Software testing: il ruolo di AI/ML e i vantaggi del test multipiattaforma

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Software testing: il ruolo di AI/ML e i vantaggi del test multipiattaforma

I test cross-platform e cross-browser basati sull’intelligenza artificiale comportano molti vantaggi ma anche qualche complicazione. Lo stesso accade per le tecnologie di machine learning che possono giocare un ruolo importante in processi di QA

10 Mag 2022

di Marta Abbà - Fonte TechTarget

Per il successo di una applicazione è oggi più che mai importante che sia utilizzabile su un ampio numero di dispositivi, browser e piattaforme. Per testare questa opportunità, i professionisti della Quality Assurance (QA) utilizzano tipicamente il cross-browser testing e il cross-platform testing, in cui sono state integrate tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Per verificare che il software funzioni correttamente su vari browser, sistemi operativi e dispositivi, si effettua un test multipiattaforma per garantirne la fruibilità. Il test cross-browser comprende molti degli stessi aspetti, ma generalmente riguarda le applicazioni web.

Queste pratiche di QA sono particolarmente importanti per le applicazioni mobile che devono essere accessibili attraverso telefoni e tablet, e su varie piattaforme come Android e iOS. Anche le applicazioni web, però, possono avere bisogno di essere compatibili con più browser, dispositivi, piattaforme e hardware.

La diffusione e l’aumento di popolarità di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) hanno regalato nuove opportunità ai professionisti della QA, anche quelli che si occupano dei test cross-browser e cross-platform. Queste innovazioni, però, comportano ancora delle complicazioni.

Perché e come eseguire test multipiattaforma

Per eseguire al meglio queste “prove”, è necessario chiarire alcuni punti chiave alla base.

  • Perché. Il test multipiattaforma gioca un ruolo integrale nel processo di QA del software. Aiuta a valutare come un’applicazione o un sito web si comporta nei diversi contesti. Svela come alcuni aspetti – UI, usabilità, coerenza e problemi di prestazioni– possono variare cambiando piattaforma. Un’applicazione potrebbe per esempio funzionare correttamente nel browser Chrome, ma la sua UI potrebbe apparire distorta in Microsoft Edge o Mozilla Firefox. Allo stesso modo, potrebbe essere adatta a Windows, ma non a Linux.
  • Come. Con i test multipiattaforma, è particolarmente importante avere i casi d’uso pronti in anticipo e conoscere i probabili tipi di dispositivi e piattaforme adottati dagli utenti finali. Chi si occupa di QA deve poi selezionare la piattaforma su cui eseguire il test. Dato che i risultati dei test probabilmente varieranno in base alla piattaforma scelta, meglio identificarne una diffusa e ben conosciuta dal proprio team per ottenere migliori risultati.

Come l’intelligenza artificiale rivoluziona i test multipiattaforma

AI e ML aiutano le organizzazioni a colmare le lacune del testing, rendendo più semplice e veloce l’analisi di dati in tempo reale. Sono tecnologie preziose soprattutto nei contesti in cui la scalabilità e la qualità del software sono le maggiori priorità.

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Il passaggio all’automazione permette di risparmiare tempo nei test senza introdurre molti errori. E l’automazione intelligente, come l’AI/ML, può fornire significativi vantaggi di business: nuove entrate, elevata velocità di esecuzione, precisione, compliance e un forte risparmio sui costi.

L’AI può aiutare a creare script, migliorare l’analisi dei test ed eliminare la manutenzione di routine. Utilizzandola nei test multipiattaforma, i professionisti del QA possono ridurre le probabilità di errore umano e risparmiare tempo ed effort per testare un particolare scenario.

Perché integrare l’AI nel software testing

Quando si incorpora l’AI nel processo di test del software, emergono diversi vantaggi.

