La diffusione dell'intelligenza artificiale ha avuto impatti notevoli in quasi tutti i settori, aumentando il livello di automazione e cambiando di conseguenza il ruolo dei professionisti.
Anche il processo di controllo qualità è rimasto coinvolto in questa trasformazione: grazie alle capacità delle nuove tecnologie, ora è possibile analizzare con precisione le applicazioni e monitorare facilmente i livelli di qualità applicativi.
Margarita Simonova, fondatrice e CEO di ILoveMyQa.com, ha riconosciuto gli indubbi benefici della transizione tecnologica portata dall'IA, ma ha messo in guardia anche dagli ostacoli e dai potenziali rischi che devono essere affrontati.
I benefici dell'IA per il controllo qualità
L'automazione garantita dalle nuove tecnologie consente di eliminare tutte le fasi di test eseguite manualmente: se prima gli sviluppatori erano costretti a eseguire numerosi test, recuperare gli errori nel codice e sistemarli uno a uno, ora è l'intelligenza artificiale a occuparsene.
Ciò riduce il rischio di errore umano e riduce i tempi di test funzionali e di non regressione, velocizzando di conseguenza il rilascio in produzione.
La durata della fase di testing viene ulteriormente ridotta anche grazie alle capacità di analisi predittiva delle nuove tecnologie: gli algoritmi di IA aiutano gli sviluppatori a prevenire gli errori analizzando il codice mentre viene scritto e consigliando in tempo reale migliorie e correzioni.
L'IA consente anche di automatizzare il testing della user experience grazie alla capacità di replicare le interazioni umane con l'applicativo. Il processo, prima eseguito da tester umani a causa della sua complessità e soggettività, oggi può essere automatizzato garantendo risultati migliori e in minor tempo.
Proprio grazie a questa abilità, i nuovi strumenti di testing applicativo sono anche in grado di seguire l'approccio dell'"exploratory testing", ovvero effettuare dei test senza seguire un percorso predefinito, esplorando l'applicazione liberamente per individuare bug nascosti.
Gli svantaggi dell'approccio
Nell'automatizzare il processo di testing e controllo qualità è importante considerare anche gli ostacoli che minano al suo successo.
Gli svantaggi evidenziati da Simonova non dipendono dal processo in sé, ma sono propri dell'intelligenza artificiale, indipendentemente dal campo di utilizzo.
Simonova infatti sottolinea la necessità di possedere un vasto volume di dati per specializzare gli algoritmi di IA nel testing di un software; in questo caso, la qualità dei dati deve essere verificata e approvata da esperti del processo, in modo che il modello venga addestrato correttamente.
Questo presuppone che le figure specializzate nel processo abbiano una profonda conoscenza del funzionamento del sistema di IA, requisito spesso non soddisfatto, e che rimangano sempre aggiornati sugli ultimi trend e sulle evoluzioni delle nuove tecnologie.
Padroneggiare l'intelligenza artificiale richiede molto tempo ed è un impegno continuo nel tempo. Se da una parte il processo di controllo qualità viene velocizzato, dall'altra il carico di lavoro dei dipendenti non si riduce, ma si evolve in nuove mansioni meno manuali e a più alto valore.
Adottare strumenti di intelligenza artificiale per velocizzare e migliorare la fase di controllo qualità del software può rivelarsi una scelta vincente, ma deve essere supportata da un'adeguata conoscenza delle tecnologie e da un monitoraggio attento e consapevole.
