Revolucionando las pruebas de JS con IA: Desenmascarando el futuro de la garantía de calidad

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"Revolucionando las pruebas de JS con IA: Desenmascarando el futuro de la garantía de calidad" es una charla progresista que se adentra en el poder transformador de la IA en las pruebas de JavaScript. La presentación ofrece una exploración iluminadora de los principios de las pruebas de IA, las aplicaciones prácticas y el potencial futuro. Al presentar herramientas impulsadas por IA como Testim, ReTest, Datadog y Applitools, esta charla da vida a la teoría, demostrando cómo la IA puede automatizar la generación de casos de prueba, optimizar la detección de anomalías y agilizar las pruebas de regresión visual. Los asistentes también obtendrán información sobre los avances anticipados en las pruebas de IA para JavaScript. La charla concluye con un animado Q&A, invitando a todos a profundizar en el mundo de la IA y las pruebas de JavaScript. ¡Prepárate para reimaginar tu proceso de QA con IA!

Renaldi Gondosubroto
Renaldi Gondosubroto
20 min
11 Dec, 2023

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  • Swati Gajjar
    Swati Gajjar
    Hello, at end of your presentation you are showing some demo of AI powered code less testing tool, can you provide the name of that tool?

Video Summary and Transcription

Las pruebas de IA con IA generativa están revolucionando las pruebas de JS al automatizar la creación de pruebas y mejorar los procesos de prueba de software. Tecnologías clave como el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales, así como los datos de calidad, juegan un papel crucial en las pruebas de IA. Los beneficios de las pruebas de IA incluyen velocidad, eficiencia, adaptabilidad, detección de errores y potencial ilimitado. La generación de pruebas de JavaScript puede adaptarse a diferentes herramientas como Selenium, y hay herramientas populares disponibles para automatizar la automatización de pruebas. Herramientas de IA como Datadog, RecheckWeb y Applitools Eyes ofrecen poderosas capacidades para la detección de anomalías, las pruebas de regresión visual y las pruebas de listas de códigos. El horizonte para la IA en las pruebas continúa expandiéndose con capacidades en evolución, y entender el papel de la IA en la revolución de las pruebas y el aprendizaje automático es crucial para la aplicación práctica y el aprendizaje continuo.

1. Revolucionando las pruebas de JS con IA

Short description:

¡Hola a todos! Mi nombre es Rinaldi, y hoy voy a dar una charla sobre cómo revolucionar las pruebas de JS con IA. La IA, particularmente la IA generativa, ha estado haciendo grandes avances en el cambio del panorama de la programación y las pruebas. Ha abierto oportunidades para la mejora dentro del aseguramiento de la calidad. Exploraremos la creciente tendencia de la IA generativa dentro de las pruebas, su potencial para automatizar la creación de pruebas y cómo revoluciona el panorama. El papel del aprendizaje automático en las pruebas de IA es mejorar los procesos de prueba de software, prevenir errores humanos y automatizar la detección de errores basándose en la historia.

¡Hola a todos! Mi nombre es Rinaldi, y hoy voy a dar una charla sobre cómo revolucionar las pruebas de JS con IA. Desvelando el futuro del aseguramiento de la calidad. Como probablemente ya saben, la IA, particularmente la IA generativa, ha estado haciendo grandes avances en el cambio del panorama de diferentes tipos de programación. Javascript es solo uno de ellos. Y no solo el aspecto de programación en sí, sino también el elemento de testing. Y eso ha sido capaz de abrir muchas oportunidades para la mejora dentro del aseguramiento de la calidad. Y por lo tanto, es ahí donde vamos a profundizar en este tema hoy.

Así que sin más preámbulos, vamos directo al grano. Me gustaría presentarme brevemente. Soy ingeniero de software para Seek. También poseo las 13 certificaciones de AWS. Soy un experto en la materia para la certificación de Arquitecto Profesional de Soluciones AWS y Especialista en Análisis de Datos de AWS. He sido ponente internacional en más de 30 eventos y conferencias. También disfruto de todas las cosas relacionadas con AWS, el código abierto, las pruebas y la realidad virtual.

