Fremtiden til AI i kvalitetssikring

Tradisjonelle kvalitetssikringsprosesser (QA) har lenge vært avhengig av manuell testing og forhåndsdefinerte testtilfeller. Selv om disse metodene var effektive tidligere, er de ofte trege, utsatt for menneskelige feil og fører til utviklingsforsinkelser og høye kostnader. Ikke overraskende, Gartner rapporterer at 88 % av tjenestelederne føler at dagens QA-tilnærminger ikke oppfyller merket. Ettersom AI står i sentrum, kan AI-kvalitetssikring gi teamene mulighet til å levere programvare av høyere kvalitet raskere. Denne artikkelen forklarer hvordan AI i kvalitetssikring effektiviserer programvaretesting samtidig som produktets ytelse forbedres.

Hva er AI-drevet kvalitetssikring?

AI kvalitetssikring (QA) bruker kunstig intelligens for å effektivisere og automatisere ulike deler av programvaretestprosessen. AI-drevet QA introduserer flere tekniske innovasjoner som transformerer testprosessen.

Maskinlæringsmodeller analyserer historiske data for å oppdage områder med høy risiko, prioritere testtilfeller og optimalisere testdekningen. AI automatiserer også generering av testdata, og skaper et bredt spekter av testdata som reduserer behovet for manuell input.

Med adaptiv testing, AI justerer testtilfeller i sanntid ettersom brukerkravene endres. I tillegg gir AI testere i stand til å bygge og kjøre tester enkelt uten å skrive en eneste linje med kode.

Fordeler med AI i kvalitetssikring

Her er noen fordeler med AI-drevet kvalitetssikring:

• Større effektivitet: AI tar over de repeterende oppgavene som ofte bremser QA-prosessen. Som et resultat kan QA-team fokusere på å levere høyytende programvare i stedet for å generere testtilfeller og spore feil manuelt. AI automatiserer generering av testdata også, og skaper et bredt spekter av testdata som reduserer behovet for manuell input. Som et resultat utfører QA-team et større volum av testtilfeller og dekker et bredere spekter av scenarier. Med disse fordelene kan AI-drevet QA hjelpe organisasjoner med å redusere QA-kostnadene med mer enn 50%.
• Forbedret nøyaktighet: AI-drevet automatisering øker QA-nøyaktigheten ved å eliminere menneskelige feil som er vanlige ved manuell testing. Automatisert QA overgår manuell testing ved å tilby opptil 90% nøyaktighet. Som et resultat blir det bedre til å gjenkjenne mønstre, feil og ytelsesproblemer som manuelle testere kan gå glipp av.
• Intelligent testing: Maskinlæring analyserer tidligere data for å identifisere høyrisikoområder og hjelper til med å prioritere hvilke testtilfeller som trenger oppmerksomhet først. Gjennom AI-drevet adaptiv testing kan testere oppdatere testtilfeller i sanntid etter hvert som behov og krav utvikler seg.

Nye trender innen kvalitetskontroll av AI-programvare

AI omformer hvordan QA-team fungerer, fra å fremskynde testoppretting til å forbedre testdataadministrasjonen. Her er noen nye trender innen kvalitetskontroll av AI-programvare:

AI-drevet testautomatisering

Å lage testcases er nå raskere og mer nøyaktig med AI. Verktøy som Taskades AI Test Case Generator analyser programvarekrav og automatiser testtilfeller automatisk for å dekke et bredt spekter av scenarier. Dette forenkler testprosessen og sikrer at du ikke går glipp av noen kritiske områder. Resultatet? Bedre dekning og høyere nøyaktighet, alt på kortere tid.

Automatisk gjenoppretting fra testfeil

En av de mest verdifulle AI-funksjonene er automatisk gjenoppretting fra testfeil eller 'selv helbreding». TestRigor utmerker seg her, siden den kan justere tester automatisk når applikasjonen endres. Dette betyr færre avbrudd og mindre tid brukt på å fikse testskript. Testene mislykkes bare når AI oppdager feil som er relevante for applikasjonskrav.

Forbedret prediktiv analyse for kvalitet

Verktøy som de som brukes av Atlassian dykke ned i historiske data for å forutsi potensielle feil og oppdage rotårsaker før de blir mer betydelige problemer. Dette gjør at teamene kan fokusere på høyrisikoområder og prioritere testing der det betyr mest. McKinsey påpeker at disse analysene kan forbedre programvarens pålitelighet betydelig og kutte ned på garantikostnadene.

Forbedret styring av testdata

Med AI-drevne verktøy blir det mye enklere å administrere testdata. Løsninger som tilbyr syntetisk datagenerering og datamaskering sikrer at testdataene er realistiske og nøyaktige samtidig som sensitiv informasjon beskyttes. Syntetiske data hjelper QA-team med å gjennomføre meningsfulle tester samtidig som de overholder forskrifter for personvern.

AI-drevet overvåking

AI-drevet overvåking tilbyr tilbakemeldinger i sanntid under testing, noe som betyr at problemer kan oppdages og fikses umiddelbart. Overvåkingsverktøy sporer ytelse på tvers av ulike miljøer. Dette sikrer at programvaren fungerer konsistent uansett hvor den kjører. Dette gjør også feilsøking raskere og holder ytelsen på nivå under ulike forhold.

Forbedret prioritering av testtilfeller

Et annet område hvor AI gjør en betydelig innvirkning er prioritering av testtilfeller. Verktøy som Deloitte Digital Tester bruke historiske testresultater og produktbruksdata for å bestemme de mest kritiske testene. Derfor kan team fokusere på de viktigste testene først, redusere unødvendige tester og forbedre den generelle effektiviteten i QA-prosessen.

