Os Engenheiros de Garantia de Qualidade podem evoluir para estrategistas de inteligência artificial (IA), orientando a execução de testes impulsionados por IA enquanto se concentram em decisões estratégicas. Segundo Victor Ionascu, em vez de substituir funções de teste, a IA pode melhorá-las ao prever defeitos, automatizar a manutenção de testes e refinar testes baseados em riscos. Essa colaboração humano-IA é crucial para manter a qualidade em sistemas de software cada vez mais complexos.
Victor Ionascu fez uma apresentação sobre o papel da inteligência artificial na garantia de qualidade e nos testes de software no QA Challenge Accepted.
Os profissionais de QA estão cada vez mais recorrendo à IA para lidar com as crescentes complexidades dos testes de software, disse Ionascu. A automação impulsionada por IA pode melhorar a cobertura de testes, reduzir os tempos de ciclo de testes e aumentar a precisão dos resultados, levando a lançamentos de software mais rápidos e de maior qualidade, como ele explicou no artigo da InfoQ Explorando o Papel da IA na Automação de Testes de Software.
Ionascu mencionou que está usando ferramentas de IA como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer e ChatGPT. Um dos principais benefícios, uma vez que você entende como usar a IA de forma eficaz, é uma melhoria notável na eficiência, como ele explicou:
Por exemplo, com o Copilot, em vez de pesquisar manualmente se uma determinada classe ou função existe, a IA sugere automaticamente trechos de código relevantes em tempo real. Isso acelera o processo de desenvolvimento e me ajuda a me concentrar mais em refinar e melhorar a lógica por trás dos testes.
Ferramentas como o ChatGPT se mostraram inestimáveis para pesquisa geral e orientação, disse Ionascu. Em vez de passar tempo pesquisando em várias fontes, ele a utiliza como um assistente poderoso que fornece insights e sugestões rápidas durante o processo de automação. Isso ajuda a reduzir o tempo necessário para pesquisar cenários ou estruturas de teste complexas, o que, em última análise, acelera o desenvolvimento de scripts de teste robustos, mencionou ele.
Embora a IA ofereça um potencial tremendo, Ionascu enfatizou que a IA não é isenta de limitações. Ela carece da compreensão contextual e da intuição humana necessárias para tarefas como testes exploratórios e testes não funcionais (por exemplo, desempenho e segurança), mencionou ele.
O futuro do teste com IA verá os profissionais de QA evoluindo para estrategistas de IA, onde as ferramentas de IA lidarão com grande parte da execução e manutenção de testes automatizados, disse Ionascu. A IA permitirá testes adaptativos e auto-curativos que evoluem com a aplicação, reduzindo a sobrecarga para as equipes de QA, acrescentou ele.
Ionascu espera que a IA também melhore em áreas como detecção preditiva de defeitos:
A IA pode analisar dados históricos para identificar áreas de alto risco antes que se tornem problemas críticos.
A longo prazo, a IA não substituirá funções de QA, mas irá aumentar as capacidades humanas, permitindo que as equipes se concentrem em tarefas estratégicas de alto valor, como estratégia de qualidade, testes exploratórios e testes baseados em riscos, disse Ionascu. A chave será a parceria entre a IA e a supervisão humana, onde a IA lida com a execução e os humanos dirigem a criatividade e a estratégia, ele concluiu.
A InfoQ entrevistou Victor Ionascu sobre a aplicação de IA para testes de software.
InfoQ: Quais são as limitações da IA em testes?
Victor Ionascu: Embora se destaque na automação de tarefas repetitivas, a IA ainda tem dificuldades com a compreensão contextual de fluxos de trabalho complexos e específicos de domínio. Testes gerados por IA podem requerer refinamento manual para garantir completude e precisão, especialmente para requisitos não funcionais como testes de desempenho e segurança. E a IA carece da intuição humana, que é crucial para testes exploratórios e descoberta de casos extremos que são difíceis de automatizar.
InfoQ: Você pode dar um exemplo de um caso de teste onde a intuição humana fez a diferença?
Ionascu: Um exemplo de um caso extremo seria testar caracteres invisíveis ou de largura zero em senhas.
Cenário: Um usuário insere uma senha que parece válida, mas contém espaços de largura zero ou caracteres Unicode não imprimíveis (por exemplo, U+200B Espaço de Largura Zero, U+200C Não-Unido de Largura Zero).
O exemplo de entrada da senha (Perspectiva do Usuário): P@ssw0rd (Parece normal)
A senha real (Caracteres Ocultos): P@ssw0rd (Contém um espaço de largura zero entre P e @)
A automação usando IA perderá isso, porque:
Os testes automatizados normalmente verificam comprimento, caracteres obrigatórios e estrutura, mas podem não detectar caracteres ocultos.
A maioria das estruturas de automação de testes trata esses como entrada válida, uma vez que não alteram visualmente a string.
As regras tradicionais de validação baseadas em regex falham, a menos que verifiquem explicitamente por caracteres Unicode invisíveis.
Os humanos usando IA podem descobrir isso de duas maneiras:
Insigth de Testador Humano: Colar manualmente uma senha copiada de um documento externo (por exemplo, Google Docs, e-mails) pode revelar falhas de login devido a caracteres ocultos.
Detecção Assistida por IA: A detecção de anomalias impulsionada por IA pode comparar o comportamento esperado de login com tentativas falhadas onde senhas “parecem corretas” mas falham.
Testar isso tem um impacto significativo. Os usuários podem ter dificuldades com falhas de login sem entender o motivo. Isso também pode ser explorado para ataques de phishing (por exemplo, registrando Password123 e enganando os usuários para pensarem que é Password123).