วิธีใช้ AI สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของคุณ

การอัปเดตซอฟต์แวร์มีการเปิดตัวทุกวัน และมีคุณลักษณะมากมายอย่างล้นหลาม หากคุณมีส่วนร่วมในการทดสอบ ความกดดันในการตรวจจับข้อบกพร่องก่อนการเปิดตัวจะให้ความรู้สึกเหมือนการต่อสู้ที่ยากลำบาก การทดสอบด้วยตนเองมีความสำคัญ แต่การติดตามการเผยแพร่อย่างรวดเร็วอาจทำให้รู้สึกว่าเป็นไปไม่ได้ ไม่ต้องกังวล. มีอาวุธลับที่สามารถช่วยคุณปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำได้ ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์และเครื่องมือบางอย่างที่จะช่วยคุณในการเริ่มต้น

ประโยชน์ของ AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์

การใช้ AI สำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความคุ้มค่า

ปรับปรุงความแม่นยำ

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ เช่น การถดถอย การทำงาน และการทดสอบประสิทธิภาพได้เร็วกว่าการทดสอบด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ในระหว่างขั้นตอนสำคัญเหล่านี้

เครื่องมืออย่าง ChatGPT สามารถวิเคราะห์เกณฑ์การยอมรับและสร้างกรณีทดสอบได้ภายในไม่กี่วินาที นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยเหลือการทดสอบอัตโนมัติโดยการเขียนสถานการณ์การทดสอบสไตล์การพัฒนาตามพฤติกรรม (BDD) หรือแม้แต่สร้างสคริปต์ทดสอบและแก้ไขโค้ดที่มีอยู่

ความคุ้มครองที่เพิ่มขึ้น

เครื่องมือทดสอบ AI เป็นมากกว่าแค่ความเร็ว พวกเขาทำหน้าที่เหมือนผู้ตรวจสอบที่เก่งกาจ โดยตรวจจับข้อบกพร่องและจุดบกพร่องที่ซ่อนอยู่ในซอฟต์แวร์ของคุณโดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้ไม่เพียงปรับปรุงคุณภาพซอฟต์แวร์ในปัจจุบันเท่านั้น แต่ด้วยการระบุรูปแบบในการทดสอบที่ผ่านมา AI สามารถช่วยป้องกันปัญหาในอนาคตได้โดยสิ้นเชิง

ลดค่าใช้จ่าย

การทดสอบด้วยตนเองต้องใช้งานที่น่าเบื่อและซ้ำซากทุกครั้งที่มีการแก้ไขซอร์สโค้ด มันต้องใช้ทั้งเวลาและเงิน แต่ระบบทดสอบที่ขับเคลื่อนโดย AI อาจดำเนินกิจกรรมเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอและไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม การทดสอบซอฟต์แวร์ดำเนินไปอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยลดต้นทุน

ห้าเครื่องมือทดสอบ AI ที่ดีที่สุดในปี 2024

เทสซิกมา

Testsigma เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เชื่อถือได้ พร้อมด้วยคุณสมบัติต่างๆ สำหรับการสร้างการทดสอบอัตโนมัติด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เป็นระบบคลาวด์ ทำให้ไม่จำเป็นต้องติดตั้งหรือตั้งค่า และสามารถใช้เพื่อทดสอบแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หลายรายการได้

เมเปิ้ล

อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของ Mabl ช่วยให้ทุกคนสร้างการทดสอบอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรม เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการทดสอบสำหรับทีมที่มีงานยุ่งโดยการทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติและทำการทดสอบตั้งแต่ต้นจนจบ นอกจากนี้ Mabl ยังส่งเสริมการทำงานร่วมกันโดยอนุญาตให้มีการสื่อสารที่ชัดเจนกับลูกค้าและผู้จัดการตลอดกระบวนการทดสอบ

คาตาลอน สตูดิโอ

Katalon Studio ให้ความสำคัญกับคุณภาพที่เลเยอร์ UI โดยใช้ AI เพื่อกำจัดผลบวกลวงและมอบประสบการณ์ที่ราบรื่นให้กับลูกค้า นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการทดสอบภาพสำหรับ UI และ UX ซึ่งช่วยลดผลบวกลวง การเพิ่มการทดสอบภาพด้วย AI ให้กับการทดสอบ Katalon Studio ที่มีอยู่นั้นเป็นเรื่องง่าย โดยไม่ต้องมีการทดสอบเพิ่มเติม และสามารถดำเนินการควบคู่ไปกับการทดสอบการทำงานเพื่อความครอบคลุมที่ครอบคลุมได้

ทำหน้าที่

Functionize เป็นเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติชั้นนำที่ใช้ประโยชน์จาก AI และการเรียนรู้ของเครื่อง รองรับแม้กระทั่งแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนที่สุดสำหรับองค์กรขนาดเล็กและขนาดใหญ่ นอกจากนี้ Functionize ยังช่วยลดความจำเป็นในการเขียนสคริปต์ทดสอบซ้ำๆ ซึ่งทำให้กระบวนการทดสอบของคุณคล่องตัวขึ้น

แอพพลิเคชั่น

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML นี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบซอฟต์แวร์ การตรวจสอบ และการจัดการภาพสำหรับแอปบนเว็บ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และเดสก์ท็อป ตอบสนองความต้องการในการทดสอบด้วยตนเองและแบบอัตโนมัติ ทำให้เหมาะสำหรับวิศวกรและทีมการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

