La inteligencia artificial no solo está transformando la forma en que vivimos; está transformando la forma en que trabajamos, especialmente en el mundo del desarrollo de software. Hoy, la tecnología se está implementando dentro de equipos y herramientas de desarrollo como una forma de detectar errores antes y evaluar y corregir automáticamente el código.
Según John Bates, CEO del proveedor de soluciones de automatización de pruebas TestPlant, en este nuevo primer mundo de IA, la industria de pruebas de software, que alguna vez fue percibida como una tarea de cumplimiento, será más importante que nunca.
¿Cómo puede la industria de pruebas de software usar IA para impulsar sus negocios?
La gente necesita ver todo tipo de aspectos y lugares diferentes donde puede usar diferentes algoritmos de IA para ayudar a que el software sea más productivo e inteligente. Primero, mira cómo puedes usar la inteligencia artificial de manera inteligente. Puede tener un algoritmo que pueda funcionar como un usuario que realmente accede a la automatización. La segunda parte es descubrir las vías dentro de una aplicación que debe ejercer. Tener un algoritmo inteligente puede ayudar a descubrir las vías para hacer ejercicio, así como a encontrar el número máximo de errores y problemas. En tercer lugar, puede utilizar los resultados del sistema para refinar lo que está haciendo y aprender de él.
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Esas son algunas ideas, pero cada área de software tiene diferentes formas de aplicarla.
¿Cuáles son los beneficios de aplicar IA a las pruebas de software?
Actualmente se habla mucho sobre la automatización de pruebas. Sin embargo, en realidad, solo hemos automatizado un elemento clave: la ejecución de la prueba. La inteligencia artificial y la analítica serán los catalizadores para ofrecer una verdadera automatización de pruebas que recomiende que las pruebas se lleven a cabo, aprenda continuamente, lo que le permitirá predecir los impactos en el negocio, lo que permitirá a los equipos de desarrollo solucionar problemas antes de que ocurran. Esto ayudará a los equipos a mantenerse al día con las expectativas de los usuarios y el ritmo de DevOps, algo con lo que están luchando hoy.
