Cara Menggunakan AI untuk Pengujian Perangkat Lunak untuk Mengoptimalkan Alur Kerja Anda

Pembaruan perangkat lunak diluncurkan setiap hari, dan aliran fitur yang tiada habisnya sangat banyak. Jika Anda terlibat dalam pengujian, tekanan untuk menangkap bug sebelum peluncuran terasa seperti perjuangan berat yang terus-menerus. Pengujian manual memang penting, tetapi mengikuti rilis cepat rasanya mustahil. Jangan khawatir. Ada senjata rahasia yang dapat membantu Anda meningkatkan efisiensi dan akurasi. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan AI untuk pengujian perangkat lunak dan beberapa alat untuk membantu Anda memulai.

Manfaat AI dalam Pengujian Perangkat Lunak

Menggunakan AI untuk pengujian perangkat lunak meningkatkan akurasi, efisiensi, dan efektivitas biaya.

Peningkatan akurasi

Alat yang didukung AI mengotomatiskan tugas berulang seperti pengujian regresi, fungsional, dan kinerja secara signifikan lebih cepat daripada pengujian manual. Hal ini berarti penghematan waktu dan risiko kesalahan manusia yang lebih rendah selama fase-fase penting ini.

Alat seperti ChatGPT dapat menganalisis kriteria penerimaan dan membuat kasus uji dalam hitungan detik. Selain itu, AI dapat membantu otomatisasi pengujian dengan menulis skenario pengujian gaya pengembangan berbasis perilaku (BDD) atau bahkan membuat skrip pengujian dan men-debug kode yang ada.

Peningkatan cakupan

Alat pengujian AI lebih dari sekadar kecepatan. Mereka bertindak seperti inspektur bermata elang, menemukan cacat dan bug tersembunyi di perangkat lunak Anda dengan menganalisis kumpulan data yang sangat besar. Hal ini tidak hanya meningkatkan kualitas perangkat lunak saat ini, namun dengan mengidentifikasi pola dalam pengujian sebelumnya, AI dapat membantu mencegah masalah di masa depan.

Efektivitas biaya

Pengujian manual memerlukan pekerjaan yang membosankan dan berulang setiap kali kode sumber diubah. Ini membutuhkan waktu dan uang. Sebaliknya, sistem pengujian yang didukung oleh AI dapat melakukan aktivitas ini secara rutin dan tanpa biaya tambahan. Pengujian perangkat lunak berlangsung lebih cepat, sehingga mendorong pengurangan biaya.

Lima Alat Pengujian AI Terbaik di tahun 2024

Tessigma

Testsigma adalah alat bertenaga AI yang andal dengan berbagai fitur untuk membuat pengujian otomatis dengan pemrosesan bahasa alami. Ini berbasis cloud, menghilangkan kebutuhan instalasi atau pengaturan, dan dapat digunakan untuk menguji beberapa aplikasi perangkat lunak.

Mabl

Antarmuka Mabl yang ramah pengguna memungkinkan siapa pun membuat pengujian otomatis tanpa pengalaman pemrograman. Alat bertenaga AI ini mempercepat pengujian untuk tim yang sibuk dengan mengotomatiskan tugas yang berulang dan menjalankan pengujian menyeluruh dari awal hingga akhir. Selain itu, Mabl memupuk kolaborasi dengan memungkinkan komunikasi yang jelas dengan klien dan manajer selama proses pengujian.

Studio Katalon

Katalon Studio memprioritaskan kualitas pada lapisan UI, menggunakan AI untuk menghilangkan kesalahan positif dan memberikan pengalaman pelanggan yang lancar. Ia juga menawarkan kemampuan pengujian visual untuk UI dan UX, sehingga mengurangi kesalahan positif. Menambahkan Pengujian Visual AI ke pengujian Katalon Studio yang sudah ada sangatlah mudah, tidak memerlukan pengujian tambahan, dan dapat dijalankan secara paralel dengan pengujian fungsional untuk cakupan yang komprehensif.

Berfungsi

Functionize adalah alat otomatisasi pengujian terkemuka yang memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin. Ini menangani bahkan aplikasi yang paling rumit untuk organisasi kecil dan besar. Selain itu, Functionize menghilangkan kebutuhan untuk menulis skrip pengujian berulang, sehingga menyederhanakan proses pengujian Anda.

alat aplikasi

Alat yang didukung AI dan ML ini melibatkan pengujian perangkat lunak, pemantauan, dan manajemen visual untuk aplikasi web, seluler, dan desktop. Ini memenuhi kebutuhan pengujian manual dan otomatis, menjadikannya ideal bagi para insinyur dan tim transformasi digital.

