Las 7 últimas tendencias de pruebas de software para observar

Publicado: 2021-09-25

Desde la inteligencia artificial hasta el aprendizaje automático, todas las tecnologías emergentes innovan y avanzan constantemente a medida que las pruebas de software cambian el panorama de la industria.

¿Sabía que el tamaño del mercado de pruebas de software en 2019 fue de aproximadamente 40 mil millones de dólares y se espera que crezca a una CAGR de más del 6 % para 2026?

Todas las empresas deben potenciar su negocio para las aplicaciones de próxima generación al utilizar las mejores metodologías de prueba de software y proteger su aplicación y los datos comerciales relevantes de todas las amenazas posibles.

Las empresas están recibiendo ayuda de alguna empresa de prueba de software de terceros o lo hacen por su cuenta a través del desarrollo de software interno. Pero, ¿cómo puede elevar su juego de prueba de software al siguiente nivel?

¿Está listo su equipo de desarrollo de software para asumir las próximas tendencias de pruebas de software y control de calidad? Aquí en este blog, he proporcionado las 7 tendencias principales a las que debes adaptarte este año.

Algunos recursos adicionales sobre pruebas de software:

Tipos de servicios de prueba de software – www.tatvasoft.com

Diferentes estrategias de prueba de software – softwaretestinglead.com

Las 7 principales tendencias de pruebas de software

1) AI y ML en pruebas

Los proveedores de servicios de control de calidad aprovechan la inteligencia artificial para optimizar sus estrategias de prueba de software y reducir el tiempo de comercialización. AI ya se está haciendo cargo de algunas funciones importantes relacionadas con las pruebas, como análisis e informes.

Utilizar algoritmos de IA para identificar los casos de prueba que necesitan pruebas tanto manuales como automatizadas;
Optimizar conjuntos de pruebas determinando y erradicando casos de prueba innecesarios;
Garantizar una cobertura de prueba óptima para identificar palabras clave esenciales de una Matriz de trazabilidad de requisitos;
Predecir parámetros y métricas clave que definen el comportamiento del usuario final e identifican áreas en las que centrarse; y
Detectar las áreas de aplicación y los defectos asociados a los riesgos del negocio.

Aparte de eso, las empresas también usan AL para crear herramientas de prueba automatizadas que pueden ayudar a los analistas de control de calidad a diseñar pruebas, solucionar problemas y reducir la necesidad de cualquier tipo de intervención humana en la creación de pruebas y soporte para ejecutarlas. El aprendizaje automático también contribuye mucho a automatizar las pruebas.

Si desea predecir los resultados de algunas tareas específicas, las redes neuronales complejas y los algoritmos de ML pueden ayudarlo. Las aplicaciones deben probarse y validarse a intervalos regulares, de modo que pueda obtener cierta tracción para superar ciertos desafíos al implicar ideas de análisis utilizando algoritmos ML.

2) Automatización de pruebas de control de calidad

La demanda de calidad a gran velocidad la satisfacen los equipos ágiles y DevOps. Según GlobeNewswire, el mercado global de pruebas de automatización alcanzará los 70 mil millones de dólares para el año 2025.

Y no solo eso, casi el 44% de las empresas de desarrollo de software ya han automatizado el 50% de sus funciones relacionadas con las pruebas. Estas estadísticas muestran cuán grande es la tendencia de automatización de control de calidad en las pruebas de software.

Las pruebas automatizadas ayudan al equipo de pruebas a implementar tareas recurrentes, identificar los errores, proporcionar comentarios continuos y ejecutar la cobertura de la prueba.

También me gustaría mencionar aquí que las empresas de desarrollo de software que han adaptado las tendencias de pruebas automatizadas como parte de su proceso de control de calidad, ahorran mucho tiempo, dinero y recursos humanos para otras operaciones comerciales centrales.

