Використання генерації штучного інтелекту для автоматизації тестування та звітності

Ринок генерації штучного інтелекту очікується досягнути розміру $36,06 млрд у 2024 році. Він повністю змінив процеси розробки програмного забезпечення та забезпечення якості (QA), забезпечуючи швидше поставку високоякісних продуктів.

Одна з областей, де генерація штучного інтелекту зробила значний внесок, – це тестування програмного забезпечення. Дослідження показують, що розробники програмного забезпечення та тестувальники можуть виконувати завдання з кодуванням до двох разів швидше за допомогою генерації штучного інтелекту.

Інструменти генерації штучного інтелекту дозволяють командам автоматизувати процеси тестування та підвищувати точність. За допомогою цієї технології компанії можуть досягти нових рівнів ефективності та інновацій у сфері якості програмного забезпечення.

Ця стаття буде досліджувати, як генерація штучного інтелекту може покращити процеси автоматизації тестування та звітності в системах програмного забезпечення.

Поняття генерації штучного інтелекту

Генерація штучного інтелекту відноситься до алгоритмів, які створюють новий контент, такий як текст, зображення, код або інші медіа, на основі законів, вивчених з існуючих даних.

Ці дні генерація штучного інтелекту стає все популярнішою через свою здатність генерувати подібні до людини відповіді та автоматизувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. У контексті тестування програмного забезпечення генерація штучного інтелекту може оптимізувати різні фази, включаючи:

• Створення та виконання стратегії тестування
• Генерація тестових випадків
• Звітність та аналіз результатів

Використання генерації штучного інтелекту в автоматизації тестування

Бізнеси шукають швидку поставку продукту, тому багато з них інтегрують інструменти генерації штучного інтелекту, такі як Github Copilot та Applitools, у свої робочі процеси розробки та тестування.

Деякі важливі області, де генерація штучного інтелекту допомагає в автоматизації тестування, включають:

1. Створення тестових сценаріїв

Створення повних тестових випадків може бути тривалим процесом.

Інструменти генерації штучного інтелекту допомагають у двох формах:

• Поліпшення покриття тестування: Генерація штучного інтелекту може аналізувати вимоги програми та автоматично генерувати відповідні тестові випадки. Це максимізує покриття без надмірних ручних зусиль.
• Помічники кодування: Інструменти генерації штучного інтелекту, такі як Githib copilot та GPT, можуть допомогти написати повторювані тестові випадки при написанні тестових сценаріїв. Після використання цих інструментів вони тренуються відповідно до вашої структури коду та домену.

Це дозволяє їм генерувати нові функції в коді та повторно використовувати попередні. Приклад використання Cucumber JS показаний на зображенні нижче:

Github Copilot як помічник штучного інтелекту для тестів Cucumber JS

2. Покращення генерації тестових даних

Одна з основних цілей автоматизації тестування – відтворити продуктивне середовище та тестові дані. Це може бути критично важливо та складно реалізувати в автоматизованих тестових наборах.

Генерація штучного інтелекту може синтезувати реалістичні тестові дані на основі вивчених закономірностей з існуючих наборів даних. Це дозволяє тестувальникам проводити більш ефективне та повне тестування.

Наприклад, тестування простої функції входу вимагає позитивних та негативних тестових наборів даних. Генерація штучного інтелекту може допомогти генерувати нові та випадкові дані з кожним циклом виконання тесту.

