Como é avaliada a dificuldade das tarefas no processo de testes e automação?

A avaliação da complexidade das tarefas no processo de teste e automação baseia-se geralmente nos seguintes fatores:

• Área funcional: Quão complexa é a função testada, se ela afeta partes críticas do sistema, se há dependências de outros módulos.
• Volume de testes: Quantos casos de teste precisam ser desenvolvidos e executados, qual o volume de dados necessário para o ambiente de teste.
• Habilidades técnicas: Se são necessárias conhecimentos específicos em uma tecnologia, ferramenta, linguagem de programação para automação ou um tipo específico de teste (por exemplo, desempenho).
• Disponibilidade de documentação: Quão completa e atualizada está a documentação sobre funcionalidade, requisitos, arquitetura.
• Estabilidade do ambiente: Quão estável é o ambiente de teste, se são necessárias configurações adicionais ou esforços para mantê-lo.
• Riscos: Quais riscos potenciais estão associados ao teste ou automação desta tarefa (por exemplo, alto risco de bloqueio de testes devido a dependências externas).
• Interação: Se é necessária interação ativa com outras equipes (desenvolvimento, DevOps) ou partes interessadas.
• Experiência com tarefas similares: Se há experiência prévia na realização de tarefas similares em complexidade e volume.

Para avaliação, são utilizadas várias técnicas, por exemplo:

• Planning Poker: A equipa discute a tarefa e avalia a sua complexidade usando cartas especialmente desenvolvidas (frequentemente com números de Fibonacci).
• Tamanho de T-Shirt: Avaliação da complexidade por tamanhos de camisetas (S, M, L, XL), que fornece uma estimativa mais grosseira, mas rápida.
• Opinião de Especialistas: Um membro experiente da equipa fornece uma avaliação com base na sua experiência.
• Analogia: Avaliação da complexidade comparando com tarefas semelhantes previamente realizadas.

Na automação, fatores específicos adicionais incluem:

• Complexidade dos localizadores: Quão fácil é encontrar e estabilizar os localizadores dos elementos na página.
• Estabilidade da UI: Com que frequência a interface do utilizador muda.
• Integração com o framework: Quão fácil é integrar os scripts automatizados no framework de teste existente.
• Preparação de dados: Quão difícil é preparar os dados de teste para testes automatizados.
• Confiabilidade dos testes: A probabilidade de surgirem testes "flaky" (testes instáveis que às vezes falham sem razões visíveis).

A avaliação da complexidade ajuda a planear recursos, definir prioridades, prever tempos de execução e gerir riscos. Não é um método científico preciso, mas sim uma ferramenta para uma melhor compreensão do volume de trabalho.