Dapatkan Desain Bermerek Tanpa Batas

Berikan beban kerja Anda ke Penji & dapatkan desain khusus setiap bulan

Tonton Demonya

Tantangan dalam Menggunakan AI untuk Pengujian Perangkat Lunak

Meskipun AI dapat menjadi alat yang menjanjikan, Anda harus mengingat tantangan dalam mengadopsi AI dalam pengujian perangkat lunak.

Memercayai

Pengujian AI mungkin memberikan hasil yang berbeda dari pengujian yang menggunakan alat pengujian konvensional. Beberapa analisis positif palsu atau tidak berdasar mungkin terjadi selama penerapan awal AI dalam pengujian. Ingatlah bahwa AI bukanlah alat plug-and-play yang dapat memberikan hasil langsung.

Harga tinggi

Berinvestasi pada alat AI yang andal bisa jadi mahal.

Kurangnya Intervensi Manusia

Alat AI dapat dengan cepat menghasilkan dan menjalankan banyak kasus pengujian tanpa pengawasan manusia. Meskipun hal ini dapat meningkatkan akurasi, hal ini juga menimbulkan potensi kesalahan jika tidak ada yang memantau prosesnya dengan cermat.

Kesesuaian

Tim mungkin mengalami masalah karena ketidaksesuaian antara alat lama dan alat AI mereka. Jika integrasi tidak kompatibel, hal ini dapat menyebabkan penundaan dan peningkatan biaya pengoperasian.

Studi Kasus: Bagaimana Katalon dan QualityKiosk Menyederhanakan Pengujian Perangkat Lunak untuk Salah Satu Bank Terbesar di India

Proyek ini dilakukan di salah satu bank swasta terbesar di India. Dengan jaringan 5.500+ cabang dan 15.000 ATM, bank ini menawarkan berbagai produk keuangan kepada nasabahnya. Ini termasuk perbankan pribadi, perbankan korporasi, manajemen aset, asuransi, dan perbankan investasi.

Ruang lingkup proyek

Proyek ini mencakup pengembangan Platform Loan Origination System (LOS) yang dirancang khusus untuk bank. Platform LOS memungkinkan integrasi dengan layanan internal dan eksternal untuk seluruh produk dan layanan terkait aset bank. Ini juga memungkinkan entri data yang mendukung chatbot, pemrosesan pinjaman, dan pedoman alur kerja otomatis.

Masalah

Bank menghadapi beberapa masalah terkait pengujian otomasi. Namun, ada faktor tambahan yang membedakan mereka dari perusahaan lain di industri ini. Ini termasuk:

• Frekuensi rilis perangkat lunak
• Kompleksitas kasus uji
• Pemeliharaan skrip
• Mempekerjakan dan mempertahankan penguji dengan keahlian dalam bahasa pemrograman

Pertimbangan teknis semakin memperumit rencana bank untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kualitas pengujian.

Solusinya

Katalon, bekerja sama dengan QualityKiosk, menyediakan platform otomatisasi pengujian canggih yang membantu tim mencapai otomatisasi lebih cepat dengan fitur-fitur canggih. Bank memilih Katalon karena mudah dipelajari dan ramah pengguna bagi siapa saja untuk membuat tes. Artinya, mereka hanya memerlukan beberapa ahli coding untuk memenuhi permintaan pengujian, membantu mereka menyederhanakan pengujian dan menskalakan tim secara efisien.

Hasil

Penerapan Katalon untuk pengujian regresi menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam efisiensi dan ketangkasan pengembangan. Ini termasuk:

• Mengurangi waktu pengembangan dan pemeliharaan pengujian regresi: Manfaat ini menyederhanakan proses pengujian dan membebaskan sumber daya untuk tugas-tugas lainnya.
• Pengurangan waktu pengujian regresi sebesar 40-50%: Hal ini memungkinkan identifikasi dan penyelesaian potensi masalah lebih cepat.
• Pengurangan lebih dari 53% dalam waktu eksekusi pengujian memungkinkan rilis perangkat lunak dengan fungsi baru lebih sering.

Dampak keseluruhannya adalah siklus pengembangan yang lebih cepat dengan peningkatan kualitas perangkat lunak.