Генерація тестових даних для входу за допомогою генерації штучного інтелекту

3. Покращення звітності та аналітики

Фаза звітності тестування є важливою для розуміння якості програмного забезпечення. Генерація штучного інтелекту може суттєво покращити цей процес кількома способами:

• Автоматизація звітності: Створення хорошої автоматизованої звітності тестування включає збор та інтеграцію даних з різних джерел у один звіт. Генерація штучного інтелекту може синтезувати результати, розрахувати метрики продуктивності та визначити хибні негативи.
• Генерація природної мови (NLG): Використовуючи NLG, генерація штучного інтелекту може перетворити сирі дані тестування на більш читабельні звіти. Ця технологія дозволяє зацікавленим сторонам з усіх сфер зрозуміти результати тестування без потреби глибоких технічних знань.
• Предиктивний аналіз: Генерація штучного інтелекту може аналізувати історичні дані тестування, щоб визначити тенденції та передбачити потенційні проблеми в майбутніх релізах. Ця технологія використовується для виявлення потенційних ризиків та закономірностей дефектів.
• Реальні інсайти: Генерація штучного інтелекту може допомогти організаціям досягти звітності в реальному часі. Інтегруючи інструменти генерації штучного інтелекту у безперервне тестування та інтеграцію, періодичні звіти можуть бути згенеровані.

Ці детальні звіти можуть бути потім надіслані зацікавленим сторонам та команді забезпечення якості. Це допомагає швидше виявляти дефекти та приймати рішення.

Postbot у Postman генерує графік для звіту тестування

4. Помічник експлораторного тестування

Експлораторне тестування відноситься до тестування програмного забезпечення, яке тестувальники можуть виконувати без дотримання певного набору тестових сценаріїв чи тестових випадків. Воно дозволяє тестувальникам досліджувати програму динамічно та виявляти проблеми, які можуть не бути захоплені через сценарійне тестування.

Інструменти генерації штучного інтелекту можуть покращити процес експлораторного тестування наступними способами:

• Генерація різноманітних тестових сценаріїв: Інструменти генерації штучного інтелекту аналізують архітектуру програми, закономірності використання та тестові дані, щоб генерувати різноманітні тестові сценарії та крайні випадки. Ці тестові сценарії та крайні випадки можуть бути пропущені під час ручнього тестування.
• Запис закономірностей використання у виробництві: При моніторингу закономірностей у виробництві інструменти генерації штучного інтелекту записують закономірності та використовують ці дані для передбачення майбутніх поведінок. Ці закономірності також можуть бути використані для створення експлораторних тестових випадків.

Чому вам слід додати штучний інтелект до вашого набору автоматизації тестування?

Багато компаній мають труднощі з навігацією у викликах, пов’язаних з автоматизацією тестування програмного забезпечення. Генерація штучного інтелекту може вирішити багато з цих проблем.

Інтеграція генерації штучного інтелекту у набір автоматизації тестування може принести суттєві вигоди, такі як:

• Економія коштів та ресурсів: Як згадувалося вище, генерація штучного інтелекту може створювати динамічні тестові випадки, які є економічно ефективними. Вона зменшує ручні зусилля інженерів забезпечення якості, обробляючи технічне обслуговування та розширену звітність.
• Швидша часова межа виходу на ринок: Використання генерації штучного інтелекту в наборах автоматизації тестування дозволяє створювати швидші цикли тестування. Це може прискорити загальний процес виходу програмного забезпечення.

Це допомагає організаціям випускати оновлення та нові функції швидше, зберігаючи темп з ринковими вимогами.

• Високоякісне програмне забезпечення: Генерація штучного інтелекту може покращити покриття тестування як помічник експлораторного тестування. Це призводить до меншої кількості дефектів, забезпечуючи кращий досвід користувача.
• Масштабованість: Рішення на основі штучного інтелекту можуть легко та швидко масштабуватися з вашим застосунком, забезпечуючи зростання та складність без пропорційного збільшення зусиль з тестування.

Генерація штучного інтелекту може автоматизувати повторювані завдання, покращити звітність, та забезпечити передбачувані інсайти щодо автоматизації тестування. Крім того, вона може суттєво оптимізувати зусилля з забезпечення якості, допомагаючи у ефективному тестуванні та сприяючи своєчасній поставці високоякісних програмних продуктів.

Дізнайтеся більше про генерацію штучного інтелекту та тестування програмного забезпечення на Unite.AI!