El futuro de las pruebas de regresión visual en la era de la IA

Descubra el futuro de las pruebas de regresión visual en la era de la IA. Manténgase a la vanguardia con los últimos avances en pruebas de software.

Las pruebas de regresión garantizan que las modificaciones al código fuente no causen problemas al sistema actual. Las pruebas visuales se centran en cómo el usuario final percibe la interfaz final de un producto en regresión. La interacción del usuario con la aplicación es significativa, particularmente en lo que respecta a los elementos visuales de las páginas web.

¿Qué es la prueba de regresión visual?

Las pruebas de regresión visual implican verificar la precisión de la interfaz de usuario de una aplicación, sitio web o software después de cualquier cambio de código.

Los errores visuales, que afectan significativamente la experiencia del usuario de un sitio web, aplicación o software, son muy perceptibles para los usuarios y, a menudo, forman sus impresiones iniciales.

Además, las pruebas de regresión visual son igualmente valiosas para las aplicaciones, ya que garantizan la funcionalidad de los botones, la visibilidad y legibilidad del texto y evitan que los anuncios obstruyan los elementos visuales.

Las pruebas de regresión visual implican generar, analizar y comparar capturas de pantalla del navegador para identificar cambios en los píxeles. Estas variaciones se denominan diferencias visuales, diferencias de percepción, diferencias de CSS o diferencias de UI.

¿Por qué realizar pruebas de regresión visual?

Las pruebas de regresión visual son cruciales para evitar que costosos fallos visuales lleguen a la etapa de producción. Pasar por alto la validación visual puede socavar la experiencia del usuario y provocar potencialmente una pérdida de ingresos.

¿Cómo funcionan las pruebas de regresión visual?

Para realizar pruebas visuales, se requiere un ejecutor de pruebas para escribir y ejecutar pruebas, junto con un marco de automatización del navegador capaz de replicar las acciones del usuario. Numerosos programas pueden simular funciones del usuario y el programa de prueba visual realiza capturas de pantalla. Estas capturas de pantalla se comparan con las capturas de pantalla iniciales tomadas antes de que comenzaran las pruebas.

Cada vez que se detecta un cambio, se captura una captura de pantalla y algunas herramientas de prueba incluso resaltan las diferencias observadas con respecto a la línea de base. Posteriormente, los revisores evalúan si los problemas se deben a errores relacionados con el código que los desarrolladores deben solucionar o si están asociados con problemas de integración de anuncios.

¿Cómo identifican problemas las pruebas de regresión visual?

Las pruebas de regresión visual utilizan capturas de pantalla para identificar problemas potenciales o existentes resultantes de la regresión. Esta metodología identifica eficazmente dónde se podría haber introducido un error visual en el sistema.

Por ejemplo, podrían surgir problemas si el texto superpuesto hace que parte de la página sea ilegible, o si el texto abarrota un botón, haciéndolo no funcional. Las pruebas de regresión visual también verifican si hay anuncios que cubren la página, lo que genera texto ilegible o botones y enlaces inaccesibles. Los problemas de compatibilidad entre navegadores, tamaños de pantalla y sistemas operativos pueden contribuir a estos problemas. Muchas combinaciones y configuraciones de dispositivo, tamaño de pantalla, resolución, sistema operativo y navegador pueden alterar la forma en que el código muestra los píxeles.

¿Cómo implementar pruebas de regresión visual?

La implementación de pruebas de regresión visual se puede abordar de varias maneras, según sus requisitos.

Definir escenarios de prueba:

Genere escenarios de prueba que describan qué capturar y cuándo capturar las capturas de pantalla.

Utilice herramientas de prueba visuales automatizadas:

Emplee una herramienta de prueba visual automatizada para comparar capturas de pantalla tomadas recientemente (cambios de código postal) con imágenes de aplicaciones existentes.

Identificar discrepancias en la interfaz de usuario:

Examine los resultados en busca de discrepancias o problemas en la interfaz de usuario, informando cambios en el último diseño del producto.

Solucionar errores visuales:

Si se identifican errores visuales, abórdelos y resuélvalos.

Actualice la captura de pantalla, designándola como imagen de referencia para pruebas de regresión visual posteriores.

Importancia de las pruebas de validación visual

Las pruebas de regresión visual son importantes, ya que los problemas de legibilidad en un sitio web o los aspectos no funcionales de una aplicación debido a errores de la interfaz visual pueden llevar a los usuarios a navegar fuera de la aplicación o desinstalarla. Esto impacta directamente en los ingresos, ya que los usuarios no obtienen ningún beneficio de tales experiencias.

Optimizar la experiencia del usuario es crucial para maximizar los ingresos. La interfaz de usuario debe ser funcional y ofrecer la mejor experiencia posible para mantener la participación del usuario. Una interfaz visualmente atractiva, complementada con un logotipo bien diseñado que refleje la identidad de la marca, es fundamental para atraer la participación y, en consecuencia, influir en los ingresos por publicidad, la optimización de motores de búsqueda y otros aspectos de la gestión de sitios web.

