Майбутнє ШІ в забезпеченні якості

Традиційні процеси забезпечення якості (QA) довгий час залежали від ручного тестування та попередньо визначених тестів. Незважаючи на ефективність у минулому, ці методи часто повільні, чутливі до людських помилок і призводять до затримок у розробці та завищених витрат. Як не дивно, Gartner повідомляє, що 88% керівників послуг вважають, що сьогоднішні підходи до контролю якості не відповідають вимогам. Оскільки штучний інтелект займає центральне місце, забезпечення якості штучного інтелекту може допомогти командам швидше постачати якісніше програмне забезпечення. У цій статті пояснюється, як штучний інтелект у забезпеченні якості спрощує тестування програмного забезпечення, одночасно покращуючи продуктивність продукту.

Що таке забезпечення якості на основі ШІ?

Забезпечення якості штучного інтелекту (QA) використовує штучний інтелект для оптимізації та автоматизації різних частин процесу тестування програмного забезпечення. Контроль якості на основі ШІ представляє кілька технічних інновацій, які змінюють процес тестування.

Моделі машинного навчання аналізують історичні дані, щоб виявити зони високого ризику, визначити пріоритетність тестових випадків і оптимізувати охоплення тестами. AI також автоматизує генерацію тестових даних, створюючи широкий діапазон тестових даних, що зменшує потребу в ручному введенні.

З адаптивним тестуванням, AI налаштовує тестові випадки в режимі реального часу відповідно до вимог користувача. Крім того, ШІ дозволяє тестувальникам легко створювати та запускати тести без написання жодного рядка коду.

Переваги ШІ в забезпеченні якості

Ось кілька переваг забезпечення якості за допомогою ШІ:

• Більша ефективність: AI бере на себе повторювані завдання, які часто сповільнюють процес контролю якості. У результаті команди контролю якості можуть зосередитися на постачанні високопродуктивного програмного забезпечення замість того, щоб створювати тестові приклади та відстежувати помилки вручну. AI також автоматизує генерацію тестових даних, створюючи широкий спектр тестових даних, що зменшує потребу в ручному введенні. У результаті групи контролю якості виконують більшу кількість тестів і охоплюють ширший спектр сценаріїв. Завдяки цим перевагам QA на основі ШІ може допомогти організаціям скоротити витрати на QA більше 50%.
• Підвищена точність: Автоматизація на основі штучного інтелекту підвищує точність перевірки якості, усуваючи людські помилки, поширені під час ручного тестування. Автоматизоване тестування якості перевершує ручне тестування, пропонуючи до 90% точність. У результаті він стає кращим у розпізнаванні шаблонів, помилок і проблем із продуктивністю, які ручні тестери можуть пропустити.
• Інтелектуальне тестування: Машинне навчання аналізує минулі дані, щоб визначити зони високого ризику та допомагає визначити пріоритетність тестових випадків, які потребують першочергової уваги. Завдяки адаптивному тестуванню на основі штучного інтелекту тестувальники можуть оновлювати тестові випадки в реальному часі відповідно до потреб і вимог.

Нові тенденції в контролі якості ПЗ ШІ

Штучний інтелект змінює принцип роботи команд контролю якості: від прискорення створення тестів до покращення керування даними тестів. Ось кілька нових тенденцій у контролі якості ПЗ ШІ:

Автоматизація тестування на основі ШІ

Створення тестів тепер швидше та точніше завдяки ШІ. Такі інструменти, як Генератор тестів AI від Taskade аналізувати вимоги до програмного забезпечення та автоматично автоматизувати тестові випадки для охоплення широкого спектру сценаріїв. Це спрощує процес тестування та гарантує, що ви не пропустите жодної критичної області. Результат? Краще покриття та вища точність, і все це за менший час.

