Introdução
Os testes de regressão manuais têm sido uma parte crucial do processo de teste de software por décadas. No entanto, com a rápida evolução tecnológica, o aumento da complexidade dos sistemas e a necessidade de ciclos de entrega contínuos, os testes estão se tornando cada vez mais desafiadores e custosos. Neste artigo, abordaremos a possibilidade de redução dos testes de regressão manuais e a promessa que as novas ferramentas de Self-Healing apresentam para o futuro.
O que são Testes de Regressão Manuais?
Os testes de regressão manuais são procedimentos que verificam se as alterações feitas em um sistema de software não causaram problemas de funcionalidade ou de desempenho. Os testes de regressão manuais são realizados por humanos, que são responsáveis por executar cenários de teste pré-determinados e verificar se os resultados são os esperados.
No entanto, os testes de regressão manuais têm várias desvantagens, como:
Tempo e esforço: Os testes de regressão manuais consomem muito tempo e esforço. É necessário criar cenários de teste, executar os cenários de teste e verificar os resultados.
Precisão: A precisão dos testes de regressão manuais pode ser subjetiva, pois depende da interpretação do executor do teste.
Custo: Os testes de regressão manuais podem ser custosos, pois exigem o emprego de recursos e pessoal.
O que é Self-Healing e em que ele pode nos ajudar?
Em termos práticos, Self-Healing em testes automatizados pode ser definido como a capacidade de uma ferramenta de automação detectar falhas causadas por mudanças não funcionais (principalmente na UI) e corrigir automaticamente os testes, sem intervenção humana imediata.
O conceito de Self-Healing não é completamente novo. Historicamente, sempre existiram abordagens para tornar scripts de teste mais resilientes, como o uso de múltiplos localizadores, fallbacks de XPath, esperas explícitas (explicit waits) e estratégias condicionais para contornar pequenas variações na interface. No entanto, essas abordagens dependiam fortemente de configuração manual, regras estáticas, mecanismos pré-implementados em ferramentas e até decisões antecipadas feitas pelo engenheiro de testes.
Self-Healing 2.0: como a IA torna testes automatizados mais resilientes?
O que mudou de forma significativa nos últimos anos, em relação ao self-healing clássico, foi a introdução de Inteligência Artificial (IA) — especialmente Machine Learning (ML) e Visão Computacional (Computer Vision) — como parte central da solução. O Self-Healing moderno deixa de ser apenas um conjunto de regras pré-definidas e passa a atuar como um sistema adaptativo, capaz de aprender com execuções anteriores, inferir intenções e reagir dinamicamente a mudanças no sistema sob teste. A Visão Computacional pode ser aprimorada com uso de IA, e aplicar self-healing (autocura) ao simular "enxergar como um humano" a tela do software em teste, comparando a imagem do elemento esperado (uma imagem base) com a imagem atual da tela, interpretando e encontrando o elemento visualmente correto, não necessariamente uma correspondência pixel-perfect.
Dessa forma, podemos definir o Self-Healing 2.0 como a forma de tornar o teste automatizado de software mais resiliente, de forma adaptativa com o apoio da AI.
Como principal benefício, o Self-Healing 2.0 é capaz de detectar falhas causadas por mudanças não funcionais, corrigir o teste de forma automática e adaptativa e continuar a execução dos testes.
Benefícios e contras do uso do Self-Healing 2.0 apoiado por AI
Testes automatizados e emprego do Self-Healing apoiado por AI podem ter alguns benefícios e contras.
Benefícios:
- Redução da necessidade de intervenção humana imediata
- Redução do tempo e esforço necessários para manter testes automatizados
- Permitir aos responsáveis pela manutenção dos testes automatizados uma menor necessidade de emprego de esforço de manutenção de intervenção direta, sem detrimento da qualidade
- Permitir aos engenheiros de teste automatizados poder empregar mais tempo na construção de testes e aumentar a cobertura dos testes
- Aumentar a qualidade sem comprometer os custos
- Conter um conjunto maior de testes automatizados sendo executados de forma constante
- Redução de relatórios de testes ou bugs indicando falsos negativos/positivos
- Devido à capacidade de adaptação/autocura, é esperado a redução de flaky tests (testes instáveis/intermitentes)
Contras:
- Pode exigir aquisição ou atualização de ferramentas
- Pode exigir novas implementações, ajustes e aprimoramentos em partes ou conjuntos de ferramentas e scripts de teste
- Pode exigir criação e ajustes de processos
- Pode falhar ou nem sempre funcionar como o esperado
- Pode exigir investimento financeiro
Ferramentas com Self-Healing 2.0
Existem várias ferramentas com recurso de Self-Healing apoiados por AI disponíveis no mercado, alguns exemplos são:
Applitools: é uma plataforma de testes de software com inteligência artificial, projetada para automatizar testes visuais de regressão de interface do usuário, testes funcionais e verificações de acessibilidade para aplicativos web, mobile e desktop, contém recursos de Self-Healing 2.0, que utiliza visão computacional para detectar problemas em interfaces de usuário.
Katalon Studio: ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para testes automatizados, permite criar e executar testes em diversos tipos de aplicativos. Contém recurso de Self-Healing apoiado por AI.
Conclusão
A redução dos testes de regressão manuais não é mais apenas uma hipótese distante, mas uma tendência concreta impulsionada pela evolução das ferramentas de automação e pelo uso cada vez mais estratégico da Inteligência Artificial. O Self-Healing 2.0 surge como um importante catalisador desse movimento, ao atacar diretamente um dos maiores problemas da automação moderna: a fragilidade e o alto custo de manutenção dos testes.
Ao permitir que testes automatizados se adaptem automaticamente a mudanças não funcionais — especialmente em interfaces de usuário —, o Self-Healing apoiado por IA reduz falhas falsas, diminui a ocorrência de flaky tests e aumenta a confiabilidade da suíte automatizada. Isso libera tempo dos engenheiros de teste, que podem direcionar seus esforços para atividades de maior valor, como aumento de cobertura, melhoria de cenários críticos e análise de qualidade.
Embora a adoção dessas ferramentas possa exigir investimentos iniciais, ajustes de processo e maturidade técnica, o retorno tende a se materializar na forma de ciclos de entrega mais rápidos, menor dependência de regressões manuais extensivas e melhor aproveitamento dos times de QA. O Self-Healing não elimina totalmente a necessidade de testes manuais, mas redefine seu papel dentro da estratégia de qualidade, tornando-os mais pontuais, exploratórios e orientados a risco.
Nesse contexto, o Self-Healing 2.0 deixa de ser apenas uma funcionalidade avançada e passa a ser um componente estratégico para organizações que buscam escalar a automação de testes de forma sustentável, eficiente e alinhada às demandas do desenvolvimento moderno de software.
Referências
1] Applitools. AI-Powered Visual Testing Platform. Disponível em: https://applitools.com
[2] Katalon Studio. Test Automation Platform with Self-Healing. Disponível em: https://katalon.com
[3] Test Automation University. Self-Healing Tests in Modern Test Automation. Disponível em: https://testautomationu.applitools.com
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