  • Maggiore precisione. Anche i tester più abili possono commettere errori quando operano manualmente, l’automazione può rappresentare una soluzione. L’AI permette di sviluppare metodologie di test più precise, di produrre script più efficaci e di scoprire nuovi modi per offrire la migliore user experience possibile. La tecnologia può migliorare la precisione e la velocità dei test.
  • Creazione di test più rapida. L’AI può aiutare a migliorare le prestazioni dei test recorder. Quelli intelligenti sono in grado di creare script migliori e molto più velocemente. Gli strumenti di AI per il test del software possono aiutare a registrare le sessioni utente e identificare i test mancanti all’interno di un percorso. Se non viene trovato alcun test, tali strumenti possono aggiungerne uno alla libreria.
  • Time to market più veloce. È dispendioso in termini di tempo e risorse eseguire i test manualmente, soprattutto quando un team di sviluppo cambia spesso il codice sorgente del programma. L’AI può eseguire e ripetere i test automaticamente a un ritmo molto più veloce e a costi ridotti, migliorando il go-to-market

Selezionare il giusto strumento di test multipiattaforma

Testare manualmente le applicazioni su più piattaforme e dispositivi può essere impegnativo. C’è il rischio di commettere molti errori. I professionisti della QA dovrebbero approfittare degli strumenti di automazione per risparmiare tempo e fatica e ridurre le possibilità di errore.

Con così tanti strumenti disponibili, può essere difficile scegliere quello giusto, sarebbe da selezionare ogni volta in base alle esigenze del team da una lista di strumenti adatti, scelti anche in base al costo.

Alcuni dei migliori strumenti di test multipiattaforma sono i seguenti:

  • Testize
  • Functionize
  • LambdaTest
  • BrowserStack
  • Browsershots

Criticità dell’integrazione dell’AI nei test multipiattaforma

AI e ML possono fornire molti vantaggi ai tester, ma esistono anche lati negativi.

  • Identificazione dei dati di test. È essenziale addestrare i modelli AI/ML prima di poter utilizzare queste tecnologie in un ambiente di produzione live. In genere è un data scientist che esegue il test e addestra i modelli, oppure un software engineer. Il tester dovrebbe essere quindi in grado di capire come sono stati ottenuti e utilizzati i dati all’interno di un processo di valutazione del modello. Se quelli usati per l’addestramento sono imprecisi, i risultati ottenuti saranno errati: è di cruciale importanza creare set di dati di prova di alta qualità.
  • Necessità di competenze. Quando si integra l’AI nel processo di test del software, è fondamentale avere tester di software addestrati. In particolare, è importante che capiscano come interagire con il sistema ed eseguire i test intelligenti, complessi da gestire tanto quanto queste nuove tecnologie. Questa parte di QA richiede notevoli competenze tecniche e scientifiche sui dati, ma è ciò che fa la vera differenza tra un tester AI e tester manuale o automatizzato.

Cosa aspettarsi dall’automazione del testing

Uno dei più recenti trend per l’AI è il miglioramento degli strumenti e dei framework attuali per affrontare le sfide che si presentano nel testare le applicazioni. L’obiettivo è quello di rendere i test più intelligenti ed efficienti, anche i test cross-browser e cross-platform.

L’AI nel software testing può ridurre l’utilizzo di test manuali lasciando alle persone il tempo di concentrarsi maggiormente su compiti complessi e a maggior valor aggiunto. Per i tester, l’AI può aiutare a sviluppare metodi di test più performanti, creare script più efficaci e scoprire nuovi modi per fornire la migliore UX possibile.

L’AI sta già cambiando il mondo dei test. Durante questa evoluzione dei processi, i professionisti della QA dovrebbero prepararsi per il futuro imparando a scalare l’automazione per tagliare i costi e a usare nei prossimi anni nuovi approcci tecnologici all’avanguardia. I professionisti dell’IT, in particolare della QA, dovrebbero aspettarsi che l’AI inizi a sostituire interi stack tecnologici per i test automatizzati.

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Marta Abbà - Fonte TechTarget

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