소프트웨어 테스트에 AI를 사용하여 작업 흐름을 최적화하는 방법

소프트웨어 업데이트는 매일 출시되며 끝없는 기능 흐름은 압도적입니다. 테스트에 참여하고 있다면 출시 전에 버그를 잡아야 한다는 압박감이 마치 끊임없는 힘겨운 싸움처럼 느껴집니다. 수동 테스트는 중요하지만 빠른 릴리스를 따라가는 것이 불가능하다고 느낄 수 있습니다. 괜찮아요. 효율성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 되는 비밀 무기가 있습니다. 이 기사에서는 소프트웨어 테스트에 AI를 사용하는 방법과 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 알아봅니다.

소프트웨어 테스팅에서 AI의 이점

소프트웨어 테스트에 AI를 사용하면 정확성, 효율성 및 비용 효율성이 향상됩니다.

정확도 향상

AI 기반 도구는 수동 테스트보다 훨씬 빠르게 회귀, 기능 및 성능 테스트와 같은 반복 작업을 자동화합니다. 이는 이러한 중요한 단계에서 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 낮추는 것을 의미합니다.

ChatGPT와 같은 도구는 승인 기준을 분석하고 몇 초 만에 테스트 사례를 생성할 수 있습니다. 또한 AI는 BDD(행동 중심 개발) 스타일 테스트 시나리오를 작성하거나 테스트 스크립트를 생성하고 기존 코드를 디버깅하여 테스트 자동화를 지원할 수 있습니다.

적용 범위 증가

AI 테스트 도구는 속도 그 이상입니다. 그들은 매의 눈을 가진 검사관처럼 행동하여 대규모 데이터 세트를 분석하여 소프트웨어의 숨겨진 결함과 버그를 찾아냅니다. 이는 현재 소프트웨어 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 과거 테스트의 패턴을 식별함으로써 AI가 향후 문제를 완전히 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

비용 효율성

수동 테스트에는 소스 코드가 변경될 때마다 지루하고 반복적인 작업이 필요합니다. 시간과 돈이 모두 필요합니다. 대신 AI 기반 테스트 시스템은 추가 비용 없이 이러한 활동을 정기적으로 수행할 수 있습니다. 소프트웨어 테스팅이 보다 신속하게 진행되어 비용 절감이 촉진됩니다.

2024년 최고의 AI 테스트 도구 5개

테스트시그마

Testsigma는 자연어 처리를 통해 자동화된 테스트를 생성하기 위한 다양한 기능을 갖춘 신뢰할 수 있는 AI 기반 도구입니다. 클라우드 기반이므로 설치나 설정이 필요 없으며 여러 소프트웨어 애플리케이션을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.

마블

Mabl의 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 누구나 프로그래밍 경험 없이 자동화된 테스트를 만들 수 있습니다. 이 AI 기반 도구는 반복적인 작업을 자동화하고 처음부터 끝까지 엔드투엔드 테스트를 실행하여 바쁜 팀의 테스트 속도를 높여줍니다. 또한 Mabl은 테스트 프로세스 전반에 걸쳐 고객 및 관리자와의 명확한 커뮤니케이션을 허용하여 협업을 촉진합니다.

카탈론 스튜디오

Katalon Studio는 AI를 사용하여 오탐을 제거하고 원활한 고객 경험을 제공함으로써 UI 계층의 품질을 우선시합니다. 또한 UI 및 UX에 대한 시각적 테스트 기능을 제공하여 오탐을 줄입니다. 기존 Katalon Studio 테스트에 AI 시각적 테스트를 추가하는 것은 매우 간단하며 추가 테스트가 필요하지 않으며 포괄적인 적용 범위를 위해 기능 테스트와 병렬로 실행할 수 있습니다.

기능화하다

Functionize는 AI와 기계 학습을 활용하는 선도적인 테스트 자동화 도구입니다. 소규모 및 대규모 조직을 위한 가장 복잡한 애플리케이션도 처리합니다. 또한 Functionize를 사용하면 반복적인 테스트 스크립트를 작성할 필요가 없어 테스트 프로세스가 간소화됩니다.

