Come utilizzare l'intelligenza artificiale per i test del software per ottimizzare il flusso di lavoro

Gli aggiornamenti software vengono pubblicati quotidianamente e il flusso infinito di funzionalità è travolgente. Se sei coinvolto nei test, la pressione di individuare i bug prima del lancio sembra una battaglia costantemente in salita. I test manuali sono importanti, ma tenere il passo con i rilasci rapidi può sembrare impossibile. Non preoccuparti. Esiste un'arma segreta che può aiutarti a migliorare l'efficienza e la precisione. In questo articolo imparerai come utilizzare l'intelligenza artificiale per testare il software e alcuni strumenti per aiutarti a iniziare.

Vantaggi dell'intelligenza artificiale nei test del software

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per i test del software migliora la precisione, l'efficienza e il rapporto costo-efficacia.

Precisione migliorata

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale automatizzano attività ripetitive come test di regressione, funzionali e prestazionali in modo significativamente più veloce rispetto ai test manuali. Ciò si traduce in un risparmio di tempo e in un minor rischio di errore umano durante queste fasi cruciali.

Strumenti come ChatGPT possono analizzare i criteri di accettazione e creare casi di test in pochi secondi. Inoltre, l’intelligenza artificiale può aiutare con l’automazione dei test scrivendo scenari di test in stile sviluppo basato sul comportamento (BDD) o anche generando script di test ed eseguendo il debug del codice esistente.

Maggiore copertura

Gli strumenti di test dell’intelligenza artificiale vanno oltre la semplice velocità. Agiscono come ispettori attenti, individuando difetti nascosti e bug nel tuo software analizzando enormi set di dati. Ciò non solo migliora la qualità attuale del software, ma identificando modelli nei test passati, l’intelligenza artificiale può aiutare a prevenire del tutto problemi futuri.

Efficacia dei costi

I test manuali richiedono un lavoro noioso e ripetitivo ogni volta che il codice sorgente viene modificato. Richiede tempo e denaro. Invece, un sistema di test basato sull’intelligenza artificiale potrebbe svolgere queste attività regolarmente e senza costi aggiuntivi. I test del software procedono più rapidamente, il che favorisce la riduzione dei costi.

I cinque migliori strumenti di test dell'intelligenza artificiale nel 2024

Testsigma

Testsigma è uno strumento affidabile basato sull'intelligenza artificiale con varie funzionalità per la creazione di test automatizzati con elaborazione del linguaggio naturale. È basato su cloud, elimina la necessità di installazione o configurazione e può essere utilizzato per testare più applicazioni software.

Mabl

L'interfaccia intuitiva di Mabl consente a chiunque di creare test automatizzati senza esperienza di programmazione. Questo strumento basato sull'intelligenza artificiale accelera i test per i team impegnati automatizzando le attività ripetitive ed eseguendo test end-to-end dall'inizio alla fine. Inoltre, Mabl promuove la collaborazione consentendo una comunicazione chiara con clienti e manager durante tutto il processo di test.

Studio Katalón

Katalon Studio dà priorità alla qualità a livello dell'interfaccia utente, utilizzando l'intelligenza artificiale per eliminare i falsi positivi e offrire un'esperienza cliente senza interruzioni. Offre inoltre funzionalità di test visivi per UI e UX, riducendo i falsi positivi. Aggiungere test visivi AI ai test Katalon Studio esistenti è un gioco da ragazzi, non richiede test aggiuntivi e può essere eseguito parallelamente ai test funzionali per una copertura completa.

Funzionalizzare

Functionize è uno strumento leader di automazione dei test che sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Affronta anche le applicazioni più complesse per organizzazioni piccole e grandi. Inoltre, Functionize elimina la necessità di scrivere script di test ripetitivi, semplificando il processo di test.

