Artigo de opinião assinado por Giridhar Rajkumar.
1. Integração da IA e da Aprendizagem Automática
O papel da IA e da aprendizagem automática no setor dos testes de software continua a crescer todos os anos, prevendo-se uma influência cada vez maior. A IA transformará várias actividades de teste de software, incluindo a geração de novos casos de teste, permitindo capacidades de auto-cura e criando dados de teste para reduzir o esforço manual. Melhora os testes automatizados através da criação de excertos de código, permitindo assim que os testers se concentrem nas suas tarefas principais. Além disso, a IA apoia os testadores dando prioridade aos testes críticos, detetando anomalias e identificando as causas principais das falhas do sistema, ou dos próprios testes. Isto inclui a categorização de falhas em defeitos de produto, defeitos de automação ou falhas.
2. Testes Shift-Left e Shift-Right
No atual ciclo de vida acelerado de desenvolvimento de software, é essencial obter feedback sobre os testes de forma rápida e eficiente. Os métodos tradicionais de teste de software podem atrasar o ciclo de vida do desenvolvimento, fornecendo informações nas fases posteriores: O teste Shift-Left é uma abordagem para obter feedback mais rápido para ajudar os programadores a corrigir problemas/defeitos o mais rapidamente possível, ajudando a reduzir o custo e o tempo associados à correção de defeitos. Por outro lado, podem também ser melhorados pelos testes Shift-Right, que estendem os testes à produção, através de técnicas como testes A/B, lançamentos canários e implementações azuis/verdes para recolher feedback dos utilizadores. Os sistemas de monitorização ativa recolhem informações sobre o desempenho e identificam falhas para garantir que o software satisfaz os requisitos do mundo real. Depois de uma funcionalidade ser lançada, os testes de ponta a ponta, que incluem testes de interface do utilizador, também podem validá-la com êxito.
3. Testes Éticos de IA
A IA está a desempenhar um papel cada vez mais importante nos testes de software, mas as práticas éticas devem orientar a sua utilização. À medida que a IA evolui, pode gerar involuntariamente resultados tendenciosos, levando a resultados injustos ou discriminatórios. E é aí que entra a IA ética. Os testes éticos de IA garantem que os sistemas cumprem as principais normas, como a equidade, a responsabilidade e a conformidade com regulamentos como o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados), que protege os dados sensíveis. Isto implica testar continuamente os resultados produzidos pelos sistemas de IA para manter a segurança, a robustez e a fiabilidade.
4. Aumento da Procura de Plataformas de Testes Low-Code
A procura de plataformas de teste em low-code continua a aumentar à medida que muitas organizações preferem formas mais rápidas e eficientes de fornecer software de alta qualidade. Estas plataformas permitem que os intervenientes não técnicos, como os testadores comerciais e de UAT (testes de aceitação do utilizador), criem, executem e mantenham testes automatizados com uma experiência mínima de codificação. Ao colmatar as lacunas de competências, as plataformas de low-code promovem uma colaboração perfeita entre a empresa, os programadores e os testadores. A funcionalidade simples de arrastar e largar acelera a criação de testes, reduzindo o tempo de desenvolvimento dos mesmos. Com o suporte de CI/CD, as plataformas de low-code permitem que os testes sejam executados de forma eficiente a partir de pipelines, fornecendo feedback rápido. Ajudam a simplificar as práticas Agile e DevOps, aumentando a sua precisão. Além disso, as ferramentas low-code aumentam a escalabilidade, simplificam a manutenção e aumentam a produtividade através da automatização de tarefas repetitivas, tornando os testes de software mais fiáveis.
5. Testes Focados na Cibersegurança
Em 2025, os testes de cibersegurança vão aumentar entre as organizações à medida que a frequência dos ciberataques aumentam. Muitas organizações conceituadas estão cada vez mais vulneráveis a ameaças como phishing, violações de dados, ataques de negação de serviço distribuída (DDoS) e ransomware, que podem levar a perdas financeiras e interrupções operacionais. Por isso, as empresas precisam de considerar a implementação da cibersegurança nos seus ciclos de vida de desenvolvimento. Uma dessas abordagens é o DevSecOps, em que a segurança é aplicada em todas as fases das actividades de desenvolvimento. Práticas proactivas como testes de penetração, testes estáticos de segurança de aplicações (SAST), testes dinâmicos de segurança de aplicações (DAST) e modelação de ameaças podem ajudar as organizações a identificar vulnerabilidades precocemente e a mitigar os riscos de forma proactiva. As ferramentas baseadas em IA podem ajudar na monitorização em tempo real, na deteção mais rápida de ataques e na análise preditiva para se manterem à frente das ameaças em evolução.
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