IA generativa en tests de software: mejores prácticas y tecnologías
El autor de este artículo es el experto en tecnología Pieter Murphy.
En los segmentos del desarrollo y los tests de software, que evolucionan con rapidez, el impulso hacia la automatización ha llevado cada vez más a la IA generativa al primer plano.
Este nuevo método introduce ideas nuevas, que van más allá de los límites de la automatización tradicional. A diferencia de los sistemas que se limitan a seguir unos pasos establecidos, la IA generativa puede crear resultados nuevos y útiles por sí sola.
Herramientas como ChatGPT para tests automatizados tienen muchos usos en el control de calidad (QA), por lo que es importante que los profesionales de la tecnología comprendan este nuevo enfoque.
El impacto de la IA generativa en la garantía de calidad del software
El mundo de la garantía de calidad ha experimentado avances significativos y, desde su creación, se ha transformado y adaptado para satisfacer las necesidades rápidamente cambiantes del panorama tecnológico.
Esta evolución ha llevado a los profesionales del software de la automatización con guiones y los tests manuales a los tests basados en datos.
Tecnologías como la IA generativa para aumentar los tests de software, impulsada por avanzados modelos de grandes lenguajes (LLM), están cambiando el enfoque de la garantía de calidad al externalizar la mayor parte del trabajo que conllevan los tests.
Esto permite a los probadores automatizar los procesos de generación de tests, detección de errores y evaluación del rendimiento, lo que aumenta la eficacia de los tests, minimizando los errores humanos y acelerando los ciclos de lanzamiento.
Consulte nuestra descripción general de ingeniero de automatización de tests para saber más sobre el puesto.
Ventajas y dificultades del uso de la IA generativa en los tests
La Inteligencia artificial en los tests está revolucionando el sector de la garantía de calidad. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología revolucionaria, sacar el máximo partido de la IA generativa en lss tests de software conlleva una serie de retos únicos.
Esto requiere una revisión crítica de los posibles beneficios y obstáculos que conlleva la transición de los tests manuales a los automatizados.
Ventajas del uso de la IA generativa en los tests
Mayor cobertura de los tests
Una ventaja significativa de la IA generativa para la automatización de tests es su capacidad para crear una amplia gama de escenarios de test que cubren más terreno que los métodos habituales.
Esta tecnología puede realizar análisis exhaustivos del software y ayudar a descubrir vulnerabilidades y fallos que pasarían desapercibidos, aumentando la solidez y fiabilidad del software.
Reducción del trabajo manual
Gen AI puede automatizar la creación de tests, reduciendo así la necesidad de tests manuales continuos y repetitivos. Esta ventaja resulta útil cuando se trata de áreas como los tests de regresión.
Gen AI para la automatización de tests introduce ideas innovadoras, ahorrando valiosos recursos y tiempo y permitiendo a los profesionales del control de calidad dirigir su atención a tareas más complejas que necesitan creatividad e intuición humana.
Aprendizaje y mejora continuos
Todos los modelos de IA, incluso los generativos, aprenden y mejoran con el tiempo. A medida que expones la IA a más escenarios, mejora su capacidad para generar tests que reflejen con precisión el comportamiento del sistema.
Coherencia en la calidad de los tests
La IA generativa ofrece una coherencia que puede ser difícil de conseguir manualmente. Las empresas podrían aprovechar la IA para mantener un alto nivel de casos de test, reduciendo los errores humanos derivados de tareas repetitivas y monótonas.
Integración con canalizaciones de integración continua/despliegue continuo (CI/CD)
En lo que respecta a la aplicación de prácticas DevOps, la IA generativa puede cambiar las reglas del juego. Su capacidad para crear tests rápidamente la hace ideal para las canalizaciones CI/CD, mejorando así la eficiencia y la velocidad de los procesos de desarrollo y entrega.
Retos del uso de la IA generativa en los tests
Trazar la hoja de ruta para los tests de automatización de control de calidad revela importantes ventajas potenciales, pero también es importante comprender los retos de esta tecnología antes de implantarla.
Requisitos informáticos
La IA generativa, especialmente modelos como los grandes transformadores o las redes generativas adversariales (GAN), necesitan importantes recursos informáticos para su funcionamiento y entrenamiento. Esto puede suponer un reto para las organizaciones más pequeñas con recursos limitados.
