Cum să utilizați AI pentru testarea software-ului pentru a vă optimiza fluxul de lucru

Actualizările software sunt lansate zilnic, iar fluxul nesfârșit de funcții este copleșitor. Dacă sunteți implicat în testare, presiunea de a detecta erori înainte de lansare se simte ca o luptă constantă. Testarea manuală este semnificativă, dar ținerea pasului cu lansările rapide poate fi imposibilă. Nu vă faceți griji. Există o armă secretă care vă poate ajuta să îmbunătățiți eficiența și acuratețea. În acest articol, veți învăța cum să utilizați AI pentru testarea software-ului și câteva instrumente care vă vor ajuta să începeți.

Beneficiile AI în testarea software-ului

Utilizarea AI pentru testarea software-ului îmbunătățește acuratețea, eficiența și rentabilitatea.

Precizie îmbunătățită

Instrumentele bazate pe inteligență artificială automatizează sarcinile repetitive, cum ar fi testarea de regresie, testarea funcțională și a performanței, mult mai rapid decât testarea manuală. Acest lucru se traduce printr-o economie de timp și un risc mai mic de eroare umană în timpul acestor faze cruciale.

Instrumente precum ChatGPT pot analiza criteriile de acceptare și pot crea cazuri de testare în câteva secunde. În plus, AI poate ajuta la automatizarea testelor prin scrierea scenariilor de testare în stilul dezvoltării bazate pe comportament (BDD) sau chiar prin generarea de scripturi de testare și prin depanarea codului existent.

Acoperire crescută

Instrumentele de testare AI depășesc doar viteza. Aceștia acționează ca niște inspectori cu ochi de vultur, identificând defecte ascunse și erori în software-ul dvs. prin analiza seturi de date masive. Acest lucru nu numai că îmbunătățește calitatea actuală a software-ului, dar, prin identificarea tiparelor din testele anterioare, AI poate ajuta la prevenirea problemelor viitoare.

Eficiența costurilor

Testarea manuală necesită muncă obositoare și repetitivă de fiecare dată când codul sursă este modificat. Este nevoie atât de timp, cât și de bani. În schimb, un sistem de testare alimentat de AI poate desfășura aceste activități în mod regulat și fără a costa suplimentar. Testarea software-ului are loc mai rapid, ceea ce promovează reducerea costurilor.

Cele mai bune cinci instrumente de testare AI în 2024

Testsigma

Testsigma este un instrument de încredere bazat pe inteligență artificială, cu diverse caracteristici pentru crearea de teste automate cu procesare a limbajului natural. Este bazat pe cloud, eliminând nevoia de instalare sau configurare și poate fi folosit pentru a testa mai multe aplicații software.

Mabl

Interfața prietenoasă a lui Mabl permite oricui să creeze teste automate fără experiență de programare. Acest instrument alimentat de inteligență artificială accelerează testarea pentru echipele ocupate prin automatizarea sarcinilor repetitive și rulând teste de la capăt la capăt de la început până la sfârșit. În plus, Mabl încurajează colaborarea permițând o comunicare clară cu clienții și managerii pe parcursul procesului de testare.

Studio Katalon

Katalon Studio acordă prioritate calității la nivelul UI, folosind inteligența artificială pentru a elimina falsele pozitive și pentru a oferi clienților o experiență perfectă. De asemenea, oferă capabilități de testare vizuală pentru UI și UX, reducând fals pozitive. Adăugarea testelor vizuale AI la testele Katalon Studio existente este simplă, nu necesită teste suplimentare și poate fi rulată în paralel cu testele funcționale pentru o acoperire cuprinzătoare.

Functioneaza

Functionize este un instrument lider de automatizare a testelor care valorifică AI și învățarea automată. Acesta abordează chiar și cele mai complicate aplicații pentru organizații mici și mari. În plus, Functionize elimină necesitatea de a scrie scripturi de testare repetitive, simplificând procesul de testare.

