Ao longo da história, várias razões pelas quais o software pode falhar foram identificados. Uma das principais razões para tais falhas é uma garantia de má qualidade (QA) durante o processo de desenvolvimento.
O principal objetivo da execução de um teste de garantia de qualidade no software é evitar a liberação de produtos de baixa qualidade para os clientes finais, como pequenos erros podem levar a grandes perdas financeiras.
Um bom exemplo da importância do QA é Flud, um aplicativo de leitura de notícias sociais para iPad, iPhone, Android e Windows Phone. Flud era conhecido como o “primeiro leitor de notícias sociais.” No entanto, o lançamento falhou devido a serviços de controle de qualidade ruim.
A principal prioridade da Flud foi o processo de desenvolvimento e seu foco foi a criação de código quase exclusivamente, e quando o produto foi finalmente liberado, ele estava cheio de bugs e desencontros. Não importava que tudo fosse consertado, a má reputação e a terrível experiência do usuário impediam seu sucesso.
Para manter isso de acontecer com freqüência, a melhor maneira de fornecer software de alta qualidade é implementar o gerenciamento de controle de qualidade que fornece ferramentas e metodologias para a criação de produtos sem erros.
Atualmente, o tamanho do mercado de software de gestão da qualidade é US$ 6,2 bilhões e é esperado para chegar a US$ 17,2 bilhões até o final de 2025, com um CAGR de 13,6%.
Satisfação do cliente, acima de tudo
A principal razão para a realização de testes de qualidade é garantir a satisfação do cliente. Isso indica que os testes estão cada vez mais alinhados com os objetivos de negócios e que as equipes têm uma visão mais ampla em mente.
Também deve ser notado que 99% das empresas usam DevOps em pelo menos alguns de seus projetos. Não esquecendo que o DevOps tem como objetivo fornecer valor ao usuário o mais rápido possível, mantendo a alta qualidade.
Como resultado, há uma necessidade de maior automação, o que é essencial para acelerar o processo de teste. No entanto, os relatórios mais recentes indicam que a automação é um gargalo que está mantendo o controle de qualidade e testes hoje.
Isso leva a duas outras descobertas importantes: a ia é cada vez mais importante no teste, e os profissionais de teste devem adquirir habilidades adicionais.
A importância da inteligência artificial
Atualmente, muitas organizações estão experimentando com inteligência artificial e como ele pode ser usado para otimizar os testes que precisam ser realizados, para encurtar os ciclos de teste, e aumentar a sua eficácia.
Isso depende da capacidade de extrair informações de ferramentas de gerenciamento do ciclo de vida do aplicativo, ferramentas de teste e sistemas de monitoramento de produção, enquanto processa essas informações de maneira oportuna.
Automatizar o teste de qualidade através do aprendizado de máquina pode aumentar as taxas de detecção de defeitos em até 90%. Por exemplo, a Honeywell está integrando algoritmos de ia e aprendizado de máquina em compras, sourcing estratégico e gerenciamento de custos para melhorar a qualidade do produto.
No entanto, este processo não é fácil. Embora compreendam a importância da ia e queiram aplicá-la, 55% das empresas têm dificuldade em identificar onde aplicar a ia. E, um 51% também afirma que tem experimentado dificuldades integrando ia com suas aplicações existentes.
No entanto, a ia está presente em muitas aplicações e, é claro, os componentes de ia devem ser testados. Isso representa um conjunto de desafios adicionais, entre os quais o profissional que gerencia essas ferramentas deve dominar um conjunto adicional de habilidades altamente técnicas, como otimização matemática, programação neurolinguística e conhecimento algorítmico.
Novas funções mais técnicas
Não é fácil encontrar profissionais com essas habilidades hoje, e pode se tornar ainda mais difícil à medida que mais organizações começam a adotar técnicas de ia.
- Estrategistas de controle de qualidade: para entender como aplicar a ia aos negócios. Eles precisarão dominar o conhecimento comercial e técnico.
