A IA na garantia da qualidade e nos testes de software: exagero ou realidade?

Um dos maiores obstáculos nos fluxos de trabalho de controlo de qualidade são as tarefas repetitivas, como os testes de regressão. Estas tarefas criam frequentemente estrangulamentos e atrasam o desenvolvimento. Ao integrarmos a automatização baseada em IA, reduzimos o tempo de teste de regressão até 80%. Esta melhoria permite-nos concentrar em actividades de maior valor, como a conceção de casos de teste, testes exploratórios e expansão da cobertura de testes.

Mas a velocidade por si só não é suficiente. Acelerar a criação de testes prepara o terreno para melhorar outro elemento crucial - a estabilidade. Sem estabilidade, o aumento da velocidade corre o risco de se tornar contraproducente.

Os testes rápidos perdem o seu valor se os scripts quebrarem frequentemente à medida que as aplicações evoluem. Os scripts tradicionais geralmente exigem actualizações do manualque consomem recursos e atrasam os lançamentos. A IA nos testes de software introduz scripts de auto-regeneração, que se adaptam automaticamente às alterações na aplicação em teste (AUT). Isto reduz os custos de manutenção dos scripts até 30% e garante que os testes se mantêm fiáveis ao longo dos ciclos de desenvolvimento.

Com scripts estáveis e auto-regenerativos, podemos executar testes com confiança, sabendo que eles não encontrarão falhas desnecessárias. Esta base de estabilidade complementa as melhorias de velocidade, permitindo-nos trabalhar de forma eficiente sem comprometer a qualidade. A partir daqui, mudamos o foco para o gerenciamento proativo de riscos.

Embora a velocidade e a estabilidade constituam uma base sólida, a verdadeira garantia de qualidade resulta da identificação proactiva dos riscos. O controlo de qualidade tradicional detecta frequentemente problemas numa fase tardia do processo, o que leva a correcções dispendiosas e a lançamentos atrasados. Ao integrar a IA na garantia de qualidade, passamos de testes reactivos para testes proactivos.

As ferramentas de IA analisam dados, identificam padrões e detectam potenciais defeitos, estrangulamentos de desempenho e vulnerabilidades de segurança com uma precisão superior a 95%. A deteção precoce permite que as equipas resolvam os problemas antes que estes se agravem, reduzindo as interrupções e proporcionando lançamentos de produtos mais suaves. Esta abordagem pró-ativa está diretamente relacionada com o nosso objetivo de fornecer software de alta qualidade e fiável dentro do prazo.

Cada melhoria - criação mais rápida de testes, manutenção mais inteligente de scripts e deteção proativa de riscos - serve a um único propósito: fornecer resultados mensuráveis. Na Innowise, adaptamos a IA em soluções de QA para se alinhar com os objetivos do cliente, quer isso signifique encurtar os ciclos de lançamento, reduzir custos ou melhorar a cobertura de teste e as métricas de qualidade.

Ao associar todas as melhorias no nosso processo de garantia de qualidade, criamos uma estratégia perfeita e coesa que apoia as equipas de desenvolvimento, alinha-se com os objectivos empresariais e garante a excelência do software. Com a IA na garantia de qualidade, transformamos a garantia de qualidade numa função de valor acrescentado que impulsiona o sucesso em todas as fases de desenvolvimento.