Generative KI für Testautomatisierung und Reporting nutzen

Der Markt für generative KI wird voraussichtlich 36.06 Milliarden Dollar im Jahr 2024. Es hat die Prozesse der Softwareentwicklung und Qualitätssicherung (QA) vollständig verändert und ermöglicht schnellere Lieferung qualitativ hochwertiger Produkte.

Ein Bereich, in dem generative KI bedeutende Beiträge geleistet hat, ist das Testen von Software. Studien zeigen, dass Softwareentwickler und -tester Codierungsaufgaben mit generativer KI bis zu doppelt so schnell erledigen können.

Generative KI-Tools ermöglichen es Teams, Testprozesse zu automatisieren und die Genauigkeit zu steigern. Mit dieser Technologie können Unternehmen neue Ebenen der Effizienz und Innovation in der Softwarequalität erreichen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie generative KI Testautomatisierungsprozesse und -pakete in Softwaresystemen verbessern kann.

Generative KI verstehen

Generative KI bezieht sich auf Algorithmen, die auf der Grundlage von aus vorhandenen Daten gelernten Mustern neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder andere Medien erstellen.

Heutzutage erfreut sich generative KI immer größerer Beliebtheit, da sie menschenähnliche Reaktionen erzeugen und Aufgaben automatisieren kann, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Rahmen von Softwaretests kann generative KI verschiedene Phasen rationalisieren, darunter:

• Aufbau und Ausführung einer Teststrategie
• Testfälle generieren
• Reporting und Ergebnisanalyse

Anwendungsfälle von Generativer KI in der Testautomatisierung

Da Unternehmen eine schnelle Produktlieferung anstreben, integrieren viele generative KI-Tools wie Github Copilot und Applitools in ihre Entwicklungs- und Test-Workflows.

Einige der wichtigen Bereiche, in denen Generative KI in Automatisierungspaketen hilft, sind:

1. Erstellen von Testskripten

Das Erstellen umfassender Testfälle kann ein zeitaufwändiger Prozess sein.

Hier helfen generative KI-Tools in zwei Formen:

• Verbesserung der Testabdeckung: Generative KI kann Anwendungsanforderungen analysieren und automatisch relevante Testfälle generieren. Dies maximiert die Abdeckung ohne übermäßigen manuellen Aufwand.
• Kodierassistenten: Generative KI-Tools wie Githib-Copilot sowie GPT kann beim Schreiben von Testskripten beim Schreiben sich wiederholender Testfälle helfen. Sobald Sie diese Tools verwenden, werden sie entsprechend Ihrer Codestruktur und Domäne trainiert.

Dadurch können sie neue Funktionen im Code generieren und die vorherigen wiederverwenden. Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung Gurke JS wird im Bild unten gezeigt:

Github Copilot als KI-Assistent für Cucumber JS-Tests

2. Verbesserte Testdatengenerierung

Eines der Hauptziele der Testautomatisierung ist die Replikation eines Produktionsähnliche Umgebung und Testdaten. Dies kann in Testautomatisierungssuiten kritisch und schwierig umzusetzen sein.

Generative KI kann realistische Testdaten auf Basis erlernter Muster aus vorhandenen Datensätzen synthetisieren. Dadurch können Tester effektivere und gründlichere Tests durchführen.

Zum Testen einer einfachen Anmeldefunktion sind beispielsweise positive und negative Testdatensätze erforderlich. Generative KI kann dabei helfen, bei jedem Testausführungszyklus neue und zufällige Daten zu generieren.

