Si esto se confirma, las pruebas manuales quedarán en el pasado. ¡No te quedes atrás! Transforma tus métodos de prueba de software y prepárate para un futuro lleno de oportunidades infinitas.
Este año, la destacada conferencia QA&TEST Embedded Conference en Bilbao reunirá a un impresionante elenco de expertos. Es un honor para mí ser parte de este evento y compartir la idea de las pruebas autónomas con todos los asistentes.
Gartner, en su informe “Agile Hype Cycle for Agile and DevOps, 2022”, predice que las pruebas autónomas serán una de las próximas tendencias clave. Se espera que este enfoque se convierta en estándar para los equipos de Agile/DevOps en los próximos 2-5 años (… o que desaparezca si no despega ⚰️☠️).
¿Las Pruebas Autónomas? ¿Otra idea extravagante en el mundo de las pruebas? … ¿O quizás no? 🤔 La automatización de pruebas ya es un enfoque común en la actualidad, especialmente en las pruebas de regresión. Sin embargo, para lograr y mantener esta automatización, aún se requiere un trabajo arduo y a menudo doloroso: definición de alcance, creación de secuencias de comandos, mantenimiento, preparación de datos de prueba, entre otros.
Con el impulso de algoritmos avanzados basados en el aprendizaje de la IA/ML, estamos presenciando una nueva tendencia: la posibilidad de lograr más con menos intervención humana. Las pruebas autónomas representan una evolución de la automatización de pruebas en la que las tareas se vuelven menos complejas y demandan menos esfuerzo.
Nunca había sido tan complicado reclutar talento (o mejorar habilidades) y retener a las personas adecuadas en el campo de las pruebas de software. Si has tenido éxito en esto, comparte tu fórmula mágica. Abrir el camino para nuevas incorporaciones y empoderar a los ingenieros de automatización de pruebas con enfoques más avanzados, como las pruebas autónomas, parece ser la dirección adecuada.
Existen dos enfoques para acercarse a la implementación de pruebas autónomas: A. Introducir tus propios robots de pruebas: en lugar de construir automatización con un propósito específico, hoy en día podemos implementar robots genéricos. Este enfoque también es respaldado por Forrester. B. Tomar pequeños pasos para mejorar tu automatización de pruebas: si prefieres una transición menos drástica, creo que dar pequeños pasos también puede conducirnos hacia ese objetivo
Mejorar nuestra automatización de pruebas implica la implementación de características como localizadores que se auto reparan, una mejor generación de datos de prueba, la creación de escenarios de prueba, modelos de objetos de página dinámicos, selección de alcance predictiva, informes más sólidos y una agrupación automática de fallos.
Si te resulta difícil creer que esto pueda funcionar, te invitamos a unirte a nosotros en la conferencia QA&TEST Embedded Conference en Bilbao. Estamos desarrollando robots para pruebas visuales y demostraremos cómo podrían ser efectivos. Pero no se trata solo de robots, también compartiré la idea general de las pruebas autónomas.
Únete a nosotros en Bilbao, mejora tus habilidades y descubre cómo puedes mejorar tu enfoque en las pruebas
— Marcel, el pionero de las ideas innovadoras locas 😉
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