Tests irrelevantes
Uno de los principales retos de la IA genérica en los tests de software es que puede generar tests sin sentido o irrelevantes, sobre todo porque no puede comprender plenamente el contexto o los matices de un sistema de software complejo.
Dependencia de los datos de formación
La eficacia de una IA generativa depende en gran medida de la diversidad y calidad de los datos de entrenamiento. Unos datos deficientes o sesgados pueden dar lugar a test inexactos, lo que subraya la importancia de recopilar y gestionar adecuadamente los datos.
Adaptación a nuevos flujos de trabajo
Integrar la IA generativa en el control de calidad requiere ciertos cambios en los flujos de trabajo tradicionales. Es posible que los equipos existentes deban recibir formación antes de utilizar eficazmente las herramientas de IA para los tests, y tales cambios podrían encontrar resistencia.
Interpretar los tests generadas por la IA
Aunque la IA generativa en el control de calidad puede crear tests, comprenderlos e interpretarlos, sobre todo cuando no funcionan, puede resultar complicado. En ocasiones, esto puede requerir competencias o herramientas adicionales para descifrar eficazmente los resultados de la IA.
Para sortear con eficacia estos posibles retos, tendrás que emplear un enfoque reflexivo a la hora de integrar la IA genérica en los flujos de trabajo de control de calidad, junto con una adaptación continua a medida que la tecnología siga evolucionando.
A pesar de los inconvenientes, los beneficios de la IA generativa en el QA son inmensos, lo que indica que en un futuro próximola sinergia entre los testers humanos y la IA dará lugar a un paradigma de tests de software más eficaz, sólido e innovador.
Más información trayectoria profesional en tests de automatización y cómo podría ser para ti.
Tipos de modelos generativos de IA para la automatización del control de calidad
Parte del aprendizaje cómo convertirse en teste de automatización es comprender la tecnología subyacente que impulsa la IA generativa. Esto es lo que necesitas saber al respecto:
Transformadores
Los transformadores como GPT-4 son una forma de IA generativa. Son excelentes para entender el contexto y la secuencia de los datos, lo que los hace perfectos para tareas como generar tests basados en una descripción o en la finalización de código.
Los transformadores leen y analizan primero toda la entrada antes de generar la salida, lo que les permite comprender el contexto más amplio. Se han utilizado sobre todo en el procesamiento del lenguaje natural, pero su capacidad para entender el contexto podría aprovecharse para la automatización del control de calidad.
Redes generativas adversariales
Las redes generativas adversariales (GAN) son un tipo de modelo generativo de IA que crea nuevos datos que casi se parecen a los datos de entrada. En el ámbito de la garantía de calidad, las GAN podrían ayudar a crear una amplia variedad de escenarios de prueba basados en datos de tests existentes.
Los GAN tienen dos componentes: un "generador" que crea nuevos datos y un "discriminador" que comprueba si los datos generados son auténticos.
Esta configuración en dos partes permite a las GAN crear escenarios de test muy realistas, aunque su entrenamiento puede resultar complejo y requerir importantes recursos informáticos.
Consulta nuestra guía sobre aprendizaje con herramientas asistidas por IA para familiarizarte con las aplicaciones de la IA en otros aspectos del desarrollo.
Cómo utilizar la IA generativa en el flujo de trabajo de control de calidad
La culminación de la trayectoria profesional de un ingeniero de automatización de control de calidad es poner en práctica lo que saben. La GenAI en los tests comienza con la automatización de la generación de casos y datos de test. Esto puede hacerse convirtiendo los requisitos en guiones y creando conjuntos de datos sintéticos.
A continuación, integra la IA para la revisión automatizada del código y la detección de errores, centrándose en la predicción de áreas de alto riesgo. Utiliza la IA para mantener los guiones de test actualizados continuamente y hacer más eficientes los tests de regresión.
Automatiza la categorización y la notificación de errores para facilitar una clasificación más rápida. Además, utiliza la IA para simular el comportamiento de los usuarios y realizar tests de carga. Por último, la IA puede aplicarse para el análisis de la causa raíz, la elaboración automatizada de informes de tests y el mantenimiento de la documentación.
Este enfoque agiliza los procesos de control de calidad, mejora la cobertura de los tests y acelera la detección de errores, mejorando en última instancia la calidad y la eficacia del software.