Hvordan populære testverktøy utnytter AI i kvalitetssikring

Testverktøy blir smartere og mer effektive ved å integrere AI. Her er noen populære verktøy som bruker AI for å øke sine evner.

Test automatiseringsverktøy

• Selenium bruker kunstig intelligens for å forbedre funksjonene for webautomatisering ved å effektivt identifisere dynamiske elementer i nettapplikasjoner. Den AI-drevne selvhelbredende funksjonen holder testskript oppdatert etter hvert som applikasjonselementer endres, noe som reduserer behovet for manuelt vedlikehold. Dette gjør Selenium til et allsidig verktøy for å automatisere funksjonstester på tvers av flere plattformer og nettlesere.
• Appium bruker AI for å forenkle testing av mobilapper på tvers av iOS- og Android-plattformer. Den automatiserer gjenkjenning og interaksjon med mobile elementer, for eksempel bevegelser og innganger. Til syvende og sist hjelper AI Appium med å strømlinjeforme testopprettingsprosessen og gi brukerne en enhetlig testopplevelse på tvers av begge mobile operativsystemer.

Teststyringsverktøy

• TestRail integrerer AI for å effektivisere testadministrasjon ved å generere testcases gjennom NLP. Den går ett skritt videre og prioriterer hver testsak basert på risiko. I tillegg bruker TestRail AI for å hjelpe til med feilsøking, noe som gjør testvedlikeholdet mer effektivt og reduserer sannsynligheten for feil.
• ALM Octane bruker AI for å forbedre testadministrasjon og analyse. Den AI-drevne kvalitetsrisikoanalysen anbefaler tester for høyrisikoområder, for å sikre at kritiske problemer dekkes. Plattformens AI-drevne rotårsaksanalyse hjelper til med å finne defekter, mens NLP lar både tekniske og ikke-tekniske brukere enkelt lage tester på naturlig språk.

QA-verktøy

• TestCraft tilbyr en AI-drevet plattform med lav kode for testing av nettapplikasjoner. Den genererer automatisk testscenarier og bruker AI til å selvhelbrede testskript etter hvert som brukergrensesnittet endres. Dette minimerer behovet for manuelle oppdateringer.
• ACCELQ forenkler testautomatisering med sin AI-drevne, kodeløse plattform. Den støtter atferdsdrevet utvikling (BDD), som speiler ekte forretningsprosesser for å lage gjenbrukbare testcaser. I tillegg hjelper AI med å administrere automatiseringen av komplekse dynamiske nettsider og APIer, noe som gjør ACCELQ svært effektiv for å teste moderne nettapplikasjoner og tjenester.
• Parasoft bruker AI for å forbedre sin kontinuerlige kvalitetsplattform ved å automatisere ende-til-ende testprosesser. AI forbedrer testdekningen fra kode til brukergrensesnitt, og sikrer programvarepålitelighet. Plattformen tilbyr også AI-drevet analyse for å identifisere testhull og optimalisere den overordnede teststrategien.

Utfordringer og begrensninger ved AI kvalitetskontroll

Mens AI gir flere fordeler til QA, er det noen utfordringer å huske på. For det første krever å legge til AI i QA-arbeidsflyten en betydelig forhåndsinvestering. Bedrifter må allokere nødvendig tid og ressurser på forhånd for å bruke AI effektivt.

Utover kostnadene kan unøyaktige eller partiske data kompromittere resultatene, noe som gjør AI mindre effektiv til å oppdage feil eller optimalisere testing. Dette er nært knyttet til økende etiske bekymringer. Hvis AI lærer av partiske data, vil resultatene gjenspeile disse skjevhetene og skjeve resultatene. QA-team må granske data og opprettholde åpenhet gjennom hele testarbeidsflyten for å sikre rettferdighet.

Tilsvarende generativ AI har ennå ikke modnet i QA, spesielt i mobilapp-testing. Det kan for eksempel ikke verktøy som ChatGPT ennå test på tvers av forskjellige mobile enheter. Dette begrenser deres evne til å laste apper på spesifikk maskinvare eller lage detaljerte testtilfeller for spesifikke funksjoner som påloggingsskjermer. Disse begrensningene viser at selv om kunstig intelligens er i rask utvikling, har den ennå ikke erstattet behovet for manuell testing på visse områder.

Hvordan vil AI påvirke kvalitetssikringen i fremtiden?

Etter hvert som flere QA-team tar i bruk AI for sin enestående effektivitet og presisjon, vil det bli en integrert del av arbeidsflytene deres. Resultatet vil være større innovasjon og nye målestokker for hastighet og kvalitet i programvareutvikling.

AI-drevet QA er også i ferd med å bli sentral i DevOps. Sømløs integrasjon vil tillate kontinuerlig testing og raskere utgivelsessykluser. Prosessene vil bli mer effektive, og samarbeidet mellom utviklings- og kvalitetssikringsteam vil bli bedre.

Opplæring vil bli avgjørende ettersom AI transformerer QA. Organisasjoner må investere i opplæring for å sikre at team fullt ut kan utnytte AIs potensial. De som tilpasser seg vil lede i en AI-drevet fremtid, mens andre risikerer å havne på etterskudd.

Avsluttende ord

AI-drevet QA er klar til å automatisere repeterbare oppgaver og muliggjøre smartere og mer effektiv testing. Fra automatisering av generering av testtilfeller til forbedring av feildeteksjon og redusert time-to-market, setter AI-drevet QA nye standarder for hastighet og kvalitet.

Hold deg i forkant i fremtiden for AI-drevet QA – følg med Unite.AI for de siste oppdateringene!