Автоматичне відновлення після невдалих тестів

Однією з найцінніших функцій ШІ є автоматичне відновлення після невдалих тестів абосамовідновлення». TestRigor тут є кращим, оскільки він може автоматично налаштовувати тести, коли програма змінюється. Це означає менше перерв і менше часу, витраченого на виправлення тестових сценаріїв. Тести виявляються невдалими лише тоді, коли штучний інтелект виявляє помилки, пов’язані з вимогами програми.

Покращена прогнозна аналітика для якості

Інструменти, як ті, що використовує Atlassian зануритися в історичні дані, щоб передбачити потенційні збої та виявити основні причини, перш ніж вони стануть більш серйозними проблемами. Це дозволяє командам зосередитися на сферах високого ризику та визначити пріоритетність тестування там, де це найважливіше. McKinsey зазначає, що ця аналітика може значно підвищити надійність програмного забезпечення та скоротити витрати на гарантію.

Розширене керування тестовими даними

З інструментами на базі штучного інтелекту керувати тестовими даними стає набагато простіше. Рішення, що пропонують генерацію синтетичних даних і маскування даних, гарантують реалістичність і точність тестових даних, одночасно захищаючи конфіденційну інформацію. Синтетичні дані допомагають командам із забезпечення якості проводити значущі тести, дотримуючись правил конфіденційності даних.

Моніторинг на основі AI

Моніторинг на основі AI пропонує зворотний зв'язок у режимі реального часу під час тестування, що означає, що проблеми можна виявляти та виправляти негайно. Інструменти моніторингу відстежують продуктивність у різних середовищах. Це гарантує, що програмне забезпечення працює стабільно незалежно від того, де воно працює. Це також пришвидшує усунення несправностей та підтримує продуктивність на належному рівні за різних умов.

Покращена пріоритезація тестових випадків

Ще одна сфера, де ШІ має значний вплив, — це визначення пріоритетів тестових випадків. Такі інструменти, як Цифровий тестер Deloitte використовуйте історичні результати тестів і дані про використання продукту, щоб визначити найбільш критичні тести. Тому команди можуть спершу зосередитися на найважливіших тестах, зменшуючи непотрібні тести та підвищуючи загальну ефективність процесу контролю якості.

Як популярні інструменти тестування використовують ШІ для забезпечення якості

Інструменти тестування стають розумнішими та ефективнішими завдяки інтеграції ШІ. Ось кілька популярних інструментів, які використовують штучний інтелект для розширення своїх можливостей.

Інструменти автоматизації тестування

• Selenium використовує штучний інтелект для покращення своїх можливостей веб-автоматизації шляхом ефективного визначення динамічних елементів у веб-додатках. Його функція самовідновлення на основі штучного інтелекту підтримує актуальність тестових сценаріїв у міру зміни елементів програми, зменшуючи потребу в ручному обслуговуванні. Це робить Selenium універсальним інструментом для автоматизації функціональних тестів на багатьох платформах і браузерах.
• Appium використовує ШІ для спрощення тестування мобільних додатків на платформах iOS і Android. Він автоматизує виявлення та взаємодію з мобільними елементами, такими як жести та введення. Зрештою, ШІ допомагає Appium оптимізувати процес створення тестів і надати користувачам уніфікований досвід тестування в обох мобільних операційних системах.

Інструменти керування тестами

• TestRail інтегрує штучний інтелект для оптимізації керування тестуванням шляхом генерації тестових випадків через NLP. Він йде на крок далі та визначає пріоритетність кожного тестового випадку на основі ризику. Крім того, TestRail використовує штучний інтелект для допомоги в налагодженні, що робить обслуговування тестів більш ефективним і знижує ймовірність помилок.
• ALM Octane використовує штучний інтелект для покращення керування тестами та аналітики. Аналіз ризиків якості, керований штучним інтелектом, рекомендує тести для областей високого ризику, забезпечуючи охоплення критичних проблем. Аналіз першопричин платформи на основі штучного інтелекту допомагає точно виявляти дефекти, тоді як NLP дозволяє як технічним, так і нетехнічним користувачам легко створювати тести природною мовою.