Integración con otras tecnologías de automatización de tests
La IA generativa ya promete mucho en el mundo de la garantía de calidad. Sin embargo, sus capacidades podrían mejorar aún más si se utilizara en combinación con otras tecnologías avanzadas. Esto tiene el potencial de introducir en el panorama de la garantía de calidad un futuro con mejoras sin precedentes en la precisión, la eficacia y la exhaustividad de los tests.
El aprendizaje por refuerzo (RL) es una de esas integraciones. La inteligencia artificial y el aprendizaje por refuerzo funcionan bien juntos. El RL ayuda a los modelos de IA a aprender a tomar decisiones interactuando con su entorno, obteniendo recompensas por las acciones correctas y penalizaciones por las incorrectas.
Este enfoque resulta útil en situaciones de tests complejos en los que no está claro qué es "correcto" o "incorrecto", como cuando se hacen tests en una aplicación interactiva con muchas rutas y comportamientos de usuario posibles. Una IA generativa basada en RL para el modelo de control de calidad puede ayudar en este caso.
El sistema de IA aprende de sus acciones en tests anteriores y sigue mejorando su estrategia de test para encontrar errores de forma más eficiente y eficaz.
La IA generativa en los tests también funciona bien con la visión por ordenador, un área de la IA que permite a los ordenadores comprender e interpretar datos visuales del mundo real. Esta combinación es útil en el control de calidad de aplicaciones que dependen de elementos visuales, como la interfaz de usuario, los test de experiencia de usuario (UI/UX) o los tests de juegos.
La visión por ordenador ayuda al modelo de IA a reconocer y comprender las partes visuales, mientras que la IA generativa para tests crea nuevos casos de test basados en estos elementos. El resultado es un sistema de control de calidad capaz de gestionar escenarios de tests complejos basados en imágenes y detecta errores difíciles de detectar con las herramientas de automatización habituales.
Herramientas de tests de IA generativa
Las herramientas para tests de IA generativa están revolucionando los tests de software mediante la automatización de la creación de casos de test, la identificación de defectos y la mejora de la cobertura de los tests.
Han surgido diversas herramientas de IA generativa para tests de software que utilizan la IA para mejorar la calidad del software minimizando el esfuerzo manual.
Además de lss aptitudes para empezar a trabajar en empleos de QA, necesitará conocer las mejores herramientas de tests de software de IA generativa:
Testim
Testim emplea el aprendizaje automático para ayudar en la creación, ejecución y mantenimiento de casos de test. Su IA generativa puede generar automáticamente tests sólidos analizando tanto el código como el comportamiento de la aplicación.
Ventajas:
- Tests de autorreparación que se ajustan a los cambios en la interfaz de usuario de la aplicación.
- Generación rápida de casos de test, lo que reduce el tiempo dedicado a los tests manuales.
- Perfecta integración con procesos CI/CD.
Desventajas:
- El rendimiento puede disminuir con aplicaciones muy complejas.
- Requiere cierta personalización para los tests que implican lógica empresarial específica.
Funcionarizar
Functionize utiliza la IA para crear y ejecutar tests funcionales de extremo a extremo mediante la comprensión de la intención detrás de los guiones de test. Emplea el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para permitir a los usuarios describir casos de test en inglés sencillo, que luego se transforman en pasos de test.
Ventajas:
- Tests basados en IA que se amplían a varios entornos.
- La generación de casos de test basado en PNL es fácil de usar para usuarios no técnicos.
- Admite tests visuales, lo que resulta beneficioso para aplicaciones pesadas.
Desventajas:
- La configuración inicial puede resultar complicada para proyectos muy grandes.
- Existen algunas limitaciones en la personalización avanzada.
Mabl
Mabl hace hincapié en la automatización de tests de bajo código impulsada por la IA. Aprende de las ejecuciones de los tests, genera automáticamente guiones, detecta anomalías e incluso puede corregir test fallidos.
Ventajas:
- Los tests automáticos integrados basados en IA minimizan los esfuerzos de mantenimiento.
- Tests visuales y tests de regresión bien soportados.
- Los análisis integrados proporcionan información sobre el rendimiento de los tests y las causas de los fallos.
Desventajas:
- La curva de aprendizaje más pronunciada para flujos de trabajo altamente personalizados.
- Puede necesitar más ajustes manuales en aplicaciones muy dinámicas.
Applitools
Applitools aprovecha la IA para los tests visuales, lo que permite a los ingenieros evaluar los elementos visuales de las aplicaciones en distintos dispositivos, navegadores y tamaños de pantalla.
