Diferencias entre automatización de pruebas y RPA: Cuál es la mejor opción para tu empresa

Las herramientas de automatización han adoptado tecnologías 4.0 en su evolución. Parte de esta adopción utiliza RPA, inteligencia artificial y aprendizaje automático para acelerar la ejecución de tareas en diferentes ramas, empresas e industrias de TI. Las pruebas de software también han experimentado el uso de ciertas herramientas mejoradas con automatización para hacer que el trabajo de los desarrolladores sea más fluido.

Sin embargo, las herramientas de automatización de pruebas y RPA, aunque se utilizan indistintamente, no son lo mismo. Comprender estas diferencias ayudará a las partes interesadas involucradas en las empresas a tomar decisiones informadas sobre RPA y pruebas de software.

¿Qué es RPA?

RPA es el acrónimo de Robotic Process Automation, que se refiere a tecnologías capaces de interactuar con herramientas, infraestructura de TI y procesos comerciales con la ayuda de IA y ML para aprender y automatizar tareas repetitivas. RPA es una gran solución para tareas intensivas en datos. Puede eliminar el factor humano repetitivo involucrado en los procesos de flujo de trabajo empresarial utilizando comandos ejecutados implementados por bots para imitar los procesos humanos.

RPA ayuda a las empresas a ser más conformes y listas para auditorías debido a los rezagos creados por el proceso automatizado. Al mismo tiempo, se mejora la precisión cuando las tareas repetitivas se liberan de la intervención humana. Esto aumenta los niveles de productividad de las empresas y permite una mejor identificación de oportunidades y una implementación más rápida de decisiones.

RPA reduce el tiempo que los desarrolladores pasan en la creación de APIs y la integración personalizada. Proporciona un proceso de gestión automatizado que ayuda a eliminar la redundancia de la intervención humana durante las pruebas de aplicaciones.

¿Qué es la automatización de pruebas?

La automatización de pruebas se refiere a un método en las pruebas de software que utiliza herramientas para aprender, extraer información y controlar la ejecución de pruebas de software. En lugar de flujo de trabajo y procesos comerciales, la automatización de pruebas se centra en automatizar casos repetitivos encontrados durante las pruebas. Sin duda, los casos de prueba se vuelven repetitivos y redundantes, especialmente cuando se trabaja en proyectos de TI enormes. La repetición hace que el proceso de prueba de software sea más propenso a errores y alarga el tiempo dedicado a los proyectos. La entrega también es deficiente porque los errores pueden pasarse por alto fácilmente. La mayoría de las herramientas de prueba utilizan IA y proporcionan plataformas cruzadas que permiten la integración de otras herramientas, así como la habilitación de DevOps.

Por lo tanto, la automatización de pruebas y RPA son similares porque ambos se utilizan para reducir procesos manuales repetitivos a la vez que aumentan la productividad y la calidad de su resultado.

¿Cuáles son las diferencias entre la automatización de pruebas y RPA?

Diferencias en objetivos

Ambos procesos se utilizan para la automatización, pero con diferentes objetivos. La automatización de pruebas se utiliza específicamente para la automatización de pruebas de software, mientras que RPA se utiliza para procesos empresariales que también pueden incluir automatización de pruebas de software. Por ejemplo, en contabilidad, la automatización de pruebas se puede utilizar para automatizar las pruebas de una nueva aplicación, mientras que RPA se puede utilizar para automatizar la entrada de datos, así como las pruebas de aplicaciones.

Diferencias en programación

La automatización de pruebas requiere un nivel de conocimiento de programación, ya que los diferentes softwares están escritos con diferentes estructuras de código. El personal de TI puede elegir entre VBA, JAVA, Python u otras plataformas de bajo código y sin código.

Por otro lado, RPA no requiere un conocimiento profundo de programación. Las plataformas de RPA utilizan una función visual de arrastrar y soltar para la automatización de tareas. Sin embargo, para adentrarse en la automatización avanzada de procesos empresariales, se necesita un grado de experiencia en un lenguaje de programación para poder acceder y manipular códigos base.

Diferencias en el ciclo de vida y la ejecución

La automatización de pruebas comienza desde:

• Un diseño de gestión de datos de prueba que forma el marco de automatización, las suites de prueba.
• Luego, el ciclo continúa generando casos de prueba que se construyen utilizando lenguajes de programación para ejecutar tareas que normalmente llevan a cabo seres humanos.
• Con los datos de prueba obtenidos del código escrito, grabadores inteligentes o plataformas sin código, los casos construidos se ejecutan para descubrir defectos en dichos productos.
• Si hay errores durante la ejecución de la automatización de pruebas, la siguiente fase del ciclo involucrará un proceso de depuración que también puede acelerarse con herramientas de IA autodidactas.
• Las frases de conclusión implican el análisis de los resultados para obtener una visión general del producto probado que luego forma un informe que se envía al equipo de desarrollo para obtener soporte y mantenimiento continuos.

Los procesos de RPA involucran un ciclo de aplicación a mayor escala:

• El software analiza el flujo de trabajo empresarial para comprender qué partes del negocio se pueden automatizar.
• Después de determinar qué se debe automatizar en la industria, se desarrolla un robot para imitar el proceso de flujo de trabajo.
• El bot también se prueba para garantizar el cumplimiento y la ausencia de errores antes de su implementación completa, soporte y mantenimiento.

Diferencias en la escala de aplicación

La automatización de pruebas se implementa solo en una pequeña sección de una empresa para aplicaciones de software existentes. Algunas de estas pequeñas secciones incluyen equipos de investigación y desarrollo, control de calidad e ingeniería de TI. RPA abarca departamentos completos. No solo eso, busca crear un vínculo entre sus procesos. RPA permite centralizar los datos en las empresas para facilitar el acceso y el análisis.

Tanto RPA como la automatización de pruebas son independientes de la plataforma y buscan mejorar la calidad de las ofertas empresariales. Dependiendo de lo que se quiera lograr, los equipos pueden decidir en qué involucrarse en su próximo proyecto de automatización.

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