¿Cuáles son los beneficios de usar inteligencia artificial en las pruebas?

Formalmente, ninguno. Informalmente, esto es lo que debería ayudarlo a comenzar. Máquina Oracle – Wikipedia.

Curiosamente, no tiene sentido agregar AI / ML en las pruebas porque AI / ML en sí no son verificables en un sentido ordinario, solo son verificables en el sentido estadístico.

Ver Prueba estadística de hipótesis – Wikipedia. Cualquiera que diga lo contrario, en general, no tiende a tener idea de qué son las estadísticas, o más bien qué es el cálculo, pero en su mayoría tienden a tener 0 antecedentes sobre lo que se conoce como http://people.brunel.ac.uk/~csst …

(Enfoques formales para la prueba de software).

No confíes en mí, pregúntale a alguien que realmente sepa, como https://www.linkedin.com/in/alanpa/ .

De muchas maneras, al igual que otras aplicaciones de IA, la productividad será el beneficio clave, pero también ayuda de otras maneras, como

• Simulando patrones de comportamiento : simulando exactamente cómo las personas usarían el sistema por geografía, dispositivos y datos demográficos como entradas para construir conjuntos de pruebas
• analizar datos de las redes sociales para construir tendencias demográficas; formando la base de las suites de prueba
• extraiga defectos y defina conjuntos de pruebas que encuentren defectos y áreas de aplicación más propensas a defectos, tomando decisiones inteligentes sobre la cobertura de pruebas y la optimización del conjunto de pruebas a un ritmo rápido
• generar datos de prueba donde la generación y disponibilidad de datos de prueba es una gran restricción
• algoritmos de autoaprendizaje capaces de predecir y automatizar conjuntos de pruebas y tareas
• Ayuda en la localización de defectos, que proporciona retroalimentación temprana con ejecución desatendida

Como todas las cosas, la IA en las pruebas de software viene con su parte de lo bueno y lo malo. Uno de sus principales puntos de venta incluye el mecanismo de retroalimentación instantánea. Dado que las pruebas manuales de software están muy lejos en su cambio de evolución a ágil y DevOps, simplemente no es posible que los evaluadores manuales den a los desarrolladores ágiles una evaluación inmediata sobre cómo sus constantes aportes y alteraciones a la aplicación afectaron la experiencia del usuario existente.

La aplicación de inteligencia artificial también puede ayudar de manera efectiva a generar y optimizar casos de prueba, priorizando las pruebas y la automatización, mejorando las pruebas de IU y reduciendo las tediosas tareas de análisis.

Aunque las ventajas de la IA son múltiples, ha encontrado su cuota de críticas por la inminente posibilidad de recortes de empleos y la falta de intervención debido al juicio. La intervención de AI en las pruebas de software casi seguramente desplazará a varios de trabajos poco calificados.

Su adaptabilidad inteligente también dejará poco control para la participación humana en hacer juicios para excluir casos especiales. Por ejemplo, cuando Sydney pasó por un asedio mortal a un café en 2014, la gente pidió taxis de Uber para ayudarlos a salir del área. Sin embargo, el software mostró un aumento de los precios en función de su algoritmo de oferta y demanda sin tener en cuenta la crisis imperante.

Empresa de pruebas de software

Bueno, la IA tiene el potencial de predecir y ejecutar tareas basadas en datos con autoaprendizaje continuo. Con un marco bien estructurado en el que la inteligencia artificial puede interpretar los requisitos comerciales y derivar casos de prueba con varios escenarios, creo que esto debería preocupar al probador de software humano.

Hoy en día, los probadores manuales tienen demanda solo por razones por las que no se puede introducir la automatización en la fase de diseño de los casos de prueba. diseñar los flujos para que AI interprete BR.