Así que, adentrándonos directamente en este tema, ¿cuál es el meollo del asunto que queremos abordar hoy? Bueno, realmente se trata de poder entender la creciente tendencia de la IA generativa dentro de las testing, porque hemos visto una mayor tendencia de cómo se está llevando a cabo actualmente en el ámbito de las testing. Y hoy en día, no solo puedes automatizar y crear nuevos textos o generar nuevas historias con IA generativa, sino que ahora puedes crear código con IA generativa, crear pruebas con IA generativa para tu código. Así que tiene mucho potencial en lo que puedes hacer con ella. Y como mencioné antes, esto conduce a muchas nuevas áreas como la creación sin código de casos de prueba. Y por supuesto, eso luego conduce al potencial de abrir la creación de pruebas a cualquiera. Así que no solo son aquellos que están muy versados en la creación de pruebas los que pueden hacer esto, sino que los desarrolladores normales o incluso las personas no técnicas pueden empezar a investigar esto y ayudar con el proceso de desarrollo de las pruebas también. Así que en general, está revolucionando el panorama de una manera realmente grande.

¿Cuál es el papel del machine learning dentro de las pruebas de IA? Bueno, en primer lugar, estamos utilizando la IA para poder mejorar los procesos de prueba de software. Se está convirtiendo en un asistente para nosotros con el que poder trabajar, para poder crear una plantilla sobre la que poder construir. Y aparte de eso, nos ayuda a asegurarnos de que lo que estamos haciendo es correcto. Así que una de las cosas que es muy común en la creación de casos de prueba es la ocurrencia de errores humanos. Introduciendo la IA en la mezcla, puede ayudarnos a prevenir que eso ocurra y redirigirnos en cambio a estar más centrados en cómo podemos hacer mejores pruebas y cómo podemos hacer pruebas más a prueba de errores. Ese es el poder de la IA generativa. Y queremos poder automatizar también la detección de errores basándonos en la historia. Eso es una de las cosas que ha podido hacer por nosotros también, porque lo que podemos hacer es que podemos crear un proceso automatizado donde el manejo de errores y la comprobación de errores es algo normal, de modo que la IA puede inmediatamente simplemente comprobar basándose en la historia. Quizás podría haber errores potenciales aquí y en consecuencia simplemente proporcionar y proporcionar mejores sugerencias basándose en eso.

2. Tecnologías Clave y Datos en las Pruebas de IA

Short description:

Además de redefinir el aseguramiento de la calidad, las pruebas de IA implican tecnologías clave como el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo y las redes neuronales. El papel de los datos es crucial ya que alimentar con datos de calidad determina el rendimiento de la IA. La afinación de soluciones requiere datos suficientes.

Además de eso, también está redefiniendo cómo somos capaces de realizar el aseguramiento de la calidad, como se mencionó antes, también podemos integrarlo como parte de nuestro pipeline y por lo tanto construir basándonos en eso para poder asegurar que la calidad que tenemos en cada etapa está garantizada debido a las comprobaciones que realiza la IA.

Entonces, ¿cuáles son las tecnologías clave que están involucradas en esto? Para nombrar algunas, algunas de ellas incluyen el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo, y las redes neuronales. El procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, en este caso particular es algo muy importante porque realmente determina cómo estamos procesando el texto que introducimos. Y es por eso que la ingeniería de problemas es algo muy grande dentro de la IA porque queremos asegurarnos de que realmente le estamos dando las instrucciones correctas en lugar de hacerlo vago. Bueno, vamos a cubrirlo un poco más tarde también. Así que solo espera un poco. Y aparte de eso, hay un papel muy grande que juegan los data en esto porque alimentar a la IA con data de calidad realmente determina qué tan bien va a funcionar. Hemos visto a muchos proveedores diferentes como chat.gtbt o los modelos bedrock de Amazon rendir ya sea bien o mal basado en una serie de parámetros que se les da basado en los data que se han utilizado para entrenarlos. Así que realmente afecta esto y es importante entender que esto también lo afecta.

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