So nutzen Sie KI für Softwaretests, um Ihren Workflow zu optimieren

Täglich werden Software-Updates bereitgestellt, und die nicht enden wollende Flut an Funktionen ist überwältigend. Wenn Sie an Tests beteiligt sind, fühlt sich der Druck, Fehler vor der Veröffentlichung zu erkennen, wie ein ständiger harter Kampf an. Manuelle Tests sind wichtig, aber es kann sich unmöglich anfühlen, mit schnellen Veröffentlichungen Schritt zu halten. Mach dir keine Sorge. Es gibt eine Geheimwaffe, die Ihnen helfen kann, Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie KI zum Testen von Software verwenden und einige Tools, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

Vorteile von KI beim Softwaretesten

Der Einsatz von KI für Softwaretests verbessert Genauigkeit, Effizienz und Kosteneffizienz.

Verbesserte Genauigkeit

KI-gestützte Tools automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie Regressions-, Funktions- und Leistungstests deutlich schneller als manuelle Tests. Dies führt zu einer Zeitersparnis und einem geringeren Risiko menschlicher Fehler in diesen entscheidenden Phasen.

Tools wie ChatGPT können Akzeptanzkriterien analysieren und in Sekundenschnelle Testfälle erstellen. Darüber hinaus kann KI bei der Testautomatisierung helfen, indem sie Testszenarien im Stil der verhaltensgesteuerten Entwicklung (BDD) schreibt oder sogar Testskripte generiert und vorhandenen Code debuggt.

Erhöhte Abdeckung

KI-Testtools gehen über die reine Geschwindigkeit hinaus. Sie agieren wie Inspektoren mit Adleraugen und entdecken versteckte Fehler und Fehler in Ihrer Software, indem sie riesige Datensätze analysieren. Dies verbessert nicht nur die aktuelle Softwarequalität, sondern durch die Erkennung von Mustern in vergangenen Tests kann KI auch dazu beitragen, zukünftige Probleme ganz zu verhindern.

Kosteneffektivität

Manuelle Tests erfordern jedes Mal, wenn der Quellcode geändert wird, mühsame, sich wiederholende Arbeiten. Es erfordert sowohl Zeit als auch Geld. Stattdessen kann ein auf KI basierendes Testsystem diese Aktivitäten regelmäßig und ohne zusätzliche Kosten durchführen. Softwaretests gehen schneller vonstatten, was die Kostensenkung fördert.

Die fünf besten KI-Testtools im Jahr 2024

Testsigma

Testsigma ist ein zuverlässiges KI-gestütztes Tool mit verschiedenen Funktionen zum Erstellen automatisierter Tests mit natürlicher Sprachverarbeitung. Es ist cloudbasiert, erfordert keine Installation oder Einrichtung und kann zum Testen mehrerer Softwareanwendungen verwendet werden.

Mabl

Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche von Mabl kann jeder ohne Programmiererfahrung automatisierte Tests erstellen. Dieses KI-gestützte Tool beschleunigt das Testen für vielbeschäftigte Teams, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert und End-to-End-Tests von Anfang bis Ende durchführt. Darüber hinaus fördert Mabl die Zusammenarbeit, indem es während des gesamten Testprozesses eine klare Kommunikation mit Kunden und Managern ermöglicht.

Katalon Studio

Katalon Studio priorisiert die Qualität auf der UI-Ebene und nutzt KI, um Fehlalarme zu eliminieren und ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten. Es bietet außerdem visuelle Testfunktionen für UI und UX und reduziert so Fehlalarme. Das Hinzufügen von AI Visual Testing zu bestehenden Katalon Studio-Tests ist ein Kinderspiel, erfordert keine zusätzlichen Tests und kann für eine umfassende Abdeckung parallel zu Funktionstests ausgeführt werden.

Funktionieren

Functionize ist ein führendes Testautomatisierungstool, das KI und maschinelles Lernen nutzt. Es bewältigt selbst die komplexesten Anwendungen für kleine und große Organisationen. Darüber hinaus macht Functionize das Schreiben sich wiederholender Testskripte überflüssig und optimiert so Ihren Testprozess.

Applitools

Dieses KI- und ML-gestützte Tool umfasst Softwaretests, Überwachung und visuelle Verwaltung für Web-, Mobil- und Desktop-Apps. Es erfüllt manuelle und automatisierte Testanforderungen und ist daher ideal für Ingenieure und Teams für die digitale Transformation.

