A inteligência artificial no processo de teste de aplicativos

Um mundo sem fronteiras

Hoje vivemos em um mundo em que quase nada consegue nos surpreender; a fronteira entre a realidade e a ficção científica é muito tênue. No entanto, às vezes nos deparamos com situações em que não conseguimos distinguir se estamos interagindo com seres humanos ou com robôs. O avanço da inteligência artificial (IA) tem ocupado um lugar importante em nosso dia a dia e se tornou a chave para a quarta revolução industrial.

Muitos de nós certamente nos lembramos do computador HAL 9000 do filme “2001: Uma Odisséia no Espaço”, que demonstrou o que a inteligência artificial pode fazer pelos seres humanos. Para muitas pessoas, o início dessa fase coincidiu com o surgimento dos smartphones em 2007, que permitiu que todos pudessem usar assistentes inteligentes, reconhecimento facial e GPS.

No entanto, as grandes redes de varejo estão começando a usar a IA para oferecer aos clientes uma melhor experiência de compra. Por exemplo, espelhos que permitem que você veja virtualmente como as roupas nas quais está interessado ficam em você, sem precisar experimentá-las.

O setor financeiro

O setor financeiro incorporou caixas eletrônicos inteligentes, que permitem praticamente todas as operações que antes eram realizadas em guichês ou no atendimento ao cliente. Atualmente, grandes redes hoteleiras utilizam bots baseados em IVR inteligente para agendar seus hóspedes. Graças ao grande avanço que a IA representa hoje nessa área, é muito difícil perceber que se está sendo atendido por um bot.

Muitas organizações são obrigadas a encontrar um equilíbrio entre custo e benefício, a obter um retorno rápido em seu processo de comercialização e, por sua vez, a proporcionar uma boa experiência ao usuário final. O objetivo atual das organizações é realizar mais testes, identificar incidentes rapidamente e lançar produtos com maior rapidez. A Inteligência Artificial pode ajudar a alcançar esse objetivo.

Inteligência artificial em testes de aplicativos

Os avanços na automação e na inteligência artificial abriram caminho para soluções práticas que podem ajudar as organizações a economizar dinheiro e recursos. Por sua vez, a automação inteligente pode ajudar ainda mais as organizações ao utilizar os dados existentes e realizar análises automáticas com base nesses dados. Em última análise, isso contribui para melhorar as operações e os fluxos de trabalho.

O maior desafio nos testes de aplicativos é dispor de tempo suficiente para testar e desenvolver os métodos e procedimentos de teste adequados.

Diante de situações como as vividas durante a pandemia, as organizações são obrigadas a enfrentar desafios digitais. É possível produzir ativos digitais de alta qualidade, como comércio eletrônico, sistemas de cadeia de suprimentos ou soluções de engenharia e gestão, sem gastar muito tempo e dinheiro garantindo sua qualidade?

Em outras palavras, é possível testar um sistema sem realmente testá-lo? Isso pode parecer um sonho impossível, mas o setor já começou a discutir o desenvolvimento desses sistemas. Embora só o tempo possa dizer até que ponto os sistemas de IA para testes se tornarão realidade, está claro que é possível alcançar ganhos significativos em eficiência e velocidade com a aplicação dessas tecnologias inteligentes.

Portanto, embora haja grandes expectativas em relação ao aprendizado supervisionado como parte essencial do aprendizado de máquina (ML) para tornar a engenharia de qualidade (QE) mais inteligente, a adoção dessas metodologias ainda não atingiu os níveis necessários para apresentar resultados.

Casos de uso

A vantagem de tudo isso é que algumas empresas estão agora trabalhando para mudar os modelos tradicionais e estão liderando a aplicação da inteligência artificial. Isso se aplica à QE para modelos não supervisionados, ao processamento de linguagem natural (NLP) e à tecnologia de visão computacional.

Temos testemunhado o surgimento de novos casos de uso para esse tipo de teste. Por exemplo, a análise em tempo real de eventos de produção e logs de aplicativos. Isso não apenas ajuda a realizar uma análise “what-if” inteligente e aprofundada, mas também contribui para prever a qualidade futura. Portanto, revela os planos necessários nas atividades de desenvolvimento e validação.

Isso ajuda a aprimorar o teste ao incorporar padrões reais de uso de maneira inteligente e oferece suporte a métodos como o teste de deslocamento para a esquerda.

Outro caso de uso que parece ter ganhado espaço é o uso da IA para a geração e o gerenciamento de dados de teste. Por exemplo, podemos utilizar esse tipo de teste para identificar lacunas de cobertura, em comparação com os padrões reais de experiência do usuário.

O mesmo também pode ser aplicado com sucesso na criação de dados sintéticos, por exemplo, para cumprir as regras de tratamento de dados pessoais (RGPD).

Para que as organizações possam colher os maiores benefícios da IA na engenharia de qualidade, será necessário que suas equipes aprofundem seus conhecimentos e experiência em relação às ferramentas, à estratégia geral de controle de qualidade e de TI, bem como aos objetivos de negócios da empresa em questão. Trata-se de uma grande oportunidade, não apenas para as empresas, mas também para os profissionais de controle de qualidade.

As equipes de controle de qualidade devem contar com engenheiros de controle de qualidade com competências em ciência de dados, análise de dados e inteligência artificial. Se necessário, devem colaborar com outras áreas da organização para adquirir essas competências.

Testadores

O papel dos testadores não está ameaçado pelo desenvolvimento dessa tecnologia; pelo contrário, ele será beneficiado. Isso porque a IA requer interação constante dos testadores humanos com ela. Outro ponto importante: para treinar a inteligência artificial, precisamos de boas combinações de entrada e saída (o que chamamos de conjunto de dados de treinamento).

Portanto, para trabalhar com softwares modernos, devemos escolher cuidadosamente esse conjunto de dados de treinamento, já que a inteligência artificial começa a aprender a partir dele e a estabelecer relações com base no que fornecemos a ela. Além disso, é importante monitorar como a IA está aprendendo, o que também será fundamental para saber como o software será testado.

A participação humana nos testes de aplicativos de inteligência artificial ainda é necessária. Por último, mas não menos importante, é preciso garantir que, ao se trabalhar com inteligência artificial, os aspectos éticos, de segurança e de privacidade do software não sejam comprometidos.

Grandes expectativas em relação aos benefícios da inteligência artificial

O mais recente Relatório Mundial de Qualidade 2020-2021 destaca que grande parte dos entrevistados está entusiasmada com as possibilidades que a inteligência artificial oferece. Quase 90% afirmam que os testes e as provas de conceito com IA são as áreas de maior crescimento em suas empresas. E 80% declararam a intenção de aumentar o número de testes e provas de conceito baseados em IA.

Conclusão

Embora a inteligência artificial continue avançando, a verdade é que não é fácil imitar o cérebro humano. As pessoas estão utilizando esses aplicativos, e é preciso levar em conta que a compreensão, a criatividade e o contexto humano são essenciais para garantir produtos de alta qualidade.

Em outras palavras, os testes manuais continuam sendo essenciais. A automação e a inteligência artificial devem se complementar. Trata-se de funções completamente diferentes, que devem ser utilizadas de acordo com suas respectivas vantagens, em vez de serem comparadas.

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