Sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per l'automazione dei test e la creazione di report

Si prevede che la dimensione del mercato dell'intelligenza artificiale generativa raggiungerà $36.06 miliardi nel 2024. Ha cambiato completamente i processi di sviluppo software e di garanzia della qualità (QA), fornendo prodotti di alta qualità in tempi più rapidi.

Un ambito in cui l'intelligenza artificiale generativa ha dato un contributo significativo è il test del software. Studi dimostrano che gli sviluppatori e i tester di software possono completare le attività di codifica fino a due volte più velocemente grazie all'intelligenza artificiale generativa.

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa consentono ai team di automatizzare i processi di test e aumentare la precisione. Con questa tecnologia, le aziende possono raggiungere nuovi livelli di efficienza e innovazione nella qualità del software.

Questo articolo esplorerà come l'intelligenza artificiale generativa può migliorare i processi e le suite di automazione dei test nei sistemi software.

Comprensione dell'IA generativa

AI generativa si riferisce ad algoritmi che creano nuovi contenuti, come testo, immagini, codice o altri media, basandosi su modelli appresi da dati esistenti.

Al giorno d'oggi, l'intelligenza artificiale generativa sta diventando sempre più popolare grazie alla sua capacità di generare risposte simili a quelle umane e automatizzare attività che in genere richiedono intelligenza umana. Nel contesto del test del software, l'intelligenza artificiale generativa può semplificare varie fasi, tra cui:

• Costruire ed eseguire un strategia di prova
• Generazione di casi di test
• Reporting e analisi dei risultati

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nell'automazione dei test

Poiché le aziende cercano una consegna rapida dei prodotti, molte stanno integrando strumenti di intelligenza artificiale generativa come Github Secondo pilota e Applitools nei loro flussi di lavoro di sviluppo e test.

Alcune delle aree importanti in cui l'intelligenza artificiale generativa è utile nelle suite di automazione sono:

1. Creazione di script di test

La creazione di casi di test completi può essere un processo che richiede molto tempo.

In questo caso, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono rivelarsi utili in due modi:

• Miglioramento della copertura dei test: L'intelligenza artificiale generativa può analizzare i requisiti dell'applicazione e generare automaticamente casi di test pertinenti. Ciò massimizza la copertura senza eccessivo sforzo manuale.
• Assistenti alla codifica: Strumenti di intelligenza artificiale generativa come Copilota di Githib e GPT può aiutare a scrivere casi di test ripetitivi quando si scrivono script di test. Una volta che usi questi strumenti, vengono addestrati in base alla struttura del tuo codice e al tuo dominio.

Ciò consente loro di generare nuove funzioni nel codice e riutilizzare quelle precedenti. Un esempio del genere è l'utilizzo Cetriolo JS è dimostrato nell'immagine sottostante:

Github Copilot come assistente AI per i test Cucumber JS

2. Generazione avanzata di dati di test

Uno degli obiettivi principali dell'automazione dei test è replicare un ambiente di produzione e dati di test. Ciò può essere critico e impegnativo da implementare nelle suite di automazione dei test.

L'intelligenza artificiale generativa può sintetizzare dati di test realistici basati su modelli appresi da set di dati esistenti. Ciò consente ai tester di condurre test più efficaci e approfonditi.

Ad esempio, testare una semplice funzionalità di login richiede set di dati di test positivi e negativi. L'intelligenza artificiale generativa può aiutare a generare dati nuovi e casuali con ogni ciclo di esecuzione del test.

Generazione di dati di test di accesso tramite intelligenza artificiale generativa

3. Miglioramento dei report e delle analisi

. fase di segnalazione di testing è fondamentale per le parti interessate per comprendere la qualità del software. L'intelligenza artificiale generativa può migliorare significativamente questo processo in diversi modi:

• Report di automazione: Creare un buon report di automazione dei test implica la raccolta e l'integrazione di dati da varie fonti in un unico report. L'intelligenza artificiale generativa può sintetizzare i risultati, calcolare le metriche delle prestazioni e identificare i falsi negativi.
• Generazione del linguaggio naturale (NLG): utilizzando NLG, l'intelligenza artificiale generativa può convertire i dati di test grezzi in report scritti più leggibili. Questa tecnologia consente alle parti interessate di ogni estrazione di comprendere i risultati dei test senza dover disporre di conoscenze tecniche approfondite.
• Analisi predittiva: L'intelligenza artificiale generativa può analizzare i test storici analisi dei dati per identificare le tendenze e prevedere potenziali problemi nelle release future. Questa tecnologia viene utilizzata per identificare potenziali rischi e modelli di difetti.
• Informazioni in tempo reale: L'intelligenza artificiale generativa può aiutare le organizzazioni a ottenere report in tempo reale. Integrando gli strumenti di intelligenza artificiale generativa in test e integrazione continui, è possibile generare report periodici.

Questi report dettagliati possono poi essere inviati via email alle parti interessate e al team QA. Ciò aiuta a identificare più rapidamente i difetti e a prendere decisioni.

Postbot in Postman Generazione di un grafico lineare per il report di prova 

4. Assistente per i test esplorativi

Test esplorativi si riferisce al test del software che i tester possono eseguire senza seguire un set di script di test o casi di test. Consente ai tester di esplorare un'applicazione in modo dinamico e di scoprire problemi che potrebbero non essere rilevati solo tramite test con script.

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono migliorare il processo di test esplorativo nei seguenti modi:

• Generazione di diversi scenari di test: Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa analizzano l'architettura dell'applicazione, i modelli di utilizzo e i dati di test per generare diversi scenari di test e casi limite. Questi scenari di test e casi limite potrebbero essere persi durante test manuale. 
• Registrazione dei modelli di utilizzo in produzione: Durante il monitoraggio dei modelli in produzione, Strumenti di intelligenza artificiale generativa registrare modelli e utilizzare tali dati per prevedere comportamenti futuri. Questi modelli possono anche essere utilizzati per creare casi di test esplorativi.

Perché dovresti aggiungere l'intelligenza artificiale alla tua suite di automazione dei test?

Molte aziende hanno difficoltà a orientarsi sfide associate all'automazione dei test del softwareL'intelligenza artificiale generativa può risolvere molte di queste sfide.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nella suite di automazione dei test può comportare notevoli vantaggi, tra cui:

• Efficienza dei costi e delle risorse: Come discusso sopra, l'IA generativa può creare casi di test dinamici che sono in ultima analisi convenienti in termini di costi e risorse. Riduce lo sforzo manuale degli ingegneri QA gestendo manutenzione del codice e reporting esteso.
• Time-to-market più rapido: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa nelle suite di automazione dei test consente di sviluppare cicli di test più rapidi. Può accelerare il processo complessivo processo di rilascio del software.

Ciò aiuta le organizzazioni a rilasciare aggiornamenti e nuove funzionalità più rapidamente, restando al passo con le richieste del mercato.

• Software di qualità superiore: L'intelligenza artificiale generativa può migliorare la copertura dei test come assistente di test esplorativo. Porta a meno difetti, con conseguente migliore esperienza utente.
• Scalabilità: Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono essere implementate in modo semplice e rapido adattabile alla tua applicazione, adattandosi alla crescita e alla complessità senza un aumento proporzionale dello sforzo di test.

L'intelligenza artificiale generativa può automatizzare le attività di routine, migliorare le capacità di reporting e fornire informazioni predittive sull'automazione dei test. Inoltre, può semplificare notevolmente gli sforzi di QA assistendo nei test efficienti, contribuendo alla consegna tempestiva di prodotti software di qualità superiore.

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