nunca antes!