Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do testowania oprogramowania w celu optymalizacji przepływu pracy

Aktualizacje oprogramowania są udostępniane codziennie, a niekończący się strumień funkcji jest przytłaczający. Jeśli jesteś zaangażowany w testowanie, presja wyłapania błędów przed premierą wydaje się być ciągłą trudną walką. Testowanie ręczne jest istotne, ale nadążanie za szybkimi wydaniami może wydawać się niemożliwe. Nie martw się. Istnieje tajna broń, która może pomóc Ci poprawić wydajność i dokładność. W tym artykule dowiesz się, jak używać sztucznej inteligencji do testowania oprogramowania, oraz dowiesz się, jakie narzędzia pomogą Ci zacząć.

Korzyści ze sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do testowania oprogramowania poprawia dokładność, wydajność i opłacalność.

Poprawiona dokładność

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji automatyzują powtarzalne zadania, takie jak testy regresyjne, funkcjonalne i wydajnościowe, znacznie szybciej niż testy ręczne. Przekłada się to na oszczędność czasu i mniejsze ryzyko błędu ludzkiego w tych kluczowych fazach.

Narzędzia takie jak ChatGPT mogą analizować kryteria akceptacji i tworzyć przypadki testowe w ciągu kilku sekund. Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w automatyzacji testów, pisząc scenariusze testów w stylu programowania behawioralnego (BDD), a nawet generując skrypty testowe i debugując istniejący kod.

Zwiększony zasięg

Narzędzia do testowania sztucznej inteligencji wykraczają poza samą prędkość. Zachowują się jak inspektorzy o sokolich oczach, wykrywający ukryte defekty i błędy w oprogramowaniu, analizując ogromne zbiory danych. To nie tylko poprawia obecną jakość oprogramowania, ale identyfikując wzorce w poprzednich testach, sztuczna inteligencja może całkowicie zapobiec przyszłym problemom.

Opłacalność

Testowanie ręczne wymaga żmudnej, powtarzalnej pracy za każdym razem, gdy zmieniany jest kod źródłowy. Wymaga to zarówno czasu, jak i pieniędzy. Zamiast tego system testowy oparty na sztucznej inteligencji może wykonywać te działania regularnie i bez dodatkowych kosztów. Testowanie oprogramowania przebiega szybciej, co sprzyja redukcji kosztów.

Pięć najlepszych narzędzi do testowania sztucznej inteligencji w 2024 r

Testsigma

Testsigma to niezawodne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji z różnymi funkcjami do tworzenia automatycznych testów z przetwarzaniem języka naturalnego. Działa w chmurze, co eliminuje potrzebę instalacji lub konfiguracji i może być używane do testowania wielu aplikacji.

Mabl

Przyjazny dla użytkownika interfejs Mabl pozwala każdemu tworzyć automatyczne testy bez doświadczenia w programowaniu. To narzędzie oparte na sztucznej inteligencji przyspiesza testowanie zapracowanych zespołów, automatyzując powtarzalne zadania i przeprowadzając kompleksowe testy od początku do końca. Ponadto Mabl sprzyja współpracy, umożliwiając jasną komunikację z klientami i menedżerami przez cały proces testowania.

Studio Katalon

Katalon Studio priorytetowo traktuje jakość w warstwie interfejsu użytkownika, wykorzystując sztuczną inteligencję do eliminowania fałszywych alarmów i zapewniania bezproblemowej obsługi klienta. Oferuje także możliwości testowania wizualnego interfejsu użytkownika i UX, redukując liczbę fałszywych alarmów. Dodanie testów wizualnych AI do istniejących testów Katalon Studio jest proste, nie wymaga dodatkowych testów i można je przeprowadzać równolegle z testami funkcjonalnymi w celu uzyskania kompleksowego pokrycia.

Funkcjonować

Functionize to wiodące narzędzie do automatyzacji testów, które wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Radzi sobie nawet z najbardziej skomplikowanymi aplikacjami dla małych i dużych organizacji. Ponadto Functionize eliminuje potrzebę pisania powtarzalnych skryptów testowych, usprawniając proces testowania.

Narzędzia aplikacyjne

To narzędzie oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym obejmuje testowanie oprogramowania, monitorowanie i zarządzanie wizualne dla aplikacji internetowych, mobilnych i stacjonarnych. Zaspokaja potrzeby w zakresie testów ręcznych i automatycznych, dzięki czemu idealnie nadaje się dla inżynierów i zespołów zajmujących się transformacją cyfrową.