Generierung von Login-Testdaten mittels Generativer KI

3. Verbesserung der Berichterstattung und Analyse

Das Berichtsphase Die Durchführung von Tests ist für die Stakeholder entscheidend, um die Qualität der Software zu verstehen. Generative KI kann diesen Prozess auf verschiedene Weise deutlich verbessern:

• Automatisierungsberichte: Um einen guten Testautomatisierungsbericht zu erstellen, müssen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem Bericht integriert werden. Generative KI kann Ergebnisse synthetisieren, Leistungsmetriken berechnen und falsche Negative identifizieren.
• Erzeugung natürlicher Sprache (NLG): Die richtigen NLG, generative KI kann Rohtestdaten in besser lesbare schriftliche Berichte umwandeln. Diese Technologie ermöglicht es Stakeholdern aller Hintergründe, Testergebnisse zu verstehen, ohne dass sie über tiefgreifende technische Kenntnisse verfügen müssen.
• Prädiktive Analyse: Generative KI kann historische Tests analysieren Datenanalyse um Trends zu erkennen und potenzielle Probleme in zukünftigen Versionen vorherzusagen. Diese Technologie wird verwendet, um potenzielle Risiken und Fehlermuster zu erkennen.
• Echtzeit-Einblicke: Generative KI kann Unternehmen dabei helfen, Echtzeitberichte zu erstellen. Durch die Einbindung generativer KI-Tools in kontinuierliche Tests und Integration können regelmäßige Berichte erstellt werden.

Diese detaillierten Berichte können dann per E-Mail an die Beteiligten und das QA-Team gesendet werden. Dies hilft bei der schnelleren Identifizierung von Mängeln und der Entscheidungsfindung.

Postbot in Postman: Generieren eines Liniendiagramms für einen Testbericht 

4. Explorativer Testassistent

Versuchsforschung bezieht sich auf Softwaretests, die Tester durchführen können, ohne einer Reihe von Testskripten oder Testfällen zu folgen. Tester können damit eine Anwendung dynamisch untersuchen und Probleme entdecken, die möglicherweise nicht allein durch skriptbasierte Tests erfasst werden.

Generative KI-Tools können den explorativen Testprozess auf folgende Weise verbessern:

• Generierung vielfältiger Testszenarien: Generative KI-Tools analysieren die Architektur, Nutzungsmuster und Testdaten der Anwendung, um verschiedene Testszenarien und Randfälle zu generieren. Diese Testszenarien und Randfälle können während der manuelles Testen. 
• Erfassung von Nutzungsmustern in der Produktion: Bei der Überwachung von Mustern in der Produktion Generative KI-Tools Muster aufzeichnen und diese Daten verwenden, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Diese Muster können auch zum Erstellen explorativer Testfälle verwendet werden.

Warum sollten Sie Ihrer Testautomatisierungssuite KI hinzufügen?

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, sich in der Herausforderungen im Zusammenhang mit der SoftwaretestautomatisierungGenerative KI kann viele dieser Herausforderungen lösen.

Die Integration generativer KI in die Testautomatisierungssuite kann erhebliche Vorteile mit sich bringen, beispielsweise:

• Kosten- und Ressourceneffizienz: Wie oben erläutert, kann Generative AI dynamische Testfälle erstellen, die letztlich kosten- und ressourceneffizient sind. Es reduziert den manuellen Aufwand der QA-Ingenieure durch die Handhabung Codewartung und erweiterte Berichterstattung.
• Schnellere Time-to-Market: Der Einsatz generativer KI in Testautomatisierungssuiten ermöglicht die Entwicklung schnellerer Testzyklen. Es kann die Gesamt Software-Release-Prozess.

Dadurch können Unternehmen Aktualisierungen und neue Funktionen schneller veröffentlichen und mit der Marktnachfrage Schritt halten.

• Höhere Qualitätssoftware: Generative KI kann als explorativer Testassistent die Testabdeckung verbessern. Sie führt zu weniger Fehlern und damit zu einer besseren Benutzererfahrung.
• Skalierbarkeit: KI-basierte Lösungen können einfach und schnell Skalieren Sie mit Ihrer Anwendung, sodass Wachstum und Komplexität berücksichtigt werden können, ohne dass der Testaufwand proportional steigt.

Generative KI kann Routineaufgaben automatisieren, Berichtsfunktionen verbessern und prädiktive Einblicke in die Testautomatisierung liefern. Darüber hinaus kann sie die QA-Bemühungen erheblich rationalisieren, indem sie bei effizienten Tests hilft und so zur pünktlichen Bereitstellung qualitativ hochwertigerer Softwareprodukte beiträgt.

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