如何使用人工智能进行软件测试来优化您的工作流程

已发表: 2024-04-02

软件更新每天都会推出，而且永无休止的功能流令人眼花缭乱。 如果您参与测试，那么在发布之前捕获错误的压力感觉就像一场持续的艰苦战斗。 手动测试很重要，但跟上快速发布的步伐似乎是不可能的。 不用担心。 有一个秘密武器可以帮助您提高效率和准确性。 在本文中，您将学习如何使用 AI 进行软件测试以及一些帮助您入门的工具。

人工智能在软件测试中的好处

最佳人工智能软件测试工具

使用人工智能进行软件测试可以提高准确性、效率和成本效益。

提高准确性

人工智能驱动的工具可以比手动测试更快地自动执行回归、功能和性能测试等重复任务。 这意味着在这些关键阶段节省了时间并降低了人为错误的风险。

ChatGPT 等工具可以分析验收标准并在几秒钟内创建测试用例。 此外，人工智能可以通过编写行为驱动开发（BDD）风格的测试场景，甚至生成测试脚本和调试现有代码来协助测试自动化。

增加覆盖范围

人工智能测试工具不仅仅是速度。 他们就像目光敏锐的检查员，通过分析大量数据集发现软件中隐藏的缺陷和错误。 这不仅提高了当前的软件质量，而且通过识别过去测试中的模式，人工智能可以帮助预防未来的问题。

成本效益

每次更改源代码时，手动测试都需要繁琐的重复工作。 它需要时间和金钱。 相反，由人工智能驱动的测试系统可以定期执行这些活动，而无需额外费用。 软件测试进行得更快，从而促进成本降低。

2024 年五款最佳 AI 测试工具

测试西格玛

Testsigma 是一款可靠的人工智能工具，具有多种功能，可用于通过自然语言处理创建自动化测试。 它基于云，无需安装或设置，可用于测试多个软件应用程序。

马布尔

Mabl 的用户友好界面允许任何人在没有编程经验的情况下创建自动化测试。 这款人工智能驱动的工具通过自动执行重复任务并从头到尾运行端到端测试来加快繁忙团队的测试速度。 此外，Mabl 通过在整个测试过程中与客户和经理进行清晰的沟通来促进协作。

卡塔隆工作室

Katalon Studio 优先考虑 UI 层的质量，使用 AI 消除误报并提供无缝的客户体验。 它还提供 UI 和 UX 的可视化测试功能，减少误报。 将 AI 视觉测试添加到现有 Katalon Studio 测试中非常简单，无需额外测试，并且可以与功能测试并行运行以实现全面覆盖。

功能化

Functionize 是一款利用人工智能和机器学习的领先测试自动化工具。 它甚至可以解决小型和大型组织最复杂的应用程序。 此外，Functionize 无需编写重复的测试脚本，从而简化了您的测试过程。

应用工具

这款由 AI 和 ML 驱动的工具涉及 Web、移动和桌面应用程序的软件测试、监控和可视化管理。 它满足手动和自动测试需求，使其成为工程师和数字化转型团队的理想选择。

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使用人工智能进行软件测试的挑战

虽然人工智能可能是一种很有前途的工具，但您必须记住在软件测试中采用人工智能所面临的挑战。

相信

人工智能测试可能会产生与使用传统测试工具不同的结果。 在早期采用人工智能进行测试的过程中，可能会出现一些误报或毫无根据的分析。 请记住，人工智能并不是一种可以立即提供结果的即插即用工具。

成本高

投资可靠的人工智能工具可能成本高昂。

缺乏人为干预

人工智能工具可以快速生成并运行许多测试用例，无需人工监督。 虽然这可以提高准确性，但如果没有人密切监控该过程，也会带来潜在的错误。

兼容性

团队可能会遇到遗留工具与人工智能工具不匹配的问题。 如果集成不兼容，可能会导致延迟并增加运营成本。

案例研究：Katalon 和 QualityKiosk 如何简化印度最大银行之一的软件测试

该项目是在印度最大的私人银行之一进行的。 该银行拥有 5,500 多家分行和 15,000 台 ATM 机网络，为客户提供各种金融产品。 这包括个人银行业务、企业银行业务、资产管理、保险和投资银行业务。

项目范围

该项目涵盖为银行量身定制的贷款发放系统（LOS）平台的开发。 LOS 平台支持与所有银行资产相关产品和服务的内部和外部服务集成。 它还允许聊天机器人支持的数据输入、贷款处理和自动化工作流程指南。

问题

该银行面临着与自动化测试相关的几个问题。 然而，其他因素使他们有别于业内其他公司。 这包括：

  • 软件发布频率
  • 测试用例复杂性
  • 脚本维护
  • 雇用和保留具有编程语言专业知识的测试人员

技术方面的考虑使该银行提高测试效率、准确性和质量的计划变得更加复杂。

解决方案

Katalon 与 QualityKiosk 合作，为该银行提供了强大的测试自动化平台，帮助团队通过强大的功能实现更快的自动化。 该银行选择 Katalon 是因为它易于学习且用户友好，任何人都可以创建测试。 这意味着他们只需要一些编码专家来满足测试需求，帮助他们简化测试并有效地扩展团队。

结果

Katalon 的回归测试实现显着提高了效率和开发敏捷性。 这些包括：

  • 减少回归测试开发和维护时间：此优势简化了测试流程并为其他任务释放资源。
  • 回归测试时间减少 40-50%：这可以更快地识别和解决潜在问题。
  • 测试执行时间减少了 53% 以上，可以更频繁地发布具有新功能的软件。

总体影响是更快的开发周期和更高的软件质量。