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Il test del software è un aspetto critico dell’SDLC, ma i vincoli di tempo e risorse possono indurre le società di software a considerare il test come un ripensamento, piuttosto che come un fulcro della qualità del prodotto.
La sfida principale nel campo dei test è la scarsità di talento e competenza, in particolare in test di automazione, secondo Nilesh Patel, Direttore senior dei servizi software presso KMS Technology. Molte organizzazioni hanno difficoltà a causa della mancanza di tester qualificati in grado di implementare e gestire framework di test automatizzati. Di conseguenza, le aziende spesso cercano assistenza esterna per colmare questa lacuna e si rivolgono sempre più all’intelligenza artificiale/ML.
Molte organizzazioni possiedono un certo livello di automazione ma non riescono a sfruttarlo appieno, ricorrendo a test manuali, che limitano la loro efficienza ed efficacia nell’identificare e affrontare i problemi software, ha aggiunto Patel.
Un altro problema significativo è l’instabilità degli ambienti di test e i dati di test inadeguati. Le organizzazioni spesso incontrano difficoltà con configurazioni cloud instabili o non dispongono dei dispositivi necessari per test completi, il che ostacola la loro capacità di condurre test efficienti ed efficaci. La sfida di garantire dati di test realistici e sufficienti complica ulteriormente il processo di test.
La potenziale soluzione a questo problema, ha affermato Patel di KMS, risiede nello sfruttamento di tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, per prevedere e generare dati di test rilevanti, migliorando la copertura dei test e l’affidabilità dei risultati dei test.
Patel ha sottolineato che le applicazioni stanno diventando più complesse che mai Tecnologie IA/ML non sono solo essenziali per gestire tale complessità, ma svolgono anche un ruolo cruciale nel migliorare la copertura dei test identificando le lacune che avrebbero potuto essere precedentemente trascurate.
“Se disponi di modelli GenAI o LLM, dispongono di algoritmi che esaminano effettivamente le azioni degli utenti e il modo in cui i clienti o gli utenti finali utilizzano l’applicazione stessa e possono prevedere quali set di dati sono necessari”, ha dichiarato Patel a SD Times. “Quindi aiuta anche ad aumentare la copertura dei test. L’intelligenza artificiale può trovare lacune nei tuoi test di cui non eri a conoscenza prima.”
In un ambiente caratterizzato da elevata complessità, aspettative di rilascio rapido e concorrenza intensa, con migliaia di applicazioni che offrono funzionalità simili, Patel sottolinea l’importanza fondamentale del lancio di software di alta qualità per garantire la fidelizzazione degli utenti nonostante queste sfide.
Questa sfida è particolarmente pronunciata nel contesto di settori altamente regolamentati come quello bancario e sanitario, dove le tecnologie AI e ML possono offrire vantaggi significativi, non solo snellendo il processo di sviluppo ma anche facilitando gli estesi requisiti di documentazione inerenti a questi settori.
“Il livello di dettaglio è alle stelle e bisogna pianificare molto di più. Non è così facile come dire semplicemente “Lo sto testando, funziona, ti credo sulla parola”. No, devi mostrare le prove e avere i buy-in e basta [applications] che probabilmente avrà cicli di rilascio più lunghi”, ha affermato Patel. “Ma è qui che puoi utilizzare nuovamente l’intelligenza artificiale e la GenAI perché queste tecnologie ti aiuteranno a individuare modelli che la tua azienda può utilizzare.”
Il sistema o lo strumento può monitorare e analizzare le azioni e le interazioni dell’utente e prevedere potenziali difetti. Sottolinea l’enorme quantità di dati disponibili nei settori orientati alla conformità, che possono essere sfruttati per migliorare i test e la copertura dei prodotti. Apprendendo da ogni possibile punto dati, compresi i risultati dei casi di test, l’algoritmo migliora la sua capacità di garantire una copertura più completa per i rilasci successivi.
I test stanno diventando tutti impegnati
Sempre più persone nell’organizzazione sono attivamente coinvolte nei test per assicurarsi che l’applicazione funzioni per la loro parte dell’organizzazione, ha spiegato Patel.
“Direi che adesso sono tutti coinvolti. Ai vecchi tempi, si trattava solo del team di qualità o del team di test o forse di alcuni sviluppatori di software coinvolti nei test, ma ora lo vedo da tutti. Tutti devono avere prodotti di alta qualità. Anche il team di vendita sta realizzando dimostrazioni direttamente per i propri clienti, e deve funzionare, in modo che abbiano opinioni sulla qualità e in tal caso fungano anche da utenti finali”, ha affermato Patel.
“Poi, quando vendono, ricevono feedback reali su come funziona l’app. Quando vedi come funziona o come lo usano, i tester possono prendere quelle informazioni e generare casi di test basati su di esse. Quindi è mano nella mano. È responsabilità di tutti”, ha aggiunto.
Nell’ambito della garanzia della qualità, l’accento è posto sulla garanzia che i flussi di lavoro aziendali siano accuratamente testati e allineati alle effettive esperienze degli utenti finali. Questo approccio sottolinea l’importanza di andare oltre i test isolati o in silos per abbracciare una strategia di test completa che rispecchi l’utilizzo nel mondo reale. Tale strategia evidenzia potenziali lacune nella funzionalità che potrebbero non essere evidenti quando si testano i componenti isolatamente.
Per raggiungere questo obiettivo, secondo Patel, è fondamentale incorporare feedback e osservazioni di tutte le parti interessate, inclusi team di vendita, utenti finali e clienti, nel processo di test. Questo feedback dovrebbe guidare la creazione di scenari e casi di test che riflettano accuratamente le esperienze e le sfide degli utenti.
In questo modo, il controllo qualità può convalidare l’efficacia e l’efficienza dei flussi di lavoro aziendali, garantendo che il prodotto non solo soddisfi ma superi gli elevati standard attesi dai suoi utenti. Questo approccio olistico ai test è essenziale per identificare e affrontare i problemi prima che influenzino l’esperienza del cliente, portando in definitiva a un prodotto più robusto e affidabile.
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