Использование генеративного ИИ для автоматизации тестирования и создания отчетов

Ожидается, что размер рынка генеративного ИИ достигнет расходы на видеорекламу в мире достигнут в 2024 году. Он полностью изменил процессы разработки программного обеспечения и обеспечения качества (QA), позволяя быстрее выпускать высококачественные продукты.

Одной из областей, где генеративный ИИ внес значительный вклад, является тестирование программного обеспечения. Исследования показать, что разработчики и тестировщики программного обеспечения могут выполнять задачи по кодированию до двух раз быстрее с помощью генеративного ИИ.

Инструменты генеративного ИИ позволяют командам автоматизировать процессы тестирования и повысить точность. С помощью этой технологии компании могут достичь новых уровней эффективности и инноваций в качестве программного обеспечения.

В этой статье мы рассмотрим, как генеративный ИИ может улучшить процессы и пакеты автоматизации тестирования в программных системах.

Понимание генеративного ИИ

Генеративный ИИ относится к алгоритмам, которые создают новый контент, такой как текст, изображения, код или другие медиаданные, на основе закономерностей, извлеченных из существующих данных.

В наши дни генеративный ИИ становится все более популярным из-за его способности генерировать человекоподобные ответы и автоматизировать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В контексте тестирования программного обеспечения генеративный ИИ может оптимизировать различные фазы, включая:

• Создание и реализация стратегия тестирования
• Создание тестовых случаев
• Отчетность и анализ результатов

Примеры использования генеративного ИИ в автоматизации тестирования

Поскольку компании стремятся к быстрой доставке продукции, многие из них интегрируют инструменты генеративного ИИ, такие как Github. Copilot и Applitools в свои рабочие процессы разработки и тестирования.

Вот несколько важных областей, где генеративный ИИ помогает в комплексах автоматизации:

1. Создание тестовых сценариев

Создание комплексных тестовых случаев может занять много времени.

Здесь инструменты генеративного ИИ помогают в двух формах:

• Улучшение тестового покрытия: Генеративный ИИ может анализировать требования приложений и автоматически генерировать соответствующие тестовые случаи. Это максимизирует покрытие без чрезмерных ручных усилий.
• Помощники по кодированию: Инструменты генеративного ИИ, такие как второй пилот Githib и GPT может помочь написать повторяющиеся тестовые случаи при написании тестовых скриптов. После того, как вы используете эти инструменты, они обучаются в соответствии со структурой вашего кода и доменом.

Это позволяет им генерировать новые функции в коде и повторно использовать предыдущие. Один из таких примеров использования Огурец JS показано на рисунке ниже:

Github Copilot как помощник ИИ для тестов Cucumber JS

2. Улучшенная генерация тестовых данных

Одной из основных целей автоматизации тестирования является воспроизведение производственная среда и тестовые данные. Это может быть критически важным и сложным для внедрения в пакеты автоматизации тестирования.

Генеративный ИИ может синтезировать реалистичные тестовые данные на основе изученных шаблонов из существующих наборов данных. Это позволяет тестировщикам проводить более эффективное и тщательное тестирование.

Например, тестирование простого функционала входа требует положительных и отрицательных тестовых наборов данных. Генеративный ИИ может помочь генерировать новые и случайные данные с каждым циклом выполнения теста.

Генерация тестовых данных для входа с использованием генеративного ИИ

3. Улучшение отчетности и аналитики

Команда фаза отчетности тестирования имеет решающее значение для понимания заинтересованными сторонами качества программного обеспечения. Генеративный ИИ может значительно улучшить этот процесс несколькими способами:

• Автоматизация отчетов: Создание хорошего отчета по автоматизации тестирования включает сбор и интеграцию данных из различных источников в один отчет. Генеративный ИИ может синтезировать результаты, рассчитывать показатели производительности и выявлять ложные отрицательные результаты.
• Генерация естественного языка (NLG): . гульденов, генеративный ИИ может преобразовывать необработанные данные тестирования в более читаемые письменные отчеты. Эта технология позволяет заинтересованным сторонам из всех слоев общества понимать результаты тестирования без необходимости глубоких технических знаний.
• Прогностический анализ: Генеративный ИИ может анализировать исторические тесты анализ данных для выявления тенденций и прогнозирования потенциальных проблем в будущих выпусках. Эта технология используется для выявления потенциальных рисков и моделей дефектов.
• Информация в реальном времени: Генеративный ИИ может помочь организациям добиться отчетности в реальном времени. Интегрируя инструменты генеративного ИИ в непрерывное тестирование и интеграцию, можно создавать периодические отчеты.

Эти подробные отчеты затем можно отправлять по электронной почте заинтересованным лицам и команде QA. Это помогает быстрее выявлять дефекты и принимать решения.

Postbot в Postman создает линейный график для тестового отчета 

4. Помощник по исследовательскому тестированию

Исследовательское тестирование относится к тестированию программного обеспечения, которое тестировщики могут выполнять без следования набору тестовых сценариев или тестовых случаев. Это позволяет тестировщикам динамически исследовать приложение и обнаруживать проблемы, которые невозможно выявить только с помощью тестирования по сценарию.

Инструменты генеративного ИИ могут улучшить процесс исследовательского тестирования следующими способами:

• Генерация разнообразных тестовых сценариев: Инструменты генеративного ИИ анализируют архитектуру приложения, шаблоны использования и тестовые данные для создания разнообразных тестовых сценариев и пограничных случаев. Эти тестовые сценарии и пограничные случаи могут быть упущены во время ручное тестирование. 
• Модели использования записи в производстве: При мониторинге закономерностей в производстве, Инструменты генеративного ИИ записывать шаблоны и использовать эти данные для прогнозирования будущего поведения. Эти шаблоны также могут быть использованы для создания исследовательских тестовых случаев.

Почему вам следует добавить ИИ в свой пакет автоматизации тестирования?

Многие компании испытывают трудности с ориентацией проблемы, связанные с автоматизацией тестирования программного обеспечения. Генеративный ИИ может решить многие из этих проблем.

Интеграция генеративного ИИ в комплекс автоматизации тестирования может принести значительные преимущества, такие как:

• Эффективность затрат и ресурсов: Как обсуждалось выше, генеративный ИИ может создавать динамические тестовые случаи, которые в конечном итоге являются экономически и ресурсоэффективными. Он сокращает ручные усилия инженеров QA, обрабатывая обслуживание кода и расширенная отчетность.
• Более быстрый выход на рынок: Использование генеративного ИИ в пакетах автоматизации тестирования позволяет разрабатывать более быстрые циклы тестирования. Это может ускорить общее процесс выпуска программного обеспечения.

Это помогает организациям быстрее выпускать обновления и новые функции, отвечая требованиям рынка.

• Программное обеспечение более высокого качества: Генеративный ИИ может улучшить покрытие тестирования в качестве помощника исследовательского тестирования. Это приводит к уменьшению количества дефектов, что приводит к улучшению пользовательского опыта.
• Масштабируемость. Решения на основе искусственного интеллекта могут легко и быстро масштабируйтесь вместе с вашим приложением, приспосабливаясь к росту и сложности без пропорционального увеличения усилий по тестированию.

Генеративный ИИ может автоматизировать рутинные задачи, улучшить возможности отчетности и предоставить прогнозные идеи для автоматизации тестирования. Более того, он может значительно оптимизировать усилия по обеспечению качества, помогая эффективному тестированию, способствуя своевременной поставке более качественных программных продуктов.

Знакомьтесь Unite.ИИ для получения дополнительных ресурсов и информации о генеративном ИИ и тестировании программного обеспечения!