Más de 5 Tendencias de Pruebas de Software que Podemos Esperar en 2024

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El papel de la garantía de calidad en el desarrollo de software sigue evolucionando a la par que las tendencias del sector. El aseguramiento de la calidad (Quality assurance, QA) ha experimentado una notable transición, yendo más allá de la simple realización de pruebas manuales. También se trata de gestionar funciones estratégicas.

Dado que las pruebas de software son esenciales para el éxito de los proyectos y los resultados de los productos, las pruebas de control de calidad seguirán siendo una prioridad para los directores de información (Chief information officers, CIO). En esta entrada del blog, exploraremos algunos elementos críticos de las pruebas de software.

Inteligencia artificial

La IA es un campo en desarrollo, y esto es especialmente cierto cuando se trata de la QA. Aunque mucha gente del sector habla de cómo la IA cambiará las pruebas, muy pocos parecen haberla puesto en práctica. Las empresas de pruebas de software como QAwerk siguen activamente las tendencias y las implementan con éxito en sus procesos.

El objetivo principal de la IA es aprovechar la automatización, es decir, el aprendizaje automático, para obtener mejores resultados. La incorporación de la IA también creará nuevos puestos de trabajo para determinados expertos, como los científicos de datos y los expertos en calidad de la IA.

Los probadores que desarrollen habilidades tanto para probar sistemas basados en IA como para utilizar técnicas de prueba asistidas por IA estarán muy solicitados en las próximas décadas. La aparición de la IA cambiará el papel del QA ingeniero dentro de un equipo de desarrollo de software. A medida que los evaluadores establezcan nuevas funciones dentro de sus organizaciones, la industria tendrá que ser creativa en su aumento de la IA, sin permitir que la IA impida la creatividad.

Los recientes avances de la industria han precipitado nuevas oportunidades en relación con la aplicación de la IA en las pruebas. Se desarrollan algoritmos de IA para generar mejores datos de pruebas, informes y casos de pruebas, se utilizan modelos predictivos para ayudar a tomar mejores decisiones y los equipos de apoyo analítico basados en IA detectan fallos para comprender mejor las áreas de alto riesgo y la cobertura de las pruebas.

Pruebas de automatización

Se ha pasado de las herramientas de software con licencia a las de código abierto. Las empresas que dominen el uso de herramientas de código abierto prosperarán en el mercado emergente.

Sin embargo, antes de emprender cualquier esfuerzo de automatización, las empresas deben demostrar que la herramienta seleccionada funciona con éxito en un entorno de cliente. Al hacerlo, se asegurarán la confianza de los clientes en la solución propuesta y aumentarán la velocidad de ejecución, reducirán costes, permitirán ciclos de regresión más rápidos y, en última instancia, producirán un producto de alta calidad.

Para las pruebas funcionales, algunas de las herramientas más populares del mercado son Selenium, Playwright, Cypress y Cucumber. Playwrights ha ido ganando adeptos en el sector.

Pruebas de seguridad

Con el trabajo remoto e híbrido aquí para quedarse, las pruebas de seguridad se han convertido en una preocupación importante para todas las organizaciones. Además, la llegada de las pruebas basadas en la nube ha aumentado la preocupación por la seguridad.

Las pruebas de seguridad son una habilidad especializada, y contar con empleados y socios que sean expertos es fundamental para establecer una organización de pruebas completa.

Los requisitos de seguridad típicos incluyen:

  • confidencialidad
  • integridad
  • autenticación
  • disponibilidad;
  • autorización;
  • no repudio.

Dado que las pruebas de seguridad son una competencia especializada, su demanda aumentará en el futuro y desempeñará un papel crucial en nuestras conversaciones con los clientes sobre la calidad de los productos y procesos.

Separación de QA y el desarrollo

Establecer una visión independiente de la calidad es fundamental desde el punto de vista del cumplimiento. Es bueno separar los equipos de desarrollo y de control de calidad para garantizar que la calidad esté integrada y que no haya sesgos en los resultados. Sin embargo, está surgiendo otra tendencia, en la que los equipos de control de calidad y desarrollo se integran a través de DevOps. Es posible que lleguemos a un punto en el que ambas funciones estén bajo un mismo paraguas.

Entornos de prueba

Los equipos de control de calidad deben desarrollar habilidades que les permitan gestionar dominios de forma independiente. Por lo tanto, los entornos de prueba deben apoyar a los equipos de control de calidad, ya que realizan las pruebas independientemente de los equipos de desarrollo.

Las organizaciones están adoptando más estrategias de entornos de pruebas, ya que la falta de disponibilidad o la incompatibilidad del entorno de pruebas paralizarán un proyecto de pruebas. Es importante garantizar la disponibilidad del entorno adecuado y elaborar notas de publicación apropiadas para cada implantación. Estas acciones ayudarán a comunicar los cambios de forma eficaz y a establecer expectativas.

Los resultados de las pruebas unitarias y el informe de defectos también son fundamentales para el éxito de un equipo de pruebas.

Ganar el futuro

Es alentador observar que los directores de sistemas de información creen cada vez más que la garantía de calidad está aquí para quedarse. Por lo tanto, invertir en garantía de calidad sigue siendo vital para aumentar tanto los ingresos como la satisfacción del cliente. Las tendencias mencionadas anteriormente constituyen el núcleo en el que deben centrarse las organizaciones de garantía de calidad para 2024.

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