Strumenti applicativi

Questo strumento basato su intelligenza artificiale e ML prevede test del software, monitoraggio e gestione visiva per app Web, mobili e desktop. Soddisfa le esigenze di test manuali e automatizzati, rendendolo ideale per ingegneri e team di trasformazione digitale.

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Sfide nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per i test del software

Sebbene l’intelligenza artificiale possa essere uno strumento promettente, è necessario ricordare le sfide legate all’adozione dell’intelligenza artificiale nei test del software.

Fiducia

I test sull’intelligenza artificiale possono produrre risultati diversi rispetto a quelli che utilizzano strumenti di test convenzionali. Alcuni falsi positivi o analisi prive di fondamento possono verificarsi durante l'adozione anticipata dell'intelligenza artificiale nei test. Ricorda che l’intelligenza artificiale non è uno strumento plug-and-play in grado di fornire risultati immediati.

Costo alto

Investire in strumenti di intelligenza artificiale affidabili può essere costoso.

Mancanza di intervento umano

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono generare ed eseguire rapidamente molti casi di test senza la supervisione umana. Sebbene ciò possa migliorare la precisione, introduce anche potenziali errori se nessuno monitora attentamente il processo.

Compatibilità

I team potrebbero riscontrare problemi con la mancata corrispondenza tra i loro strumenti legacy e quelli di intelligenza artificiale. Se le integrazioni sono incompatibili, ciò potrebbe comportare ritardi e maggiori costi operativi.

Case Study: come Katalon e QualityKiosk semplificano i test del software per una delle banche più grandi dell'India

Il progetto è stato intrapreso in una delle più grandi banche private in India. Con una rete di oltre 5.500 filiali e 15.000 sportelli bancomat, questa banca offre vari prodotti finanziari ai propri clienti. Ciò include servizi bancari personali, servizi bancari aziendali, gestione patrimoniale, assicurazioni e investimenti bancari.

Ambito del progetto

Il progetto riguarda lo sviluppo di una piattaforma Loan Origination System (LOS) su misura per la banca. La piattaforma LOS ha consentito l'integrazione con servizi interni ed esterni per tutti i prodotti e servizi relativi agli asset bancari. Ha inoltre consentito l'immissione di dati abilitati tramite chatbot, l'elaborazione dei prestiti e linee guida automatizzate sul flusso di lavoro.

Il problema

La banca ha dovuto affrontare diversi problemi relativi ai test di automazione. Tuttavia, ulteriori fattori li differenziano dagli altri operatori del settore. Ciò comprende:

• Frequenza dei rilasci del software
• Complessità del caso di test
• Manutenzione della sceneggiatura
• Assunzione e fidelizzazione di tester con esperienza nei linguaggi di programmazione

Le considerazioni tecniche hanno ulteriormente complicato il piano della banca volto a migliorare l'efficienza, l'accuratezza e la qualità dei test.

La soluzione

Katalon, in collaborazione con QualityKiosk, ha fornito alla banca una potente piattaforma di automazione dei test che ha aiutato il team a ottenere un'automazione più rapida con funzionalità robuste. La banca ha scelto Katalon perché era facile da imparare e facile da usare per chiunque potesse creare test. Ciò significava che avevano bisogno solo di pochi esperti di codifica per tenere il passo con le richieste di test, aiutandoli a semplificare i test e ad ampliare il proprio team in modo efficiente.

Risultati

L'implementazione di Katalon per i test di regressione ha prodotto miglioramenti significativi in ​​termini di efficienza e agilità di sviluppo. Questi includono:

• Tempi di sviluppo e manutenzione ridotti dei test di regressione: questo vantaggio semplifica il processo di test e libera risorse per altre attività.
• Riduzione del 40-50% del tempo di test di regressione: ciò consente un'identificazione e una risoluzione più rapida di potenziali problemi.
• La riduzione di oltre il 53% del tempo di esecuzione dei test consente rilasci software più frequenti con nuove funzionalità.

L'impatto complessivo è un ciclo di sviluppo più rapido con una migliore qualità del software.