Además, una interfaz de usuario y una experiencia ejemplares contribuyen a generar confianza y credibilidad entre la base de usuarios. Refuerzan la imagen de marca, guían a los usuarios hacia las acciones deseadas y dirigen la atención a los elementos clave de la página. La legibilidad y funcionalidad generales de un sitio web limpio y visualmente equilibrado son fundamentales para lograr estos objetivos.

Incluso las distorsiones menores en la interfaz de usuario pueden resultar inconvenientes o, en el peor de los casos, perjudiciales para el negocio. Si bien es posible que los desarrolladores no tengan en cuenta todos los tamaños y resoluciones de pantalla, deben garantizar una experiencia coherente en plataformas como Apple, Android y Windows, así como entre entornos móviles y de escritorio.

Diferentes enfoques para las pruebas de regresión visual

Exploremos los tipos y procesos de las pruebas de regresión visual.

Descripción general de las pruebas visuales:

Las pruebas visuales implican la producción, análisis y comparación de capturas de pantalla para detectar cambios de píxeles. Se emplean un ejecutor de pruebas y un marco, donde el primero permite la creación y ejecución de pruebas y el segundo replica las acciones del usuario durante la navegación. Se toman instantáneas largas para medir las modificaciones con respecto a un punto de referencia y, una vez establecidas, el equipo de control de calidad ejecuta el código de prueba. La herramienta genera un informe automático posterior a la ejecución, lo que permite a los desarrolladores realizar reparaciones si se identifican problemas.

Pruebas visuales manuales:

Este método requiere que los desarrolladores inspeccionen manualmente el código sin utilizar herramientas de prueba automatizadas. Si bien es adecuado para las primeras fases de desarrollo, podría ser más rápido y conveniente para pruebas integrales de aplicaciones. El riesgo de error humano también es un inconveniente.

Comparación de diseño:

Este enfoque compara el tamaño y la posición de los elementos de la interfaz de usuario en lugar de los píxeles individuales. Los cambios de tamaño o posición provocan fallos en las pruebas.

Comparación píxel por píxel:

Este método analiza las capturas de pantalla a nivel de píxeles y resalta las discrepancias. Si bien es completo, puede señalar casos irrelevantes y falsos positivos, que requieren una revisión manual.

Comparación estructural:

Este enfoque compara la estructura del Modelo de objetos de documento (DOM) para identificar cambios en el marcado HTML, fallando si están presentes.

Comparación de IA visual:

Aprovechando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, este método toma dos imágenes sin requerir una imagen de referencia. Imita la visión humana, previene falsos positivos y prueba eficazmente contenido dinámico.

Comparación basada en DOM:

Combinando la comparación de diseño y el análisis DOM, este enfoque identifica cambios estructurales en los elementos de la interfaz de usuario antes y después de las modificaciones. Sin embargo, los resultados pueden ser propensos a descamarse, lo que requiere una revisión manual cuidadosa.

Creación de pruebas de regresión visual dedicadas:

Se pueden crear pruebas de regresión visual dedicadas para mantener el control sobre la validación visual, equilibrando los esfuerzos de redacción de pruebas y las consideraciones de tiempo.

Insertar puntos de control visuales:

Se pueden insertar puntos de control visuales utilizando pruebas funcionales existentes para validar la funcionalidad de la aplicación. Sin embargo, limita las herramientas de cobertura de pruebas.

Inserción de validación visual implícita:

Al agregar validación visual implícita al marco de prueba existente, este método incorpora controles visuales con un código adicional mínimo y es adecuado para la validación genética.

Pruebas de regresión visual manuales versus automatizadas:

Si bien las pruebas manuales son propensas a errores y requieren mucho tiempo, las pruebas visuales automatizadas ofrecen velocidad, precisión y rentabilidad a largo plazo. A pesar de los mayores gastos iniciales, las pruebas automatizadas resultan beneficiosas para las pruebas continuas y el mantenimiento de las pruebas a lo largo del tiempo. La elección entre pruebas manuales y automatizadas depende de la velocidad, la precisión y los requisitos generales del proyecto. Las pruebas de automatización son especialmente ventajosas para aplicaciones complejas y dinámicas con cambios frecuentes.

Integración de IA en pruebas visuales

El panorama de las pruebas se está transformando, alejándose de los métodos tradicionales que dependen de la inspección manual o de marcos de automatización como Selenium. Estos últimos a menudo enfrentaban desafíos con la evolución del código de la aplicación, lo que generaba falsos negativos y requería revisiones frecuentes de los scripts.

La IA surge como una solución más eficaz. Las herramientas de prueba incorporan "localizadores visuales" avanzados que mejoran la solidez y eliminan los problemas asociados con enfoques rígidos basados ​​en selectores. La IA en las pruebas visuales utiliza localizadores visuales similares a la percepción humana, lo que mitiga los desafíos que plantean los cambios en los selectores de elementos.

