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Criação automatizada de casos de teste que funciona sem scripts
A geração de casos de teste por IA do Keysight Eggplant cria e executa seus casos de teste a partir de um modelo da sua aplicação, permitindo que você obtenha cobertura completa sem precisar escrever ou manter um único script.
Resultados reais alcançados pelas equipes com o teste Eggplant da Keysight
Execução de testes 93% mais rápida
Reduzir os ciclos de teste de 3 semanas para apenas 1 dia
3.730 dias de testes economizados
Economia de mais de US$ 900 mil por meio de testes de regressão automatizados
Redução de 92% nas horas dedicadas aos testes
Liberar as equipes para que se concentrem na inovação, e não em testes manuais
Escrever casos de teste manualmente é o gargalo que ninguém conseguiu resolver
Criação manual de casos de teste |
Geração de casos de teste de IA com o Keysight Eggplant |
| ❌ A criação de casos de teste leva mais tempo do que o próprio teste do recurso | ✅ Casos de teste automatizados gerados a partir do modelo da sua aplicação em poucos minutos |
| ❌ Os scripts deixam de funcionar assim que a interface do usuário muda | ✅ Atualize o modelo uma vez. Os casos de teste são recriados automaticamente |
| ❌ A cobertura vai até onde sua imaginação chegar |
✅ A IA abrange todas as possibilidades relevantes, mesmo aquelas que você nunca consideraria |
| ❌ Os testes de regressão levam semanas antes de cada ciclo de lançamento | ✅ A Fujifilm reduziu os testes de regressão de 3 semanas para 1 dia |
| ❌ Maior cobertura significa mais trabalho manual | ✅ Um modelo amplia a cobertura dos testes, permitindo que você se concentre em tarefas mais importantes |
Solicite sua demonstração
20 minutos.Só isso.
Traga um cenário de teste real e vamos mostrar como a geração de casos de teste por IA funciona no seu fluxo de trabalho.
Nomeada líder no Quadrante Mágico™ 2025 da Gartner® para ferramentas de teste de software com IA
A Keysight foi nomeada Líder no Quadrante Mágico™ 2025 da Gartner® para Ferramentas de Teste de Software Aumentadas por IA, refletindo a avaliação da Gartner dos fornecedores com base na Integridade da Visão e na Capacidade de Execução.
De uma única viagem à cobertura em grande escala
Passo 1. Modelar a jornada
Defina o fluxo de trabalho, os principais estados e as variações relevantes, tais como funções dos usuários, regras de negócios, condições dos dados e diferenças entre ambientes.
Passo 2. Gerar caminhos a partir do modelo
Os algoritmos de aprendizado de máquina e a IA geram automaticamente percursos executáveis que abrangem combinações de jornadas mais significativas do que a criação manual de scripts.
Etapa 3. Executar em ambientes reais
Funciona em computadores, na web, em dispositivos móveis, em Citrix/VDI e em outras configurações restritas.
Etapa 4. Analisar a cobertura e as evidências de execução
Analise a cobertura do modelo, os caminhos executados, os resultados de aprovação/reprovação, as capturas de tela, os registros e as evidências da execução para entender o que foi testado e o que falhou.
Etapa 5. Atualize o modelo à medida que os fluxos de trabalho evoluem
Atualize o modelo e reutilize os recursos à medida que a aplicação muda, sem precisar recompilar grandes conjuntos de scripts.
O que dizem nossos clientes
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“...conseguimos reduzir em 92% as horas de trabalho de todo o processo de testes em comparação com as necessárias nos testes manuais convencionais.”
Sra. Mio Azuma, pesquisadora, FUJIFILM Software Co