Cabezas (y máquinas) pensantes para QA

¿Conocéis ya KCycle? Si no es así, no perdáis tiempo y entrad aquí para todos los detalles. KCycle es la herramienta online de generación automática de diseños de casos de prueba end-to-end a partir de historias de usuario y de diagramas de flujo (flow sketches). KCycle es una realidad creada por el SogetiLab de España y accesible online.

Ahora, además, hay dos novedades interesantes:

1. ¡Podéis pedir una cuenta de demo para probarlo!
2. Ya podéis generar un proyecto para Eclipse preparado para automatizar las pruebas generadas con Selenium.

Vale la pena, por tanto, que lo conozcamos y que evaluemos el potencial que puede tener en nuestros proyectos. KCycle permite también priorizar los casos de prueba a ejecutar de entre todos los generados, teniendo en cuenta la importancia de las historias de usuario y sus criterios de aceptación.

De esta forma, KCycle permite dejar a la máquina la tarea de diseñar casos de prueba end-to-end y permite concentrarnos en la definición de historias de usuario, de criterios de aceptación y de flujos que queremos probar, así como en la ejecución de las pruebas y su selección. Todo en el marco del uso de la Inteligencia Artificial como base para que la máquina sea nuestro consejero. En este caso, KCycle reproduce en su motor de generación las mejoras técnicas de creación de diseños de casos de prueba end-to-end.

Pero… ¿y si vamos más allá? Por ejemplo, podemos predecir el riesgo de nuestras épicas o áreas funcionales en futuras iteraciones/sprints. Lo podemos hacer considerando, entre otros, la tendencia histórica de defectos, el esfuerzo de testing dedicado a dichas áreas, los commits de desarrollo que se han realizado, etc. Todo esto formalizado en un modelo predictivo con técnicas estadísticas es el mejor reflejo al razonamiento de un analista al que le preguntáramos: “¿Qué áreas funcionales van a tener mayor riesgo en el próximo sprint?”.

Pero… y ¿si esto se lo podemos preguntar a la máquina? Y aquí es donde entra WiseQA, la solución de Sogeti España en el marco de la apuesta del grupo Sogeti con soluciones “CognitiveQA”. Con WiseQA, podemos computar este tipo de preguntas y, al mismo tiempo, mostrar dashboards con información predictiva.

Ahora bien, aún podemos ir un paso más allá. Supongamos que hemos generado un conjunto importante de casos de prueba con KCycle y que los hemos automatizado como pruebas de regresión, pero que no tenemos suficientes recursos, en cada sprint, para ejecutarlas todas en nuestra ventana de ejecución. Eh aquí la importancia de WiseQA, vista con un caso de uso concreto: Si la máquina sabe predecir las áreas funcionales de mayor riesgo, va a ser capaz de lanzar automáticamente la ejecución de las pruebas automatizadas que intuye que van a ser más productivas para encontrar defectos, teniendo en cuenta el contexto y los datos históricos (experiencia) y presentes (análisis actual) disponibles en cada momento. De esta forma, las pruebas lanzadas van a ser las predeciblemente más óptimas en cada ejecución de pruebas y, además, de manera automática. Más allá de este ejemplo, uno puedo pensar en múltiples casos de uso…

Llegados a este punto, ¿alguien sigue sin creer que el uso de la Inteligencia Artificial en proyectos de Quality Assurance es y será un aspecto clave a considerar?

Precisamente, y para ahondar más en esta temática, esta semana durante los días 29 y 30 de noviembre tendrá lugar en Valencia el #VLCTesting17, donde impartiré un taller sobre ‘WiseQA y KCycle: El poder de la QA inteligente en entornos iterativos‘. ¡Os espero!olutions Lead en SOGETI Spain