02/10/2021
O que é Inteligência Artificial? Em teoria, o termo se refere à inteligência exibida pelas máquinas. No entanto, o termo é aplicado quando uma máquina imita as funções cognitivas associadas às capacidades humanas, por exemplo: aprendizado e solução de problemas. A inteligência artificial nos testes de aplicativos pode ser uma ferramenta crucial.
Um mundo sem fronteiras
Hoje vivemos em um mundo em que quase nada pode nos surpreender, o espaço entre a realidade e a ficção científica é muito estreito. No entanto, às vezes nos deparamos com situações em que não conseguimos reconhecer quando estamos interagindo com humanos ou robôs. O avanço da inteligência artificial (IA) ocupou um lugar importante em nossa vida cotidiana e se tornou a chave para a quarta revolução industrial.
Muitos de nós devem se lembrar do computador HAL 9000 no filme "Uma Odisseia no Espaço", de 2001, que demonstrou o que a inteligência artificial pode fazer pelos seres humanos. Para muitas pessoas, o início dessa fase começou com a chegada dos smartphones em 2007, o que permitiu que todos usassem assistentes inteligentes, reconhecimento facial e GPS.
No entanto, os grandes varejistas estão começando a usar a IA para proporcionar ao cliente uma melhor experiência de compra. Por exemplo, espelhos que permitem que você veja virtualmente como as roupas que lhe interessam lhe servem, sem precisar experimentá-las.
O setor financeiro
O setor financeiro integrou caixas eletrônicos inteligentes, que permitem praticamente todas as operações que antes eram realizadas em um caixa ou no atendimento ao cliente. Grandes redes de hotéis usam hoje BOTs baseados em URA inteligente para agendar seus hóspedes. Graças ao grande avanço que a IA tem hoje para essa área, é muito difícil perceber que eles estão sendo atendidos por um BOT.
Muitas organizações são forçadas a encontrar um equilíbrio entre custo e benefício, para obter um retorno rápido do processo de comercialização e, por sua vez, proporcionar uma boa experiência ao usuário final. O objetivo atual das organizações é executar mais testes, encontrar incidentes rapidamente e lançar produtos com mais rapidez. A Inteligência Artificial pode ajudar a atingir esse objetivo.
Inteligência artificial em testes de aplicativos
Os avanços na automação e na inteligência artificial abriram caminho para soluções reais que podem ajudar as organizações a economizar dinheiro e recursos. Por sua vez, a automação inteligente pode ajudar ainda mais as organizações usando os dados existentes e a análise automática com base nesses dados. Em última análise, isso ajuda a melhorar as operações e os fluxos de trabalho.
O maior desafio no teste de aplicativos é ter tempo suficiente para testar e desenvolver os métodos e procedimentos de teste corretos.
Diante de situações como as vividas pela pandemia, as organizações são forçadas 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 gerenciamento, sem gastar muito tempo e dinheiro em sua qualidade?
Em outras palavras, é possível testar um sistema sem testá-lo? Isso pode parecer um sonho impossível, mas o setor já começou a falar sobre o desenvolvimento de sistemas. Embora só o tempo dirá até que ponto os sistemas de IA de teste se tornarão realidade, está claro que é possível obter eficiência e velocidade significativas 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 números necessários para mostrar resultados.
Casos de uso
O benefício de tudo isso é que algumas empresas agora estão trabalhando para mudar os modelos tradicionais e estão liderando o caminho na aplicação da inteligência artificial. Isso se aplica ao QE para modelos não supervisionados, processamento de linguagem natural (NLP) e 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 registros de aplicativos. Isso não só ajuda a realizar uma análise inteligente e aprofundada de variações hipotéticas, mas também ajuda a prever a qualidade futura. Portanto, revelando os planos necessários nas atividades de desenvolvimento e prova.
Isso ajuda a aprimorar o teste, incorporando padrões de uso reais de forma inteligente, e oferece suporte a métodos como o teste de deslocamento à esquerda.
Outro caso de uso que parece ter ganhado terreno é o uso de IA para a geração e o gerenciamento de dados de teste. Por exemplo, podemos usar esse tipo de teste para identificar lacunas de cobertura, em comparação com 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 manuseio de dados pessoais (GDPR).
Para que as organizações colham os maiores benefícios da IA na engenharia de qualidade, elas precisarão que suas equipes fortaleçam o conhecimento e a experiência das ferramentas, da estratégia geral de controle de qualidade e de TI e dos objetivos de negócios da empresa em seu conjunto. É uma grande oportunidade, não apenas para as empresas, mas também para o pessoal de controle de qualidade.
As equipes de controle de qualidade devem ter engenheiros de controle de qualidade com habilidades em ciência de dados, análise e inteligência artificial. Se necessário, elas devem colaborar com outras partes da organização para adquirir essas habilidades.
Testadores
A função dos testadores não é ameaçada pelo desenvolvimento dessa tecnologia, pelo contrário, ela será favorecida. Já que a IA exige a interação constante dos testadores humanos com ela. Outro ponto importante: para treinar a inteligência artificial, precisamos de boas combinações de entrada/saída (que chamamos de conjunto de dados de treinamento).
Portanto, para trabalhar com um software moderno, devemos escolher esse conjunto de dados de treinamento com cuidado, pois a inteligência artificial começa a aprender com isso e a criar relacionamentos com base no que fornecemos a ela. Além disso, é importante monitorar como a IA está aprendendo, o que também será vital para saber como o software será testado.
A participação humana na inteligência artificial em testes de aplicativos ainda é necessária. Por último, mas não menos importante, é preciso garantir que, ao trabalhar com inteligência artificial, os aspectos éticos, de segurança e de privacidade do software não sejam comprometidos.
Altas expectativas sobre os benefícios da inteligência artificial
O último World Quality Report 2020-2021 destaca que grande parte dos entrevistados está animada com as possibilidades que a inteligência artificial oferece. Quase 90% afirmam que os testes de IA e as provas de IA são as maiores áreas de crescimento em suas empresas. E 80% declararam sua 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 usando os aplicativos, e é preciso considerar que a compreensão, a criatividade e o contexto humano são necessários para garantir produtos de alta qualidade.
Em outras palavras, os testes manuais continuam sendo essenciais. A automação e a inteligência artificial devem se complementar. Elas são funções completamente diferentes e devem ser usadas de acordo com suas respectivas vantagens, em vez de serem comparadas.
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