รับออกแบบตราสินค้าไม่จำกัด

มอบภาระงานของคุณให้กับ Penji และรับการออกแบบที่กำหนดเองทุกเดือน

ชมการสาธิต

ความท้าทายในการใช้ AI เพื่อทดสอบซอฟต์แวร์

แม้ว่า AI จะเป็นเครื่องมือที่มีอนาคต แต่คุณต้องจดจำความท้าทายในการนำ AI มาใช้ในการทดสอบซอฟต์แวร์

เชื่อมั่น

การทดสอบ AI อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการทดสอบที่ใช้เครื่องมือทดสอบทั่วไป ผลบวกลวงหรือการวิเคราะห์ที่ไม่มีมูลความจริงบางอย่างอาจเกิดขึ้นในระหว่างการนำ AI มาใช้ในการทดสอบตั้งแต่เนิ่นๆ โปรดจำไว้ว่า AI ไม่ใช่เครื่องมือแบบ Plug-and-Play ที่สามารถให้ผลลัพธ์ได้ทันที

ค่าใช้จ่ายที่สูง

การลงทุนในเครื่องมือ AI ที่เชื่อถือได้อาจมีราคาแพง

ขาดการแทรกแซงของมนุษย์

เครื่องมือ AI สามารถสร้างและเรียกใช้กรณีทดสอบจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์ แม้ว่าวิธีนี้จะสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้ แต่ก็ยังทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้หากไม่มีใครติดตามกระบวนการอย่างใกล้ชิด

ความเข้ากันได้

ทีมอาจประสบปัญหาเกี่ยวกับความไม่ตรงกันของเครื่องมือเดิมและ AI หากการผสานรวมเข้ากันไม่ได้ อาจนำไปสู่ความล่าช้าและต้นทุนการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น

กรณีศึกษา: Katalon และ QualityKiosk ลดความซับซ้อนของการทดสอบซอฟต์แวร์สำหรับธนาคารที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในอินเดียได้อย่างไร

โครงการนี้ดำเนินการในธนาคารเอกชนที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในอินเดีย ด้วยเครือข่ายสาขามากกว่า 5,500 แห่งและตู้เอทีเอ็ม 15,000 แห่ง ธนาคารแห่งนี้นำเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่หลากหลายแก่ลูกค้า ซึ่งรวมถึงการธนาคารส่วนบุคคล การธนาคารบริษัท การจัดการสินทรัพย์ การประกันภัย และวาณิชธนกิจ

ขอบเขตโครงการ

โครงการนี้ครอบคลุมถึงการพัฒนาแพลตฟอร์ม Loan Origination System (LOS) ที่ออกแบบมาสำหรับธนาคารโดยเฉพาะ แพลตฟอร์ม LOS ช่วยให้สามารถบูรณาการกับบริการภายในและภายนอกสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการที่เกี่ยวข้องกับสินทรัพย์ของธนาคารทั้งหมด นอกจากนี้ยังอนุญาตให้ป้อนข้อมูลที่เปิดใช้งานแชทบอท การประมวลผลสินเชื่อ และแนวทางขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติ

ปัญหา

ธนาคารประสบปัญหาหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบระบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม ปัจจัยเพิ่มเติมทำให้พวกเขาแตกต่างจากคนอื่นๆ ในอุตสาหกรรม ซึ่งรวมถึง:

• ความถี่ของการเปิดตัวซอฟต์แวร์
• ความซับซ้อนของกรณีทดสอบ
• การบำรุงรักษาสคริปต์
• การจ้างและการรักษาผู้ทดสอบที่มีความเชี่ยวชาญด้านภาษาการเขียนโปรแกรม

ข้อควรพิจารณาทางเทคนิคทำให้แผนของธนาคารเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และคุณภาพการทดสอบมีความซับซ้อนยิ่งขึ้น

การแก้ไขปัญหา

Katalon ร่วมมือกับ QualityKiosk มอบแพลตฟอร์มการทดสอบอัตโนมัติที่ทรงพลังแก่ธนาคาร ซึ่งช่วยให้ทีมบรรลุระบบอัตโนมัติที่รวดเร็วยิ่งขึ้นพร้อมฟีเจอร์ที่แข็งแกร่ง ธนาคารเลือก Katalon เนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้และเป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับทุกคนในการสร้างแบบทดสอบ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดเพียงไม่กี่คนเพื่อให้ทันกับความต้องการในการทดสอบ ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงการทดสอบและปรับขนาดทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์

การใช้งาน Katalon สำหรับการทดสอบการถดถอยส่งผลให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพและความคล่องตัวในการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งรวมถึง:

• ลดเวลาในการพัฒนาและบำรุงรักษาการทดสอบการถดถอย: ประโยชน์นี้จะช่วยปรับปรุงกระบวนการทดสอบและเพิ่มพื้นที่ว่างทรัพยากรสำหรับงานอื่น ๆ
• ลดเวลาการทดสอบการถดถอยลง 40-50%: ช่วยให้ระบุและแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น
• ลดเวลาดำเนินการทดสอบลงกว่า 53% ช่วยให้มีการเผยแพร่ซอฟต์แวร์บ่อยขึ้นพร้อมฟังก์ชันการทำงานใหม่ๆ

ผลกระทบโดยรวมคือวงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้นพร้อมคุณภาพซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้น