Tendencias Testintg
El proceso de testing de software se vuelve cada vez más crítico en donde centrarse en los resultados comerciales y mejorar la experiencia del usuario final, constituyen uno de los propósitos con mayor relevancia.
El testing posee sus fundamentos y principios establecidos por la ISQTB, en los cuales tienen como proposito que el Tester QA pueda contribuir a entregar un software con la mayor calidad posible. Hoy en día esta disciplina no solo permite detectar y reportar errores; sino que permite crear medidas preventivas y verificar si la solución cumple tanto con los requerimientos planteados, como con las crecientes expectativas de los usuarios finales. De la misma manera, busca reunir información nueva y crítica para el negocio, que sirva de insumo valioso a los tomadores de decisiones.
Se sabe que la casuística y el conocimiento técnico es escencial para el testeo del software, como así también el entendimiento de las reglas de negocio. Pero en la actualidad está empenzando a haber un movimiento, un cambio en los paradigmas que conocemos en el mundo IT. Y es que la calidad del software no es responsabilidad exclusiva del tester sino que representa íntegramente el esfuerzo del equipo IT.
“Los líderes de equipo deben organizar un análisis retrospectivo para comprender cómo se están probando las cosas actualmente. Como equipo, pregúntese: ¿Cuál es la calidad de nuestro proceso de calidad? Porque a fin de cuentas, todos somos responsables de la calidad.”
Como sabemos, la calidad implica un proceso de mejora continua y esta no solo aplica al prodcuto sino tambien a los procesos de como desarrollamos calidad. La misma se ve modificada/influida por los tiempo en que vivimos. Dado que se generan tendencias o modalidades nuevas de como testear. Para este año se ha hablado de diferentes tendencias en lo que respecta el testing. Una de ellas es la adopción de herramientas low code para test automation (como Testim, TestProject, Mabl, etc). Porque tienen una menor curva de aprendizaje permiten incorporar personas con menos experiencia y que rápidamente comienzan a aportar valor.
Tambien se estima que un mayor número de testers funcionales se moverán a la automatización, por el auge y empuje que tiene hoy en el mercado y el mundo IT. Por el aumento y empuje del mercado, los tester estarán mas obligados a desarrollar una buena practica para generar detección temprana y su necesidad de una adopción del testing de APIs.
En la medida que a los tester se le de mas obligaciones, mas demanda de conocimiento técnicos en códigos fuentes, el enfoque del testing en los proyectos será cada vez más activo, creando retos en el liderazgo de estrategias que respalden la rápida dinámica de los desarrollos y la rotación de los equipos, creando en consecuencia nuevos roles tester.
Se a podido observar que se ha iniciado una tendencia en cuanto respecta a mejora de hailidades, creando un nuevo rol denominado SDET. La cual a surgido con el fin de cubrir la necesidad de desarrollar nuevas habilidades y de cubrir la brecha de calidad restante extendiendo las habilidades a más miembros del equipo de desarrollo y de las pruebas de software, una nueva tendencia que está creciendo rápidamente es el Ingeniero de desarrollo de software en pruebas, también conocido como SDET (Software Development Engineer in Test), por sus siglas en inglés. Por lo que en la industria del testing será necesario invertir en conocimientos que abarquen todo el proceso de pruebas y control de calidad: desde iniciativas tácticas a corto plazo, hasta la planificación a largo plazo y dirección estratégica.
Uno de las tenencias mas importantes que nos espera para los próximos años es el implemento de técnicas de inteligencia artificial y Machine Learning aplicadas al testing. La inteligencia artificial continúa cambiando la forma en que se implementa la automatización de pruebas y cómo se ejecutan las pruebas, en general. Existe un deseo creciente entre las organizaciones de dar un buen uso a las técnicas de inteligencia artificial y machine learning en sus procesos de control de calidad. En términos generales, con estas dos tecnologías es posible realizar el proceso de detección de incidencias de una manera más precisa y de alta calidad.
La IA se utiliza en varias etapas del proceso de testing. Por ejemplo, crear casos de prueba inteligentes, automatizar la ejecución de casos de prueba, encontrar bugs y sugerir soluciones basadas en datos comerciales del software.
Por su parte, el aprendizaje automático está jugando un rol importante en la automatización de pruebas de software. En este contexto, los testers pueden usar diferentes técnicas de ML para automatizar conjuntos de regresión, casos de prueba e incluso encontrar bugs en el software. Con ML, los testers pueden crear bots que interactúan con la aplicación y registran cada paso que realizan. A partir de ahí, los registros grabados se introducirán en un algoritmo de ML que utiliza todos los datos para crear un conjunto de regresión que puede ejecutarse por sí solo.
Sin embargo, se requieren más recursos destinados a la investigación y el desarrollo en esta área dentro de las organizaciones, para lograr más avances en sus iniciativas de modernización a través de herramientas de calidad continua y automatización de pruebas impulsadas por inteligencia artificial.
A la vez hay que tener claridad en que la Automatización Robótica de Procesos puede significar diferentes cosas para diferentes profesionales dependiendo de cómo se use en una organización. Por ejemplo, RPA se puede usar solo con fines de monitoreo, pero no para reemplazar a los testers.
El futuro de RPA puede incluir la integración de chatbots y procesamiento de lenguaje natural (NLP) en asistentes virtuales, lo que podría ayudar a los testers a completar tareas básicas como crear casos de prueba.
Esto no significa una reducción del trabajo de los testers, automatizadores, etc, sino mucho mayor productividad, más disfrute en el trabajo, y un enfoque más cercano a interpretar bien los requerimientos de una aplicación y validar que los mismos se cumplen, dejando de lado la parte de conocer X o Y lenguaje de programación.
El propósito general del software es simplificar tareas y procesos a las personas, permitiendo a las mismas hacer más y mejores cosas, explotar su creatividad y capacidad de hacer cosas que las computadoras no pueden, delegando las tareas tediosas y de poco valor real a las máquinas.