Zdobądź nieograniczone markowe projekty

Przekaż swoją pracę Penji i otrzymuj niestandardowe projekty co miesiąc

Obejrzyj wersję demonstracyjną

Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do testowania oprogramowania

Chociaż sztuczna inteligencja może być obiecującym narzędziem, należy pamiętać o wyzwaniach związanych z jej zastosowaniem w testowaniu oprogramowania.

Zaufanie

Testowanie sztucznej inteligencji może dawać inne wyniki niż przy użyciu konwencjonalnych narzędzi testowych. Na wczesnym etapie wdrażania sztucznej inteligencji w testach mogą wystąpić fałszywe alarmy lub bezpodstawne analizy. Pamiętaj, że sztuczna inteligencja nie jest narzędziem typu plug-and-play, które może zapewnić natychmiastowe rezultaty.

Wysoki koszt

Inwestycja w niezawodne narzędzia AI może być kosztowna.

Brak interwencji człowieka

Narzędzia AI mogą szybko generować i uruchamiać wiele przypadków testowych bez nadzoru człowieka. Chociaż może to poprawić dokładność, wprowadza również potencjalne błędy, jeśli nikt uważnie nie monitoruje procesu.

Zgodność

Zespoły mogą napotkać problemy związane z niedopasowaniem swoich starszych narzędzi do narzędzi sztucznej inteligencji. Jeśli integracje są niekompatybilne, może to prowadzić do opóźnień i zwiększonych kosztów operacyjnych.

Studium przypadku: Jak Katalon i QualityKiosk upraszczają testowanie oprogramowania w jednym z największych banków w Indiach

Projekt był realizowany w jednym z największych prywatnych banków w Indiach. Dzięki sieci ponad 5500 oddziałów i 15 000 bankomatów bank ten oferuje swoim klientom różne produkty finansowe. Obejmuje to bankowość osobistą, bankowość korporacyjną, zarządzanie aktywami, ubezpieczenia i bankowość inwestycyjną.

Zakres projektu

Projekt obejmuje rozwój dostosowanej dla banku Platformy Systemu Udzielania Kredytów (LOS). Platforma LOS umożliwiła integrację z usługami wewnętrznymi i zewnętrznymi dla wszystkich produktów i usług związanych z aktywami banku. Umożliwiło także wprowadzanie danych za pomocą chatbota, przetwarzanie pożyczek i zautomatyzowane wytyczne dotyczące przepływu pracy.

Problem

Bank borykał się z kilkoma problemami związanymi z testowaniem automatycznym. Jednak dodatkowe czynniki odróżniają je od innych w branży. To zawiera:

• Częstotliwość wydawania oprogramowania
• Złożoność przypadku testowego
• Konserwacja skryptu
• Zatrudnianie i utrzymanie testerów ze znajomością języków programowania

Względy techniczne jeszcze bardziej skomplikowały plan banku mający na celu poprawę wydajności, dokładności i jakości testów.

Rozwiązanie

Katalon we współpracy z QualityKiosk zapewnił bankowi potężną platformę do automatyzacji testów, która pomogła zespołowi osiągnąć szybszą automatyzację dzięki solidnym funkcjom. Bank wybrał Katalon, ponieważ był łatwy w nauce i przyjazny dla każdego, kto mógł tworzyć testy. Oznaczało to, że potrzebowali tylko kilku ekspertów w dziedzinie kodowania, aby sprostać wymaganiom w zakresie testowania, co pomogło im usprawnić testowanie i efektywnie skalować zespół.

Wyniki

Wdrożenie Katalona do testów regresyjnych spowodowało znaczną poprawę wydajności i elastyczności programowania. Obejmują one:

• Krótszy czas opracowywania i konserwacji testów regresyjnych: Ta korzyść usprawnia proces testowania i uwalnia zasoby na inne zadania.
• Skrócenie czasu testów regresyjnych o 40-50%: Umożliwia to szybszą identyfikację i rozwiązywanie potencjalnych problemów.
• Skrócenie czasu wykonywania testów o ponad 53% umożliwia częstsze wydawanie oprogramowania z nowymi funkcjonalnościami.

Ogólnym efektem jest szybszy cykl rozwoju i lepsza jakość oprogramowania.