如何使用人工智慧進行軟體測試來優化您的工作流程

軟體更新每天都會推出，永無止境的功能流令人眼花撩亂。 如果您參與測試，那麼在發布之前捕獲錯誤的壓力感覺就像一場持續的艱苦戰鬥。 手動測試很重要，但跟上快速發布的步伐似乎是不可能的。 不用擔心。 有一個秘密武器可以幫助您提高效率和準確性。 在本文中，您將學習如何使用 AI 進行軟體測試以及一些幫助您入門的工具。

人工智慧在軟體測試中的好處

使用人工智慧進行軟體測試可以提高準確性、效率和成本效益。

提高準確性

人工智慧驅動的工具可以比手動測試更快地自動執行回歸、功能和效能測試等重複任務。 這意味著在這些關鍵階段節省了時間並降低了人為錯誤的風險。

ChatGPT 等工具可以分析驗收標準並在幾秒鐘內建立測試案例。 此外，人工智慧可以透過編寫行為驅動開發（BDD）風格的測試場景，甚至產生測試腳本和調試現有程式碼來協助測試自動化。

增加覆蓋範圍

人工智慧測試工具不僅僅是速度。 他們就像是目光敏銳的檢查員，透過分析大量資料集發現軟體中隱藏的缺陷和錯誤。 這不僅提高了當前的軟體質量，而且透過識別過去測試中的模式，人工智慧可以幫助預防未來的問題。

成本效益

每次更改原始程式碼時，手動測試都需要繁瑣的重複工作。 它需要時間和金錢。 相反，由人工智慧驅動的測試系統可以定期執行這些活動，而無需額外費用。 軟體測試進行得更快，從而促進成本降低。

2024 年五款最佳 AI 測試工具

測試西格瑪

Testsigma 是一款可靠的人工智慧工具，具有多種功能，可用於透過自然語言處理建立自動化測試。 它基於雲，無需安裝或設置，可用於測試多個軟體應用程式。

馬布爾

Mabl 的用戶友好介面允許任何人在沒有程式設計經驗的情況下創建自動化測試。 這款由人工智慧驅動的工具透過自動執行重複任務並從頭到尾運行端到端測試來加快繁忙團隊的測試速度。 此外，Mabl 透過在整個測試過程中與客戶和經理進行清晰的溝通來促進協作。

卡塔隆工作室

Katalon Studio 優先考慮 UI 層的質量，使用 AI 消除誤報並提供無縫的客戶體驗。 它還提供 UI 和 UX 的視覺化測試功能，減少誤報。 將 AI 視覺測試添加到現有 Katalon Studio 測試中非常簡單，無需額外測試，並且可以與功能測試並行運行以實現全面覆蓋。

功能化

Functionize 是一款利用人工智慧和機器學習的領先測試自動化工具。 它甚至可以解決小型和大型組織最複雜的應用程式。 此外，Functionize 無需編寫重複的測試腳本，從而簡化了您的測試過程。

應用工具

這款由 AI 和 ML 驅動的工具涉及 Web、行動和桌面應用程式的軟體測試、監控和視覺化管理。 它滿足手動和自動測試需求，使其成為工程師和數位轉型團隊的理想選擇。

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觀看示範

使用人工智慧進行軟體測試的挑戰

雖然人工智慧可能是一種很有前景的工具，但您必須記住在軟體測試中採用人工智慧所面臨的挑戰。

相信

人工智慧測試可能會產生與使用傳統測試工具不同的結果。 在早期採用人工智慧進行測試的過程中，可能會出現一些誤報或毫無根據的分析。 請記住，人工智慧並不是一種可以立即提供結果的即插即用工具。

成本高

投資可靠的人工智慧工具可能成本高昂。

缺乏人為幹預

人工智慧工具可以快速產生並運行許多測試案例，無需人工監督。 雖然這可以提高準確性，但如果沒有人密切監控過程，也會帶來潛在的錯誤。

相容性

團隊可能會遇到遺留工具與人工智慧工具不符的問題。 如果整合不相容，可能會導致延遲並增加營運成本。

案例研究：Katalon 和 QualityKiosk 如何簡化印度最大銀行之一的軟體測試

該項目是在印度最大的私人銀行之一進行的。 該銀行擁有 5,500 多家分行和 15,000 台 ATM 網絡，為客戶提供各種金融產品。 這包括個人銀行業務、企業銀行業務、資產管理、保險和投資銀行業務。

專案範圍

該專案涵蓋為銀行量身定制的貸款發放系統（LOS）平台的開發。 LOS 平台支援與所有銀行資產相關產品和服務的內部和外部服務整合。 它還允許聊天機器人支援的數據輸入、貸款處理和自動化工作流程指南。

問題

該銀行面臨著與自動化測試相關的幾個問題。 然而，其他因素使他們有別於業內其他公司。 這包括：

• 軟體發布頻率
• 測試用例複雜性
• 腳本維護
• 僱用和保留具有程式語言專業知識的測試人員

技術方面的考慮使該銀行提高測試效率、準確性和品質的計劃變得更加複雜。

解決方案

Katalon 與 QualityKiosk 合作，為該銀行提供了強大的測試自動化平台，幫助團隊透過強大的功能實現更快的自動化。 該銀行選擇 Katalon 是因為它易於學習且用戶友好，任何人都可以創建測試。 這意味著他們只需要一些編碼專家來滿足測試需求，幫助他們簡化測試並有效地擴展團隊。

結果

Katalon 的迴歸測試實作顯著提高了效率和開發敏捷性。 這些包括：

• 減少回歸測試開發和維護時間：此優勢簡化了測試流程並為其他任務釋放資源。
• 回歸測試時間減少 40-50%：這可以更快地識別和解決潛在問題。
• 測試執行時間減少了 53% 以上，可以更頻繁地發布具有新功能的軟體。

整體影響是更快的開發週期和更高的軟體品質。