- Cientistas de dados: para analisar dados de teste e usar análise preditiva, matemática e estatísticas para criar modelos. Eles devem ter profundo conhecimento e experiência em técnicas de análise de dados.
- Especialistas em testes de inteligência artificial: para participar dos testes de aplicações de inteligência artificial. Além da experiência de teste tradicional, eles precisarão entender algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de processamento de linguagem natural e ter outras habilidades altamente técnicas.
Enquanto a inteligência artificial requer um novo conjunto de habilidades para avaliadores e profissionais de controle de qualidade, não é de forma algum o único desafio tecnológico para esse grupo de funcionários.
Novas habilidades de controle de qualidade
Até agora temos visto os benefícios que a inteligência artificial pode trazer no controle de qualidade, mas não é a única tecnologia inovadora que pode proporcionar grandes benefícios.
A adoção da tecnologia de IoT está aumentando, até o ponto em que 97% empresas têm algum tipo de presença de IoT em seus produtos. Os dispositivos IoT podem capturar grandes quantidades de dados, que podem ser enviados para a nuvem para processamento, ou processados em parte ou no todo no próprio dispositivo.
Um ótimo exemplo de como a ia combinada com sistemas de visão conectados pode melhorar a qualidade do produto é exibida na fábrica da Fujitsu Oyama. O sistema de reconhecimento de imagem da empresa não só ajuda a garantir a produção de peças de qualidade ideais, mas também monitora o processo de montagem. Este duplo papel aumentou significativamente a eficiência da empresa.
Anteriormente, a solução faltava a flexibilidade exigida pelo mundo de hoje em movimento rápido. Mas a implementação desta solução permitiu à empresa adaptar rapidamente o seu software a novos produtos sem a necessidade de uma recalibração demorada. Com essas mudanças, a Fujitsu reduziu seu tempo de desenvolvimento em 80% e manteve as taxas de reconhecimento de parte em mais de 97%.
Por outro lado, 66% das empresas afirmam que já estão usando a tecnologia blockchain ou planejam fazê-lo ao longo do próximo ano. Essa tecnologia não está mais associada exclusivamente a criptomoedas, mas o blockchain está sendo implementado em muitos sistemas que exigem maior segurança para registrar transações.
Especificamente, as implementações de blockchain devem levar em conta os riscos de segurança e dados e mitigar os perigos associados à integração em outros sistemas.
Um erro pode resultar em grandes perdas monetárias. E isto é, muitos projetos blockchain não sobrevivem depois de atingir o estado inicial de produção. Para a maioria, a falta de teste de software adequado é uma das principais razões para o seu desaparecimento.
Estima-se que mais de 500 milhões de dólares em criptomoeda foi perdida devido a um código errado no último ano sozinho. Provavelmente o mais importante foi o vácuo legal do código DAO, o que permitiu aos atacantes esgotar 3,6 milhões ETH (no valor de US$ 70 milhões na época) do contrato inteligente baseado em Ethereum.
Portanto, contratar pessoal com as habilidades necessárias pode ser um desafio, por isso é recomendável desenvolver habilidades dentro da força de trabalho atual através de estágios, formação especializada e desenvolvimento.
Conclusões
O usuário é a coisa mais importante para os profissionais de controle de qualidade hoje. Mas sem um domínio profundo de novas tecnologias como inteligência artificial, IoT e blockchain, será difícil garantir que os usuários tenham a experiência superior que merecem.
Isso pode ser visto em todos os setores, incluindo o setor público, que carece de maturidade na adoção de DevOps, está falando sobre inteligência artificial e tecnologias cognitivas.
Portanto, a fim de cumprir com sucesso a estratégia de colocar os usuários no topo, as organizações devem garantir que os funcionários estão equipados com as habilidades necessárias para testar novas tecnologias que estão se tornando mais prevalentes em produtos hoje.