Estas tendencias de pruebas de automatización están dando forma a la industria de pruebas de software. Entonces, aquí hay una lista de ellos para su referencia:

Automatización de pruebas sin código: lo discutiremos en detalle a continuación. Codeless es una poderosa herramienta en la automatización de pruebas. La automatización sin código de escenarios de prueba a través de IA y modelado visual es muy eficiente.
Pruebas de automatización de procesos robóticos: cuando se trata de conjuntos de datos complejos, la automatización de procesos robóticos ayuda a las pruebas a reducir el tiempo y el esfuerzo manual necesarios por un amplio margen. Esto se ha logrado con la ayuda de regresión y pruebas de carga.
Combinación de Agile y DevOps: esta integración ofrece la mayor cobertura de prueba que permite a las empresas de pruebas de software lograr implementaciones y administración de costos más rápidas.

3) Pruebas automatizadas sin código

Este tipo de pruebas se lleva a cabo con herramientas de automatización de pruebas sin código especialmente construidas con tecnología de inteligencia artificial ai y modelado visual. Estas herramientas ayudan al equipo de pruebas de software al acelerar el proceso de formación de casos de prueba que se adapta a la automatización de pruebas.

Los ingenieros de control de calidad ahora pueden crear escenarios de prueba incluso si no tienen ningún conocimiento básico sobre codificación, gracias a estas increíbles herramientas de prueba automatizadas. También le ahorran algo de tiempo dedicado a casos de prueba recurrentes.

Si desea adoptar alguna tendencia de prueba de software este año, serán las herramientas de prueba automatizadas sin código. Ellos son la próxima gran cosa. Los beneficios de usar pruebas automatizadas sin código se mencionan a continuación:

Fácil de revisar: como su propio nombre sugiere, las herramientas de prueba automatizadas sin código no usan código, los casos de prueba generados por ellos son bastante claros y legibles para las personas que no saben cómo codificar. Por lo tanto, es fácil revisar los casos de prueba en el proyecto incluso por una parte interesada no técnica.
Curva de aprendizaje baja: como discutimos anteriormente, con las herramientas de prueba automatizadas sin código, no necesita código para usar estas herramientas y, por lo tanto, no necesita saber ningún lenguaje de codificación y programación para usar estas herramientas. Por lo tanto, no le costará más tiempo ni esfuerzo aprender a crear los casos de prueba con estas herramientas.
Ahorre valiosos recursos: las pruebas automatizadas sin código no exigen que aprenda cada nuevo lenguaje de programación o marco que se lanza y nunca necesita asignar un profesional con habilidades de codificación para el trabajo. Sus ingenieros de control de calidad pueden ahorrar mucho tiempo, dinero y recursos utilizando estas herramientas.
Efectivo: Ahora que la curva de aprendizaje es más baja, construir los casos de prueba no necesitará ninguna sintaxis compleja. Por lo tanto, los casos de prueba se construirán más rápido, lo que aumentaría la eficiencia del proceso de automatización general.

4) Pruebas de IoT y Big Data

IoT es uno de los conceptos de rápido crecimiento en el campo de la tecnología y pronto se aplicará en todas partes con los nuevos estándares 5G. Además de lanzar dispositivos inteligentes en el mercado global, IoT también es responsable de lanzar innumerables combinaciones para probar entre protocolos, dispositivos, sistemas operativos y otras plataformas.

Aunque solo hay unas pocas empresas que están implementando el Internet de las cosas como una estrategia de prueba de software, esta es una de esas tendencias de prueba que se prevé que crezca en las próximas décadas. Porque el mercado de control de calidad se encuentra con una mayor demanda de integridad de datos, rendimiento, compatibilidad, seguridad y pruebas de usabilidad.

Según el último informe, el 41% de las empresas han formulado algunas estrategias de prueba de IoT decentes, mientras que el 30% de los participantes mostró interés en incorporar funcionalidades de Internet de las cosas en sus productos. Lo mismo es cierto para los grandes datos.

El mayor uso de las aplicaciones de IoT había dado como resultado la generación de datos adicionales y también en grandes volúmenes. También necesitarían pruebas de big data. Ayuda a las grandes empresas como la empresa de comercio electrónico Amazon a mejorar su capacidad para validar la información, emitir veredictos basados en datos y mejorar la orientación y la elaboración de estrategias de mercado.

