¿ChatGPT cambiará el futuro de las pruebas de automatización?

Una vez en la historia, surge un invento que define un determinado momento o periodo de tiempo. ChatGPT es uno de esos recientes avances momentáneos en el procesamiento del lenguaje natural que están arrasando en Internet.

Tan pronto como se lanzó ChatGPT, obtuvo un millón de usuarios ^[i] en solo 5 días. Esta herramienta de IA conversacional está diseñada por OpenAI y puede responder preguntas basadas en lenguaje natural, escribir contenido descriptivo y realizar tareas complejas.

Como modelo de lenguaje, ChatGPT proporciona un algoritmo que lo ayuda a procesar y analizar grandes conjuntos de datos y generar respuestas.

Curiosamente, ChatGPT también puede escribir casos de prueba en una amplia gama de marcos e idiomas. Por lo tanto, permite que los desarrolladores de aplicaciones web y móviles aprovechen al máximo.

Con esta publicación de blog, aprenderá más sobre cómo puede aprovechar esta plataforma para escribir código en múltiples lenguajes de programación.

¡Vamos a sumergirnos!

ChatGPT y sus características

ChatGPT se basa en el chatbot Generative Pre Training (GPT-3.5), creando respuestas bien articuladas a consultas sobre varios temas.

ChatGPT utiliza algoritmos de IA y ML para analizar los datos, comprender los patrones del lenguaje natural e incorporar palabras en contexto. Puede hacerle a ChatGPT las preguntas que desee y hacer una interacción similar a la de un chat de ida y vuelta.

La plataforma crea respuestas creativas automatizadas y también puede recordar conversaciones anteriores para generar respuestas coherentes a sus consultas.

IA y ML en pruebas de software

La adopción de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático ha brindado múltiples capacidades nuevas a los probadores de control de calidad, como pruebas entre navegadores y plataformas.

Estas tecnologías han aumentado significativamente las habilidades y capacidades de los evaluadores de control de calidad y los han ayudado a eliminar las discrepancias en las pruebas.

Eche un vistazo rápido a los beneficios de integrar la IA en las pruebas de software:

1. Precisión mejorada

Las pruebas automatizadas pueden identificar los errores cometidos durante las pruebas manuales. AI viene con metodologías de prueba efectivas que pueden ayudarlo a escribir scripts de prueba y brindar la mejor experiencia de usuario posible, lo que lleva a una precisión y velocidad mejoradas.

2. Creación de pruebas más rápida

AI también ayuda a mejorar y mejorar el rendimiento de los registradores de prueba inteligentes. Puede aprovechar las herramientas de IA para registrar sesiones de usuario e identificar casos de prueba faltantes. También pueden agregar pruebas a la biblioteca si se encuentra que falta un caso de prueba.

3. Tiempo de comercialización más rápido

Ejecutar pruebas manualmente lleva tiempo ya que los equipos de desarrollo a menudo tienen que cambiar el código fuente del programa. La IA puede acelerar el proceso de ejecutar y volver a ejecutar pruebas automatizadas, minimizar los costos totales y permitir que las aplicaciones lleguen rápidamente al mercado.

¿Cómo puede ChatGPT afectar la industria de las pruebas?

La evolución de los chatbots de IA ha hecho que todos se pregunten si los modelos de búsqueda de idiomas reemplazarán la búsqueda de Google. Un chatbot de preguntas y respuestas que reemplace la búsqueda de Google podría convertirse en un escenario aterrador para los especialistas en marketing de búsqueda.

El 75% ^[ii] de los ejecutivos ya temen cerrar el negocio dentro de cinco años si no escalan la IA.

Además, estamos en una era en la que los bots de IA están reduciendo los ciclos de entrega, acelerando las tasas de cambios en el código fuente y disminuyendo el tiempo necesario para las 'pruebas continuas'.

Si bien la mayoría de las empresas también han comenzado a utilizar las formas básicas de IA, el tiempo exige continuar con la evolución de las pruebas para lograr el nivel de eficiencia requerido para las pruebas de robótica, IoT, etc.

Además, con el desarrollo de nuevo software y dispositivos IoT cada dos días, habrá una cantidad inimaginable de datos en tiempo real que necesitarán garantía de calidad. Para resolver tales desafíos, AI y ML son tecnologías valiosas que ayudan a las empresas a escalar y priorizar la calidad del software.

Así es como ChatGPT puede habilitar la automatización de pruebas de manera efectiva.

Automatización de pruebas usando ChatGPT

Como hablamos sobre cómo ChatGPT puede generar código relevante y con el formato adecuado en muchos idiomas, la pregunta es: ¿se puede usar ChatGPT para generar código para pruebas automatizadas?

ChatGPT puede escribir Selenium en varios idiomas, pero escribir códigos precisos requeriría que alguien proporcione a ChatGPT una descripción de la prueba. Dado que es una IA conversacional similar a un chat, parece esencial ingresar detalles importantes en su consulta para generar un código ejecutable perfecto que no necesitaría ninguna modificación.

Echemos un vistazo a uno de los casos de uso de la generación de código de Cucumber usando ChatGPT.

Caso de prueba de ChatGPT y pepino

Cucumber es un marco de prueba que utiliza el desarrollo basado en el comportamiento. Algunos términos clave como 'dado', 'cuándo' y 'entonces' se compilan en un archivo de características.

En las definiciones de pasos, estas frases en lenguaje natural están asociadas con el código de automatización. Esto ayuda a Cucumber a combinar la intención del lenguaje natural de una prueba con el código de automatización.

Este ejemplo muestra cómo ChatGPT puede generar código. Generó las definiciones de escenarios y pasos usando un solo mensaje que Cucumber usó de una sola vez. Sin mencionarlo explícitamente, ChatGPT ya conoce los diferentes componentes que Cucumber necesita ejecutar.

El aviso sobre qué probar en el sitio web suena un poco vago. Pero ChatGPT aún logró generar un script para probar la funcionalidad de búsqueda del sitio web de Google.

Fuente

Punto clave

Las herramientas y los marcos de IA tendrán un papel importante en el futuro de la automatización de pruebas para superar los desafíos que enfrentan los probadores de control de calidad en las aplicaciones de prueba. El uso de IA para las pruebas de software es un paso para hacer que las pruebas sean más eficientes, inteligentes y que consuman menos tiempo.

ChatGPT está en camino de convertirse en un importante modelo de lenguaje natural que lleva la tecnología de IA un paso adelante en el mundo de las pruebas de software. Además, es más probable que se creen soluciones de prueba de código bajo para resolver muchos desafíos de prueba.

¿Desea obtener más información sobre el uso de ChatGPT en las pruebas de calidad? ¡Háblanos!

Referencias
^[i] Usuarios de ChatGPT
^[ii] Estadísticas de inteligencia artificial