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Herausforderungen beim Einsatz von KI für Softwaretests

Obwohl KI ein vielversprechendes Werkzeug sein kann, müssen Sie sich an die Herausforderungen erinnern, die der Einsatz von KI beim Softwaretesten mit sich bringt.

Vertrauen

KI-Tests können zu anderen Ergebnissen führen als die Verwendung herkömmlicher Testtools. Während der frühen Einführung von KI in Tests kann es zu falsch positiven Ergebnissen oder unbegründeten Analysen kommen. Denken Sie daran, dass KI kein Plug-and-Play-Tool ist, das sofortige Ergebnisse liefern kann.

Hohe Kosten

Die Investition in zuverlässige KI-Tools kann teuer sein.

Mangel an menschlichem Eingreifen

KI-Tools können ohne menschliche Aufsicht schnell viele Testfälle generieren und ausführen. Dies kann zwar die Genauigkeit verbessern, führt jedoch auch zu potenziellen Fehlern, wenn niemand den Prozess genau überwacht.

Kompatibilität

Teams können Probleme mit der Diskrepanz zwischen ihren Legacy- und KI-Tools haben. Wenn Integrationen nicht kompatibel sind, kann dies zu Verzögerungen und erhöhten Betriebskosten führen.

Fallstudie: Wie Katalon und QualityKiosk das Testen von Software für eine der größten Banken in Indien vereinfachen

Das Projekt wurde bei einer der größten Privatbanken Indiens durchgeführt. Mit einem Netzwerk von über 5.500 Filialen und 15.000 Geldautomaten bietet diese Bank ihren Kunden verschiedene Finanzprodukte an. Dazu gehören Privatkundengeschäft, Firmenkundengeschäft, Vermögensverwaltung, Versicherungen und Investmentbanking.

Projektumfang

Das Projekt umfasst die Entwicklung einer auf die Bank zugeschnittenen Loan Origination System (LOS)-Plattform. Die LOS-Plattform ermöglichte die Integration mit internen und externen Diensten für alle vermögensbezogenen Produkte und Dienstleistungen der Bank. Es ermöglichte außerdem eine Chatbot-gestützte Dateneingabe, Kreditbearbeitung und automatisierte Workflow-Richtlinien.

Das Problem

Die Bank war mit mehreren Problemen im Zusammenhang mit Automatisierungstests konfrontiert. Allerdings unterscheiden sie sich durch weitere Faktoren von anderen in der Branche. Das beinhaltet:

• Häufigkeit von Software-Releases
• Komplexität des Testfalls
• Skriptpflege
• Einstellung und Bindung von Testern mit Fachkenntnissen in Programmiersprachen

Die technischen Überlegungen erschwerten den Plan der Bank, die Effizienz, Genauigkeit und Qualität der Tests zu verbessern, zusätzlich.

Die Lösung

Katalon stellte der Bank in Zusammenarbeit mit QualityKiosk eine leistungsstarke Testautomatisierungsplattform zur Verfügung, die dem Team dabei half, eine schnellere Automatisierung mit robusten Funktionen zu erreichen. Die Bank entschied sich für Katalon, weil es leicht zu erlernen und für jedermann benutzerfreundlich bei der Erstellung von Tests war. Das bedeutete, dass sie nur wenige Programmierexperten benötigten, um mit den Testanforderungen Schritt zu halten, was ihnen dabei half, Tests zu rationalisieren und ihr Team effizient zu skalieren.

Ergebnisse

Die Implementierung von Katalon für Regressionstests führte zu erheblichen Verbesserungen der Effizienz und Entwicklungsagilität. Diese beinhalten:

• Reduzierte Entwicklungs- und Wartungszeit für Regressionstests: Dieser Vorteil rationalisiert den Testprozess und setzt Ressourcen für andere Aufgaben frei.
• 40–50 % Reduzierung der Regressionstestzeit: Dies ermöglicht eine schnellere Identifizierung und Lösung potenzieller Probleme.
• Eine Reduzierung der Testausführungszeit um über 53 % ermöglicht häufigere Software-Releases mit neuen Funktionalitäten.

Die Gesamtauswirkung ist ein schnellerer Entwicklungszyklus mit verbesserter Softwarequalität.