Ventajas:
- Ideal para validar imágenes en distintos navegadores.
- Las comparaciones visuales basadas en IA pueden identificar diferencias sutiles.
- Se integra a la perfección con marcos de automatización populares como Selenium y Cypress.
Desventajas:
- Se centra principalmente en los tests de interfaz de usuario, que pueden no ser adecuados para las evaluaciones no visuales.
- La personalización y la integración requieren conocimientos técnicos.
Sahi Pro
Sahi Pro emplea IA para crear automáticamente casos de test, en particular para aplicaciones web. Es eficaz para tests entre navegadores y se adapta a varios tipos de tests, incluidas las funcionales y de regresión.
Ventajas:
- Amplia compatibilidad con numerosos navegadores y sistemas operativos.
- La creación de tests puede automatizarse mediante las funciones de grabación y reproducción.
- Las capacidades de IA reducen la carga de mantenimiento de los casos de test.
Desventajas:
- La interfaz de usuario podría ser más intuitiva.
- En comparación con sus competidores, su compatibilidad con aplicaciones móviles es limitada.
Test.ai
Test.ai es uno de las herramientas más populares para tests móviles. Puede generar tests automáticamente utilizando el aprendizaje automático para interactuar con las aplicaciones de forma similar a los testers humanos.
Ventajas:
- Los tests basados en IA pueden ampliarse a miles de dispositivos para probar aplicaciones móviles.
- Fácil de integrar en el proceso de desarrollo móvil.
- Los tests requieren menos conocimientos de codificación, lo que las hace accesibles a los no desarrolladores.
Desventajas:
- Centrado principalmente en móviles, lo que restringe su aplicación para tests web.
- Las funciones avanzadas pueden requerir más conocimientos técnicos para una aplicación eficaz.
Percy por BrowserStack
Percy es una herramienta de tests visuales que funciona con BrowserStack. Automatiza los tests de interfaz de usuario y emplea el aprendizaje automático para comparar componentes visuales en distintas versiones.
Ventajas:
- Tests visuales automatizados en varios navegadores.
- Proporciona información detallada sobre errores visuales o incoherencias.
- Fuerte integración con las canalizaciones CI/CD y la plataforma de tests entre navegadores de BrowserStack.
Desventajas:
- Se centra únicamente en los tests visuales y no es una herramienta completa de tests de extremo a extremo.
- Tiene opciones de personalización limitadas para los tests no UI.
Rainforest QA
Rainforest QA emplea el aprendizaje automático junto con una estrategia de crowd-testing para facilitar la creación y ejecución de tests funcionales y de regresión. Los usuarios pueden formular los tests en un inglés sencillo, mientras que la IA se encarga de generar los guiones de prueba correspondientes.
Ventajas:
- Generación rápida de casos de test mediante IA.
- No se requieren conocimientos de programación para crear y ejecutar tests.
- Los probadores de crowdsourcing pueden identificar casos extremos y errores poco comunes.
Desventajas:
- Puede requerir pasos adicionales para su integración en flujos de trabajo complejos.
- Opciones de personalización limitadas para escenarios específicos.
Características principales
A la hora de seleccionar la herramienta de tests de software de IA generativa adecuada, ten en cuenta estas características:
- Generación de tests basados en IA: Capacidad para crear automáticamente casos de test basados en el comportamiento de la aplicación o en el análisis del código.
- Autocuración: La IA debe ser capaz de resolver los test que fallen reconociendo los cambios en la aplicación.
- Capacidades LowCode/NoCode: Herramientas que permiten a los usuarios no técnicos diseñar y ejecutar tests utilizando un lenguaje sencillo o interfaces simples.
- Tests multiplataforma: Soporte para tests en varios dispositivos, navegadores y sistemas operativos.
- Integración con CI/CD: integración sin problemas en los conductos de integración y entrega continuas para tests automatizados.
Casos de test de IA generativa con ejemplos
Para comprender mejor la IA generativa en el control de calidad, vamos a desglosarla en tres casos principales de uso de la IA generativa en los tests de software:
- Generar ejemplos a partir de descripciones
- Finalización del código
- Generación de tests individuales basados en la descripción
Generar ejemplos a partir de descripciones
Este caso de uso se basa en modelos de inteligencia artificial capaces de comprender una especificación o descripción y generar ejemplos pertinentes. Estos ejemplos pueden ser desde casos de test hasta fragmentos completos de código, en función del contexto.
