Как использовать ИИ для тестирования программного обеспечения, чтобы оптимизировать рабочий процесс

Обновления программного обеспечения выходят ежедневно, и бесконечный поток функций огромен. Если вы участвуете в тестировании, необходимость выявлять ошибки до запуска кажется постоянной тяжелой битвой. Ручное тестирование имеет большое значение, но успевать за быстрыми выпусками может оказаться невозможным. Не волнуйся. Существует секретное оружие, которое поможет вам повысить эффективность и точность. В этой статье вы узнаете, как использовать ИИ для тестирования программного обеспечения, а также некоторые инструменты, которые помогут вам начать работу.

Преимущества ИИ в тестировании программного обеспечения

Использование ИИ для тестирования программного обеспечения повышает точность, эффективность и экономичность.

Повышенная точность

Инструменты на базе искусственного интеллекта автоматизируют повторяющиеся задачи, такие как регрессионное, функциональное тестирование и тестирование производительности, значительно быстрее, чем тестирование вручную. Это приводит к экономии времени и снижению риска человеческой ошибки на этих важных этапах.

Такие инструменты, как ChatGPT, могут анализировать критерии приемки и создавать тестовые примеры за считанные секунды. Кроме того, ИИ может помочь в автоматизации тестирования, написав сценарии тестирования в стиле поведенческой разработки (BDD) или даже создав тестовые сценарии и отладив существующий код.

Увеличение охвата

Инструменты тестирования ИИ выходят за рамки простой скорости. Они действуют как зоркие инспекторы, выявляя скрытые дефекты и ошибки в вашем программном обеспечении путем анализа огромных наборов данных. Это не только улучшает текущее качество программного обеспечения, но и, выявляя закономерности в прошлых тестах, ИИ может помочь полностью предотвратить проблемы в будущем.

Экономическая эффективность

Ручное тестирование требует утомительной, повторяющейся работы каждый раз, когда исходный код изменяется. Это требует и времени, и денег. Вместо этого система тестирования на базе искусственного интеллекта может выполнять эти действия регулярно и без дополнительных затрат. Тестирование программного обеспечения происходит быстрее, что способствует снижению затрат.

Пять лучших инструментов тестирования ИИ в 2024 году

Тестсигма

Testsigma — это надежный инструмент на базе искусственного интеллекта с различными функциями для создания автоматических тестов с обработкой естественного языка. Он основан на облаке, что исключает необходимость установки или настройки, и может использоваться для тестирования нескольких программных приложений.

Мабл

Удобный интерфейс Mabl позволяет любому создавать автоматические тесты без опыта программирования. Этот инструмент на базе искусственного интеллекта ускоряет тестирование загруженных команд за счет автоматизации повторяющихся задач и проведения комплексных тестов от начала до конца. Кроме того, Mabl способствует сотрудничеству, обеспечивая четкое общение с клиентами и менеджерами на протяжении всего процесса тестирования.

Каталон Студия

Katalon Studio отдает приоритет качеству на уровне пользовательского интерфейса, используя искусственный интеллект для устранения ложных срабатываний и обеспечения бесперебойного обслуживания клиентов. Он также предлагает возможности визуального тестирования пользовательского интерфейса и UX, уменьшая количество ложных срабатываний. Добавление визуального тестирования ИИ к существующим тестам Katalon Studio очень просто, не требует дополнительных тестов и может запускаться параллельно с функциональными тестами для полного охвата.

Функционировать

Functionize — ведущий инструмент автоматизации тестирования, использующий искусственный интеллект и машинное обучение. Он решает даже самые сложные приложения для малых и крупных организаций. Кроме того, Functionize устраняет необходимость в написании повторяющихся тестовых сценариев, оптимизируя процесс тестирования.

Приложения

Этот инструмент на базе искусственного интеллекта и машинного обучения включает в себя тестирование программного обеспечения, мониторинг и визуальное управление веб-приложениями, мобильными и настольными приложениями. Он удовлетворяет потребности в ручном и автоматизированном тестировании, что делает его идеальным для инженеров и команд цифровой трансформации.

Получите неограниченное количество фирменных дизайнов

Доверьте свою работу Penji и получайте индивидуальный дизайн каждый месяц

Посмотреть демо

Проблемы использования ИИ для тестирования программного обеспечения

Хотя ИИ может быть многообещающим инструментом, вы должны помнить о проблемах, связанных с внедрением ИИ в тестирование программного обеспечения.

Доверять

Тестирование ИИ может давать результаты, отличные от тех, которые используются при использовании традиционных инструментов тестирования. Некоторые ложноположительные результаты или необоснованные анализы могут возникнуть на раннем этапе внедрения ИИ в тестирование. Помните, что ИИ — это не готовый к использованию инструмент, который может дать немедленные результаты.

Высокая стоимость

Инвестиции в надежные инструменты искусственного интеллекта могут оказаться дорогостоящими.

Отсутствие вмешательства человека

Инструменты искусственного интеллекта могут быстро генерировать и запускать множество тестовых примеров без контроля со стороны человека. Хотя это может повысить точность, но также приводит к потенциальным ошибкам, если никто не контролирует процесс внимательно.

Совместимость

Команды могут столкнуться с проблемами из-за несоответствия своего наследия и инструментов искусственного интеллекта. Если интеграция несовместима, это может привести к задержкам и увеличению эксплуатационных расходов.

Практический пример: как Katalon и QualityKiosk упрощают тестирование программного обеспечения для одного из крупнейших банков Индии

Проект был реализован в одном из крупнейших частных банков Индии. Имея сеть из более чем 5500 отделений и 15 000 банкоматов, этот банк предлагает своим клиентам различные финансовые продукты. Сюда входят личные банковские услуги, корпоративные банковские услуги, управление активами, страхование и инвестиционно-банковские услуги.

Объем проекта

Проект охватывает разработку платформы системы выдачи кредитов (LOS), адаптированной для банка. Платформа LOS обеспечила интеграцию с внутренними и внешними сервисами для всех банковских продуктов и услуг, связанных с активами. Это также позволило вводить данные с помощью чат-бота, обрабатывать кредиты и управлять автоматизированными рабочими процессами.

Проблема

Банк столкнулся с рядом проблем, связанных с автоматизированным тестированием. Однако дополнительные факторы отличают их от других компаний в отрасли. Это включает в себя:

• Частота выпусков программного обеспечения
• Сложность тестового примера
• Обслуживание скриптов
• Найм и удержание тестировщиков с опытом работы с языками программирования

Технические соображения еще больше усложнили план банка по повышению эффективности, точности и качества тестирования.

Решение

Katalon в партнерстве с QualityKiosk предоставил банку мощную платформу для автоматизации тестирования, которая помогла команде добиться более быстрой автоматизации с надежными функциями. Банк выбрал Katalon, потому что его легко освоить и удобно для создания тестов. Это означало, что им требовалось всего несколько экспертов по программированию, чтобы справиться с требованиями тестирования, помогая им оптимизировать тестирование и эффективно масштабировать свою команду.

Результаты

Внедрение Katalon регрессионного тестирования привело к значительному повышению эффективности и гибкости разработки. К ним относятся:

• Сокращение времени разработки и обслуживания регрессионных тестов. Это преимущество упрощает процесс тестирования и высвобождает ресурсы для других задач.
• Сокращение времени регрессионного тестирования на 40–50 %: это позволяет быстрее выявлять и устранять потенциальные проблемы.
• Сокращение времени выполнения тестирования более чем на 53 % позволяет чаще выпускать выпуски программного обеспечения с новыми функциями.

Общим результатом является ускорение цикла разработки и повышение качества программного обеспечения.