Applitools

Acest instrument alimentat de AI și ML implică testarea software-ului, monitorizarea și gestionarea vizuală pentru aplicații web, mobile și desktop. Acesta răspunde nevoilor de testare manuală și automată, făcându-l ideal pentru ingineri și echipele de transformare digitală.

Obțineți modele de marcă nelimitate

Oferiți-vă volumul de lucru lui Penji și obțineți modele personalizate în fiecare lună

Urmăriți o demonstrație

Provocări în utilizarea AI pentru testarea software-ului

Deși AI poate fi un instrument promițător, trebuie să vă amintiți provocările în adoptarea AI în testarea software-ului.

Încredere

Testarea AI poate da rezultate diferite de cele care folosesc instrumente de testare convenționale. Unele rezultate fals pozitive sau analize fără temei pot apărea în timpul adoptării timpurii a IA în testare. Amintiți-vă că AI nu este un instrument plug-and-play care poate oferi rezultate imediate.

Cost ridicat

Investiția în instrumente AI fiabile poate fi costisitoare.

Lipsa intervenției umane

Instrumentele AI pot genera și rula rapid multe cazuri de testare fără supraveghere umană. Deși acest lucru poate îmbunătăți acuratețea, introduce și potențiale greșeli dacă nimeni nu monitorizează procesul îndeaproape.

Compatibilitate

Echipele pot întâmpina probleme cu nepotrivirea dintre moștenirea și instrumentele AI. Dacă integrările sunt incompatibile, acest lucru ar putea duce la întârzieri și la creșterea costurilor de operare.

Studiu de caz: Cum Katalon și QualityKiosk simplifică testarea software-ului pentru una dintre cele mai mari bănci din India

Proiectul a fost realizat de una dintre cele mai mari bănci private din India. Cu o rețea de peste 5.500 de sucursale și 15.000 de bancomate, această bancă oferă clienților săi diverse produse financiare. Acestea includ servicii bancare personale, servicii bancare corporative, managementul activelor, asigurări și servicii bancare de investiții.

Domeniul proiectului

Proiectul acoperă dezvoltarea unei platforme Loan Origination System (LOS) adaptată pentru bancă. Platforma LOS a permis integrarea cu serviciile interne și externe pentru toate produsele și serviciile legate de activele băncilor. De asemenea, a permis introducerea de date activată de chatbot, procesarea împrumuturilor și liniile directoare pentru fluxul de lucru automat.

Problema

Banca s-a confruntat cu mai multe probleme legate de testarea automatizării. Cu toate acestea, factori suplimentari îi deosebesc de alții din industrie. Aceasta include:

• Frecvența lansărilor de software
• Complexitatea cazului de testare
• Întreținerea scriptului
• Angajarea și menținerea de testeri cu experiență în limbaje de programare

Considerațiile tehnice au complicat și mai mult planul băncii de a îmbunătăți eficiența, acuratețea și calitatea testării.

Soluția

Katalon, în parteneriat cu QualityKiosk, a oferit băncii o platformă puternică de automatizare a testelor, care a ajutat echipa să realizeze o automatizare mai rapidă cu funcții robuste. Banca a ales Katalon pentru că era ușor de învățat și ușor de utilizat pentru oricine să creeze teste. Acest lucru însemna că aveau nevoie doar de câțiva experți în codificare pentru a ține pasul cu cerințele de testare, ajutându-i să eficientizeze testarea și să-și extindă echipa în mod eficient.

Rezultate

Implementarea Katalon pentru testarea regresiei a dus la îmbunătățiri semnificative ale eficienței și agilității dezvoltării. Acestea includ:

• Reducerea timpului de dezvoltare și întreținere a testelor de regresie: Acest beneficiu simplifică procesul de testare și eliberează resurse pentru alte sarcini.
• Reducere cu 40-50% a timpului de testare a regresiei: Acest lucru permite identificarea și rezolvarea mai rapidă a problemelor potențiale.
• Reducerea cu peste 53% a timpului de execuție a testelor permite lansări mai frecvente de software cu funcționalități noi.

Impactul general este un ciclu de dezvoltare mai rapid, cu o calitate îmbunătățită a software-ului.