Empresas usam IA para garantir qualidade no desenvolvimento de softwares

O novo estudo “Future of Quality Assurance 2023”, realizado pela LambdaTest com 1.615 profissionais de teste de software de 70 países diferentes, trouxe novas perspectivas sobre as práticas de teste de software em 2023, incluindo a constatação de que 78% já adotaram a IA em seus fluxos de trabalho.

A pesquisa da LambdaTest também demonstrou que as empresas estão se esforçando para atender à necessidade de maior confiabilidade de software, com 72% das organizações envolvendo testadores em sessões de planejamento “sprint”, sinalizando uma mudança substancial na direção, considerando a qualidade do software mais cedo em seu ciclo de desenvolvimento. No entanto, as pequenas organizações estão atrasadas nessa métrica, com apenas 61,6% envolvendo testadores em cada sprint.

Entre essas melhorias de eficiência, a pesquisa mostra que houve uma rápida adoção de tecnologias de IA. Os usos de IA relatados por testadores de software incluíram a automação da criação de dados de teste (51%), o código de escrita para testes automatizados (45%), a análise e relatórios de resultados de teste (36%) e a formulação de casos de teste (46%).

Outro ponto-chave revelado pelo estudo foi que, mesmo que 89% das organizações estão automatizando a implementação e execução de testes por meio de ferramentas de CI/CD (Integração Contínua e Entrega Contínua), apenas 45% das organizações estão acionando seus testes automatizados manualmente, não aproveitando eficazmente as ferramentas de CI/CD para executar os testes.

A pesquisa também destacou que as lacunas continuam a existir nos testes de software, com 74% das equipes não tendo uma abordagem estruturada para a execução de testes, perdendo eficiência e deixando potencialmente de considerar fatores como níveis de risco e feedback dos clientes. Além disso, muitas equipes carecem de percepções orientadas por dados para medir a confiabilidade do software, com mais de 48% delas não possuindo sequer sistemas básicos de Inteligência de Teste e observabilidade.

“Na LambdaTest, entendemos que, embora a adoção da IA ​​seja um passo significativo, a jornada não termina aqui. Por exemplo, nosso estudo destaca a necessidade de lidar com gargalos que afetam a produtividade, como testes inconsistentes, juntamente com o tempo demorado na configuração e manutenção de ambientes de teste. Isso nos apresenta uma oportunidade, bem como um desafio – desenvolver as ferramentas modernas que capacitarão as equipes a abordar eficientemente esses gargalos e promover a qualidade do software em seus processos”, disse Asad Khan, CEO e cofundador da LambdaTest.

Serviço
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