Por ejemplo, puedes utilizar el modelo de lenguaje de OpenAI, ChatGPT, para hacer un ejemplo de test en un lenguaje de programación específico dándole una breve descripción.
Piensa en una situación en la que un gestor de proyectos introduce una tarea como "Revisar el proceso de incorporación". La IA interpreta rápidamente la solicitud y genera una lista de comprobación detallada, agilizando la tarea y ahorrando un tiempo valioso que, de otro modo, se emplearía en crearla manualmente.
Finalización del código
La IA generativa también puede utilizarse para completar código, una función con la que cualquiera que haya programado probablemente esté familiarizado. Las herramientas tradicionales de completado de código tienden a ser algo inflexibles y limitadas, y a menudo tienen dificultades para comprender el contexto más amplio.
La IA generativa para tests de control de calidad tiene el potencial de cambiar esta situación al tener en cuenta el contexto de programación más amplio e incluso las indicaciones que se encuentran en los comentarios.
Un buen ejemplo es CoPilot de GitHub, que aprovecha la IA para producir fragmentos de código basados en el código existente y en posibles indicaciones. Esto no solo acelera el proceso de codificación, sino que también ayuda a minimizar los errores humanos.
Generación de tests individuales basados en la descripción
Por último, la IA generativa para tests de automatización puede utilizarse para crear tests completos basados en descripciones dadas. En lugar de limitarse a proporcionar ejemplos, la IA entiende los requisitos y genera un test completo.
Este proceso incluye no sólo la creación del código necesario, sino también el establecimiento del entorno requerido para el test.
Por ejemplo, si se le diera una descripción del tipo "Desarrollar un test completo para un proceso de pago con carrito de la compra", la IA evaluaría el requisito, generaría el código adecuado y establecería un entorno de test, todo ello reduciendo la necesidad de intervención humana.
Tendencias y oportunidades futuras de la Gen AI en los tests de software
La IA generativa es un campo apasionante y en rápido avance que tiene el potencial de transformar los tests automatizados de software.
Al agilizar la creación de casos de test, la automatización de tests mediante IA generativa puede permitir a los evaluadores ahorrar tiempo y esfuerzo al tiempo que mejoran la calidad de sus tests.
De cara al futuro, se espera que la IA generativa desempeñe un papel importante en la automatización de diversas tareas de tests de software, como:
- Generación de casos de test: la IA Gen para tests puede crear casos de test diseñados específicamente para aplicaciones de software concretas. Esto garantiza que los test sean exhaustivos y cubran todos los posibles puntos de fallo.
- Tests exploratorios: La IA generativa puede facilitar los tests exploratorios, un método que consiste en examinar el software de forma abierta. Este enfoque puede ayudar a descubrir fallos inesperados y no documentados.
- Tests visuales: La IA generativa también puede automatizar los tests visuales, que evalúan los aspectos visuales del software. Esto garantiza que el software parece correcto y cumple todas las especificaciones de diseño.
Más allá de estas aplicaciones específicas, es probable que la IA generativa mejore la eficiencia y eficacia generales de los tests automatizados de software. Por ejemplo, la IA generativa puede utilizarse para:
- Identificar y priorizar los casos de test: Puede señalar los casos de test que tienen más probabilidades de descubrir errores, lo que permite concentrar los esfuerzos de test en las áreas más críticas.
- Automatiza el mantenimiento de los test: La IA generativa puede agilizar el mantenimiento de los casos de test, garantizando que se mantengan actualizados a medida que evoluciona el software.
Para ayudarte en tu aprendizaje cómo convertirse en ingeniero de automatización de control de calidad, encuentra tu próximo mejor libro para tests de automatización en nuestro artículo sobre el tema y ponte al día en los fundamentos para tener ventaja.
Aprende a utilizar los tests de automatización de IA generativa en el curso de EngX
Engineering Excelence (EngX) se creó en 2014 para abordar los retos típicos a los que se enfrentan los desarrolladores, los equipos y los proyectos. Ofrece a los ingenieros de software una gama de productos, herramientas y servicios diseñados para mejorar su productividad en el desarrollo de software.
EngX ha demostrado su valor y ahora lidera la industria de la ingeniería promoviendo prácticas de ingeniería de alta calidad y ayudando a los equipos a aprender cómo pasar de los tests manuales a los automatizados regímenes.