Інструменти контролю якості

• TestCraft надає платформу з низьким кодом на основі ШІ для тестування веб-додатків. Він автоматично генерує тестові сценарії та використовує штучний інтелект для самовідновлення тестових сценаріїв під час зміни інтерфейсу користувача. Це зводить до мінімуму потребу в оновленні вручну.
• ACCELQ спрощує автоматизацію тестування за допомогою своєї безкодової платформи на базі ШІ. Він підтримує розробку, керовану поведінкою (BDD), віддзеркалюючи реальні бізнес-процеси для створення багаторазових тестів. Крім того, AI допомагає керувати автоматизацією складних динамічних веб-сторінок і API, що робить ACCELQ високоефективним для тестування сучасних веб-додатків і служб.
• Parasoft використовує ШІ для покращення своєї платформи безперервної якості шляхом автоматизації процесів наскрізного тестування. AI покращує охоплення тестами від коду до інтерфейсу користувача, забезпечуючи надійність програмного забезпечення. Платформа також надає аналітику на основі ШІ для виявлення прогалин у тестуванні та оптимізації загальної стратегії тестування.

Проблеми та обмеження контролю якості ШІ

Хоча штучний інтелект приносить кілька переваг QA, є кілька проблем, про які слід пам’ятати. По-перше, додавання штучного інтелекту до робочого процесу контролю якості вимагає значних початкових інвестицій. Компанії повинні заздалегідь виділити необхідний час і ресурси для ефективного використання ШІ.

Крім вартості, неточні або упереджені дані можуть скомпрометувати результати, роблячи ШІ менш ефективним у виявленні помилок або оптимізації тестування. Це тісно пов'язане зі зростаючими етичними проблемами. Якщо штучний інтелект навчатиметься на упереджених даних, результати відображатимуть ці упередження та спотворюватимуть результати. Команди контролю якості повинні ретельно перевіряти дані та підтримувати прозорість протягом усього процесу тестування, щоб забезпечити справедливість.

Крім того, генеративний ШІ ще не повністю дозрів у QA, особливо в тестуванні мобільних додатків. Наприклад, такі інструменти, як ChatGPT, ще не можуть тестувати на різних мобільних пристроях. Це обмежує їхню здатність завантажувати програми на певному апаратному забезпеченні або створювати детальні тестові випадки для певних функцій, наприклад екранів входу. Ці обмеження показують, що, незважаючи на те, що ШІ швидко розвивається, він ще не замінив потребу в ручному тестуванні в певних областях.

Як ШІ вплине на забезпечення якості в майбутньому?

У міру того, як все більше команд з контролю якості впроваджують штучний інтелект через його неперевершену ефективність і точність, він стане невід’ємною частиною їхніх робочих процесів. Результатом стане більше інновацій і нові стандарти швидкості та якості розробки програмного забезпечення.

Контроль якості на основі ШІ також стає центральним у DevOps. Повна інтеграція дозволить проводити безперервне тестування та пришвидшувати цикли випуску. Процеси стануть ефективнішими, а співпраця між командами розробників і QA покращиться.

Підвищення кваліфікації стане необхідним, оскільки AI трансформує QA. Організації повинні інвестувати в навчання, щоб команди могли повністю використовувати потенціал ШІ. Ті, хто адаптується, лідируватимуть у майбутньому, керованому ШІ, а інші ризикують відстати.

Висновки

Контроль якості на основі штучного інтелекту готовий автоматизувати повторювані завдання та забезпечити більш розумне й ефективне тестування. Від автоматизації створення тестів до покращення виявлення помилок і скорочення часу виходу на ринок, QA на основі ШІ встановлює нові стандарти швидкості та якості.

Будьте попереду в майбутньому QA на основі штучного інтелекту — слідкуйте Об'єднуйтесь.AI для останніх оновлень!