Использование генеративного ИИ для автоматизации и отчетности тестирования

Размер рынка генеративного ИИ ожидается достигнет $36.06 миллиардов в 2024 году. Он полностью изменил процессы разработки программного обеспечения и обеспечения качества (QA), поставляя высококачественные продукты быстрее.

Одна из областей, где генеративный ИИ внес значительный вклад, – это тестирование программного обеспечения. Исследования показывают, что разработчики программного обеспечения и тестировщики могут выполнять задачи кодирования 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 обеспечении качества программного обеспечения.

Эта статья исследует, как генеративный ИИ может улучшить процессы автоматизации тестирования и наборов в системах программного обеспечения.

Понимание генеративного ИИ

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

В последнее время генеративный ИИ становится все более популярным благодаря своей способности генерировать ответы, подобные человеческим, и автоматизировать задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В контексте тестирования программного обеспечения генеративный ИИ может оптимизировать различные фазы, включая:

• Создание и выполнение стратегии тестирования
• Генерация тестовых случаев
• Отчетность и анализ результатов

Применения генеративного ИИ в автоматизации тестирования

Поскольку компании стремятся к быстрой поставке продукта, многие интегрируют инструменты генеративного ИИ, такие как Github Copilot и Applitools, в свои процессы разработки и тестирования.

Некоторые из важных областей, где генеративный ИИ помогает в автоматизации наборов, являются:

1. Создание тестовых сценариев

Создание полных тестовых случаев может быть длительным процессом.

Здесь инструменты генеративного ИИ помогают в двух формах:

• Улучшение покрытия тестирования: Генеративный ИИ может проанализировать требования приложения и автоматически сгенерировать соответствующие тестовые случаи. Это максимизирует покрытие без избыточных ручных усилий.
• Помощники кодирования: Инструменты генеративного ИИ, такие как Githib copilot и GPT, могут помочь написать повторяющиеся тестовые случаи при написании тестовых сценариев. Как только вы используете эти инструменты, они обучаются в соответствии с вашей структурой кода и домена.

Это позволяет им генерировать новые функции в коде и повторно использовать предыдущие. Одним из таких примеров, использующим Cucumber JS, является изображение ниже:

Github Copilot as An AI Assistant for Cucumber JS Tests

2. Расширенная генерация тестовых данных

Одной из основных целей автоматизации тестирования является репликация производственной среды и тестовых данных. Это может быть критически важным и сложным для реализации в наборах автоматизации тестирования.

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

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

Login Test Data Generation Using Generative AI

3. Улучшение отчетности и аналитики

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

• Автоматизированная отчетность: Создание хорошей автоматизированной отчетности включает сбор и интеграцию данных из различных источников в один отчет. Генеративный ИИ может синтезировать результаты, рассчитать метрики производительности и выявить ложные отрицания.
• Генерация естественного языка (NLG): С помощью NLG генеративный ИИ может преобразовать сырые данные тестирования в более читаемые письменные отчеты. Эта технология позволяет заинтересованным сторонам из всех слоев понять результаты тестирования без необходимости глубоких технических знаний.
• Прогностический анализ: Генеративный ИИ может проанализировать исторические данные анализа, чтобы выявить тенденции и предсказать потенциальные проблемы в будущих выпусках. Эта технология используется для выявления потенциальных рисков и моделей дефектов.
• Реальные инсайты: Генеративный ИИ может помочь организациям достичь реальной отчетности. Интегрируя инструменты генеративного ИИ в непрерывное тестирование и интеграцию, периодические отчеты могут быть сгенерированы.

Эти подробные отчеты могут быть отправлены заинтересованным сторонам и команде QA. Это помогает в более быстром выявлении дефектов и принятии решений.

Postbot in Postman Generating a Line Graph For Test Report 

4. Помощник в исследовательском тестировании

Исследовательское тестирование относится к тестированию программного обеспечения, которое тестировщики могут выполнять без соблюдения набора тестовых сценариев или тестовых случаев. Это позволяет тестировщикам исследовать приложение динамически и обнаружить проблемы, которые могут не быть захвачены через сценарийное тестирование.

Инструменты генеративного ИИ могут улучшить процесс исследовательского тестирования следующими способами:

• Генерация разнообразных тестовых сценариев: Инструменты генеративного ИИ анализируют архитектуру приложения, закономерности использования и тестовые данные, чтобы сгенерировать разнообразные тестовые сценарии и граничные случаи. Эти тестовые сценарии и граничные случаи могут быть пропущены во время ручных тестирований.
• Запись закономерностей использования в производстве: При мониторинге закономерностей в производстве инструменты генеративного ИИ записывают закономерности и используют эти данные для прогнозирования будущих поведений. Эти закономерности также могут быть использованы для построения исследовательских тестовых случаев.

Почему вы должны добавить ИИ в свой набор автоматизации тестирования?

Многие компании сталкиваются с трудностями в навигации по проблемам, связанным с автоматизацией тестирования программного обеспечения. Генеративный ИИ может решить многие из этих проблем.

Интеграция генеративного ИИ в набор автоматизации тестирования может принести значительные выгоды, такие как:

• Эффективность затрат и ресурсов: Как обсуждалось выше, генеративный ИИ может создавать динамические тестовые случаи, которые в конечном итоге являются эффективными по затратам и ресурсам. Он снижает ручные усилия инженеров QA, занимаясь техническим обслуживанием кода и расширенной отчетностью.
• Быстрая поставка на рынок: Использование генеративного ИИ в наборах автоматизации тестирования позволяет разрабатывать более быстрые циклы тестирования. Это может ускорить общий процесс выпуска программного обеспечения.

Это помогает организациям выпускать обновления и новые функции более быстро, сохраняя темп с рыночными требованиями.

• Более высокое качество программного обеспечения: Генеративный ИИ может улучшить покрытие тестирования в качестве помощника в исследовательском тестировании. Это приводит к меньшему количеству дефектов, в результате чего пользовательский опыт улучшается.
• Масштабируемость: Решения на основе ИИ могут легко и быстро масштабироваться 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 прогностические инсайты в автоматизацию тестирования. Кроме того, он может существенно оптимизировать усилия по обеспечению качества, помогая в эффективном тестировании и способствуя своевременной поставке высококачественных программных продуктов.

Изучите Unite.AI для получения дополнительных ресурсов и инсайтов о генеративном ИИ и тестировании программного обеспечения!