Y si desea crear nuevas estrategias de marketing, en esta era digital, debe tener suficientes datos comerciales y de clientes a mano. Esa es solo una necesidad comercial común hoy en día que hace que las pruebas de big data sean una práctica más común en la industria. Y cuando las operaciones comerciales se vuelven demasiado manejables, las pruebas de big data son útiles. Así que supongo que las pruebas de big data no irán a ninguna parte pronto.

5) Pruebas de seguridad cibernética y cumplimiento de riesgos

Las amenazas de seguridad siguen apareciendo de vez en cuando para las empresas y los gobiernos también. Y eso es real porque la cantidad de ataques cibernéticos en empresas del sector público y privado está en aumento. Entonces, si desea garantizar la seguridad de todas las transacciones comerciales y financieras, así como proteger la privacidad de los usuarios finales probando sus aplicaciones, red y sistema.

Si los CTO y los CIO de la empresa reconocen constantemente la importancia del uso de pruebas de software, sin duda puede evitar pérdidas económicas significativas y salvaguardar la lealtad de sus clientes hacia su marca. Las pruebas de software y el control de calidad están alcanzando un nivel completamente nuevo, como cualquier otro proceso en el ciclo de vida del desarrollo de software.

Ahora que la transformación digital aún continúa en 2021, es seguro que los ingenieros de control de calidad presenciarán muchos cambios en su campo. Seguramente, la IA y otras tendencias de pruebas recibirán mucha atención en los próximos años, donde las pruebas manuales serán completamente reemplazadas por servicios de pruebas de automatización. Esa es la razón por la cual las empresas, desde nuevas empresas hasta grandes empresas, deben mantenerse actualizadas con las últimas tendencias de prueba de software si quieren mantenerse a la vanguardia en este mercado tecnológico en constante cambio.

6) Automatización Robótica de Procesos (RPA)

La automatización robótica de procesos es una de las principales tendencias de prueba de software que se ejecuta de manera constante sin necesidad de soporte manual. Aquí, los bots están programados para realizar tareas específicas en un marco, como cambiar la cantidad, calcular los costos, etc. Es posible que ya haya visto algunos dispositivos RPA en diversas operaciones comerciales, como banca, cuentas, atención al cliente, atención médica y más.

Según el informe del estudio de Investigación y Mercados 2020, Robotic Process Automation cubre el mercado mundial con una estimación de USD 595,8 millones en el año 2020. Se espera que aumente a USD 3,4 mil millones para 2027, desarrollándose a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR). ) del 28,2% entre 2020-2027.

7) Pruebas de cadena de bloques

Blockchain es la tecnología de moda que está revolucionando muchas industrias. No hay necesidad de demostrar cómo va a ser la próxima gran cosa. Desde las finanzas, la gobernanza y el sector legal hasta la educación, la atención médica, la cadena de suministro y otras industrias, la cadena de bloques poco a poco está allanando el camino para encontrar sus usos.

Las empresas pueden aprovechar la tecnología blockchain para garantizar una seguridad y privacidad completas, aumentar sus ganancias y reducir sus gastos. Si opta por el desarrollo de blockchain, está eligiendo un cifrado seguro de extremo a extremo. No solo protege la información confidencial para usted, sino que también le permite realizar intercambios monetarios de forma segura.

Por lo tanto, la prueba de blockchain es otra tendencia de prueba de software progresiva y emergente a tener en cuenta. Statista también afirma que en los próximos años, podemos ver un desarrollo gigantesco en la tecnología blockchain. ¿Y por qué no lo haríamos? Los datos comerciales de todas las empresas del mundo son vulnerables a los piratas informáticos y necesitan alguna solución innovadora que pueda resolver sus problemas de seguridad de datos. Esto ha puesto a la tecnología blockchain como una de las metodologías emergentes en el campo de las pruebas de software.

Conclusión

Las pruebas de software son sin duda un aspecto importante del ciclo de vida del desarrollo de software y aplicaciones móviles. Por lo tanto, debe conocer las principales tendencias de prueba de software que pueden mejorar su aplicación no solo en desigualdad sino también en diseño y funcionalidad.

Espero que hayas disfrutado leyendo este artículo, si tienes alguna consulta o sugerencia, déjala en la sección de comentarios a continuación.

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