Applitools

이 AI 및 ML 기반 도구에는 웹, 모바일 및 데스크톱 앱에 대한 소프트웨어 테스트, 모니터링 및 시각적 관리가 포함됩니다. 수동 및 자동 테스트 요구 사항을 충족하므로 엔지니어와 디지털 혁신 팀에 이상적입니다.

무제한 브랜드 디자인 받기

Penji에게 작업량을 맡기고 매달 맞춤형 디자인을 받아보세요

데모 보기

소프트웨어 테스트에 AI를 사용할 때의 과제

AI는 유망한 도구일 수 있지만 소프트웨어 테스트에 AI를 채택하는 데 따른 어려움을 기억해야 합니다.

신뢰하다

AI 테스트는 기존 테스트 도구를 사용한 테스트와 다른 결과를 가져올 수 있습니다. 테스트에 AI를 초기 도입하는 동안 일부 오탐지나 근거 없는 분석이 발생할 수 있습니다. AI는 즉각적인 결과를 제공할 수 있는 플러그 앤 플레이 도구가 아니라는 점을 기억하십시오.

고비용

신뢰할 수 있는 AI 도구에 투자하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다.

인간 개입의 부족

AI 도구는 사람의 감독 없이 많은 테스트 사례를 빠르게 생성하고 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 정확성이 향상될 수 있지만 프로세스를 면밀히 모니터링하는 사람이 없으면 잠재적인 실수가 발생할 수도 있습니다.

호환성

팀은 레거시 도구와 AI 도구가 일치하지 않아 문제에 직면할 수 있습니다. 통합이 호환되지 않으면 지연이 발생하고 운영 비용이 증가할 수 있습니다.

사례 연구: Katalon과 QualityKiosk가 인도 최대 은행 중 하나의 소프트웨어 테스트를 단순화한 방법

이 프로젝트는 인도 최대 규모의 민간 은행 중 하나에서 수행되었습니다. 5,500개 이상의 지점과 15,000개의 ATM 네트워크를 갖춘 이 은행은 고객에게 다양한 금융 상품을 제공합니다. 여기에는 개인 뱅킹, 기업 뱅킹, 자산 관리, 보험 및 투자 뱅킹이 포함됩니다.

프로젝트 범위

이 프로젝트는 은행에 맞춰진 대출 개시 시스템(LOS) 플랫폼 개발을 다룹니다. LOS 플랫폼은 모든 은행 자산 관련 상품 및 서비스에 대한 내부 및 외부 서비스와의 통합을 가능하게 했습니다. 또한 챗봇을 통한 데이터 입력, 대출 처리, 자동화된 워크플로우 지침도 가능했습니다.

문제

은행은 자동화 테스트와 관련된 몇 가지 문제에 직면했습니다. 그러나 추가적인 요소로 인해 업계의 다른 제품과 차별화됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 소프트웨어 릴리스 빈도
• 테스트 케이스 복잡성
• 스크립트 유지 관리
• 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식을 갖춘 테스터 고용 및 유지

기술적인 고려 사항으로 인해 테스트 효율성, 정확성 및 품질을 개선하려는 은행의 계획이 더욱 복잡해졌습니다.

해결책

Katalon은 QualityKiosk와 협력하여 은행에 강력한 기능으로 더 빠른 자동화를 달성하는 데 도움이 되는 강력한 테스트 자동화 플랫폼을 제공했습니다. 은행은 배우기 쉽고 누구나 테스트를 생성하기 쉽기 때문에 Katalon을 선택했습니다. 이는 테스트 요구 사항을 충족하기 위해 소수의 코딩 전문가만 필요하여 테스트를 간소화하고 팀을 효율적으로 확장하는 데 도움이 된다는 것을 의미했습니다.

결과

Katalon의 회귀 테스트 구현으로 효율성과 개발 민첩성이 크게 향상되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 회귀 테스트 개발 및 유지 관리 시간 단축: 이 이점을 통해 테스트 프로세스를 간소화하고 다른 작업에 리소스를 확보할 수 있습니다.
• 회귀 테스트 시간 40~50% 감소: 이를 통해 잠재적인 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다.
• 테스트 실행 시간이 53% 이상 단축되어 새로운 기능이 포함된 소프트웨어를 더 자주 출시할 수 있습니다.

전반적인 영향은 향상된 소프트웨어 품질로 인해 개발 주기가 빨라진다는 것입니다.