Nonostante sia l’ultima fase nello sviluppo di un software, quella di testing è tra le più importanti per garantire un prodotto di qualità, in grado di offrire una User Experience ottimale agli utenti. Per questo motivo le aziende affidano questo compito ad un team interno o esternalizzano il processo.
L’Intelligenza Artificiale sta entrando sempre di più in questo ambito: mentre prima i test erano affidati esclusivamente a persone, adesso numerose piattaforme integrano soluzioni di AI per testare i software.
Ridurre i tempi
L’Intelligenza Artificiale nel testing rende infatti disponibili nuovi strumenti che possono aiutare il team addetto a questo processo, riducendo soprattutto il tempo necessario all’individuazione dei bug.
È stato infatti dimostrato che utilizzando una piattaforma di test del software basata sull’AI, è possibile ridurre del 90% il periodo di prova e testare il prodotto mentre è ancora in fase di produzione, diminuendo così i costi e correggendo i bug più facilmente già in fase di sviluppo.
Pensiero critico e trasversale
Sempre più aziende stanno dunque adottando l’AI all’interno delle piattaforme dedicate alla fase di testing, soprattutto programmandola per trovare errori che possano avere un impatto negativo sulla User Experience.
Nonostante ciò, un mondo in cui tutti i test siano eseguiti dalle macchine sembra ancora molto lontano: solo un operatore umano può realmente testare la UX migliore, essendo dotato a differenza del bot di pensiero critico e trasversale.
L’AI, invece, riesce a testare un software immedesimandosi meglio nelle esigenze di una specifica categoria di utente: impostando le caratteristiche potenziali del fruitore la cui esperienza si vuole testare, che possono essere quella di un bambino fino ad un adulto con specifiche limitazioni psico-fisiche, la tecnologia è in grado di indicare le caratteristiche che il software deve avere per garantire una esperienza ottimale ed accessibile ad un numero maggiore di persone.
Trovare errori nel codice
L’Intelligenza Artificiale nel testing riesce dunque ad individuare più velocemente gli errori presenti all’interno del codice di programmazione.
Possiamo paragonare l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in queste piattaforme al controllo ortografico presente ormai in qualsiasi programma di scrittura: il bot sa individuare ed indicare se c’è un errore ma molto spesso non sa correggerlo automaticamente. È dunque sempre necessario l’intervento dell’uomo.
I robot nella fase di testing non sono quindi migliori del team umano addetto a tale compito ma sono sicuramente più veloci nella fase di debugging. L’AI è così uno strumento in grado di velocizzare la fase di testing, con il risultato positivo che le società che di solito sottovalutano questo processo per motivi di tempo potrebbero adesso decidere di investirvi.
L’importanza del Machine Learning
Integrare l’AI all’interno di queste piattaforme di testing vuol dire insegnarle a riconoscere gli errori e a segnalarli, possibilmente nel minor tempo possibile. Questo è possibile ovviamente grazie al Machine Learning: test dopo test questa diventerà sempre più abile e veloce.
Uno studio ha dimostrato infatti che mentre in una prima prova l’Intelligenza ha impiegato 90 minuti per eseguire 588 test, successivamente grazie a quanto ha appreso è riuscita ad effettuarli in 10 minuti.
Approccio umano unito alla velocità dell’Intelligenza Artificiale è la chiave per migliorare e rendere più veloce la fase di testing e garantire così il rilascio di software di qualità.
Sources: SearchSoftwareQuality, 123RF