Utilizando IA visual

La IA visual se utiliza ampliamente e influye en varios mercados e industrias. Los ejemplos incluyen Face ID de Apple, etiquetado automático de imágenes en Google Photos y tiendas sin cajeros como Amazon Go. Los avances de la IA visual impulsan tecnologías como los automóviles autónomos, el análisis de imágenes médicas, las sofisticadas herramientas de edición de imágenes y las pruebas visuales de software para la prevención de errores.

Limitaciones de las pruebas de instantáneas

Las pruebas de instantáneas, destinadas a evaluar la apariencia de una aplicación, tienen limitaciones. Al basarse en instantáneas de referencia para realizar comparaciones, el análisis a nivel de píxeles a menudo da como resultado falsos positivos debido a factores como efectos anti-aliasing, cambios dinámicos de contenido y variabilidad del navegador. Estos desafíos generan insatisfacción entre los ingenieros de pruebas de control de calidad, lo que requiere intervención manual para abordar los falsos positivos.

¿Cómo funciona la IA visual?

Visual AI aborda los inconvenientes de las técnicas de píxeles y DOM identificando elementos visuales en una pantalla o página web. En lugar de análisis a nivel de píxeles, Visual AI utiliza visión por computadora para reconocer elementos como objetos con varios atributos, similar a la visión humana. Luego compara los elementos del punto de control con las líneas de base, detectando diferencias visibles.

Flujo de trabajo de la solución Visual AI

Recopilación y preprocesamiento de datos:

• Recopile la UI y el DOM de referencia después de un lanzamiento exitoso.
• Capture capturas de pantalla y DOM de páginas web modificadas cuando se apliquen cambios.
• Preprocesar imágenes para obtener imágenes actuales y de referencia comparables.

Clasificación de elementos:

• Examine los elementos DOM relevantes para pruebas visuales, identificando y filtrando elementos irrelevantes.
• Examine la línea de base y pruebe los DOM para detectar cambios en los elementos visuales.

Localizadores visuales de IA:

• Utilice la visión por computadora para localizar componentes visuales predefinidos en páginas web.
• Escanee capturas de pantalla modificadas para detectar la presencia de localizadores.

Diferencias visuales:

• Compare localizadores y elementos de páginas base y modificadas para identificar disparidades visuales.
• Genere un informe completo que destaque las diferencias visuales.

El enfoque de Visual AI supera las pruebas basadas en píxeles y DOM al ignorar discrepancias menores, diferenciar entre elementos visuales y no visuales y reconocer el movimiento permisible de los elementos visuales.

Cómo la IA visual transforma el desarrollo y las pruebas de software en la actualidad

Las pruebas manuales siguen prevaleciendo en las metodologías de prueba de software convencionales, incluso dentro de organizaciones con marcos automatizados. Visual AI aborda los desafíos validando eficientemente toda la página web y automatizando localizadores y afirmaciones complejos. Con el aumento de la complejidad de las aplicaciones y los lanzamientos acelerados, Visual AI ayuda a mantener la cobertura de las pruebas y acelerar el proceso de prueba en diversas plataformas y navegadores.

Cómo ayuda la IA visual en las pruebas entre navegadores

La IA visual abre posibilidades para optimizar y acelerar las pruebas entre navegadores y dispositivos al adoptar un enfoque de "renderizado" en varias combinaciones de dispositivos y navegadores. LambdaTest, que actúa como una plataforma de ejecución y orquestación de pruebas impulsada por IA, admite pruebas tanto manuales como automatizadas en 3000 sistemas operativos y dispositivos reales. Ofrece pruebas visuales impulsadas por IA en más de 3000 entornos móviles y de escritorio reales utilizando marcos como Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium y más.

Conclusión

En la era digital actual, la mayor parte de la información visual que encontramos está en formatos digitales. Ya sea que se acceda a través de computadoras de escritorio, portátiles o teléfonos inteligentes, las personas y las empresas dependen de amplias capacidades informáticas y del acceso a innumerables aplicaciones fáciles de usar.

El panorama digital contemporáneo, repleto de enormes cantidades de datos visuales, debe una parte importante de su existencia a la asistencia proporcionada por la inteligencia artificial. La IA visual, que aprovecha la visión por computadora para interpretar imágenes de una manera similar a la de los humanos, desempeña un papel fundamental. A medida que el contenido digital prioriza cada vez más lo visual, ha aumentado la importancia de la IA para comprender y gestionar imágenes a gran escala.

La automatización de pruebas impulsada por la IA no es solo un concepto teórico sino una solución práctica alineada con los requisitos empresariales fundamentales. Tiene el potencial de escalarse de manera efectiva, sentando las bases para la próxima generación de automatización de pruebas.