אוטומציה של בדיקות מונעת על ידי AI: העתיד של אימות תוכנה

בקרת איכות תוכנה (QA) מבוססת בינה מלאכותית היא העתיד כיוון שהוכחה יותר יעילה, מדויקת ואפקטיבית משיטות אחרות. אמנם, הקבלה נרחבת רק מתחילה, אך שיעורי האימוץ כנראה יגדלו בקרוב.

האם מפתחים אימצו את ה-AI ב-QA של תוכנה?

רוב המקצוענים יוכיחו את השפעת ה-AI בשנים האחרונות. כפי שהתוצאות לשנת 2023 מראות, 40% מהחברות מתכננות להגדיל את הוצאותיהן עליו. עם זאת, QA של תוכנה עדיין לא חשף את הפוטנציאל שלו.

עד כה, ה-AI נשאר ברובו בלתי מוכר למרות הלחץ התעשייתי הגובר והבעיות הקשורות לאוטומציה שנמשכו. עם זאת, ככלל גדול יותר של מפתחים כנראה יאמץ אותו ברגע שיידועו היתרונות הנרחבים שלו.

מדוע מפתחים זקוקים לאוטומציה בסיסית ב-AI?

מפתחים זקוקים ל-אוטומציה בסיסית ב-AI מכיוון שאסטרטגיות קיימות אינן יכולות יותר לעמוד בדרישות התעשייה.

האנושות זקוקה לתמיכה

באופן מסורתי, בדיקות ידניות היו זמניות ונוטות לשגיאות. שגיאות אנושיות וחוסר התאמה של כלי אוטומציה יכול לאפשר לטעויות תוכנה לחדור דרך הפערים או להתעלם מהן למשך זמן ארוך מדי.

מחסומים בכישורים משפיעים על רבות מהארגוןות. על פי מחקר אחד, 44% מהפרויקטים בבדיקת איכות תוכנה יש פחות מבודק אחד לעשרה מפתחים. באופן טבעי, אוטומציה היא הפתרון הברור למגבלות במשאבים, אך 53% מהפרויקטים אינם משתמשים בכלים כאלה.

קטנת כמות הבדיקות

בעיסוקים נוספים כמו לחץ על זמן השווק ומחסומים בכישורים מגבילים באופן משמעותי את כמות הבדיקות. בהתחשב בדרישת הלקוחות ליישומים מורכבים שמתגברת רק, בדיקה מקיפה היא קרדינלית. עם זאת, צוותי בדיקת איכות תוכנה פשוט לא יכולים לעמוד בציפיות – וסקריפטים אוטומטיים לא יכולים להסתדר עם היישומים המודרניים הדינאמיים.

פערים באוטומציה

למרות שרבים מהמפתחים משתמשים בכלים אוטומטיים בבדיקת איכות תוכנה, האינטיליגנציה המלאה עדין היא חיונית. סקריפטים אוטומטיים נתקלים בשגיאות וזקוקים לתיקון שגרתי כדי לבצע באותו רמה. כשכלי שצפה לחסוך זמן דורש תערבות אנושית רציפה, זה לא שווה את המאמץ.

הסובלטיות של היישומים גוברת

בשנים האחרונות, דרישת הלקוחות לתוכנה מורכבת יותר ויותר בטווחי זמן קצרים גוברת. הם רוצים יישומים מודולריים עם תכונות רבות ושילובים. עכשיו יותר מתמיד, הפחתת זמני הבדיקה ושיפור קצב תיקון באגים הוא קרדינלי לקידום זמני השחרור של המוצר.

כתוצאה מכך, הזמן לשוק גדל לאט יותר תוך כדי שהלחץ להאיץ את הפיתוח ואת QA מתגבר. רבים מהמפתחים זקקו לעזרה כדי להתמודד, אפילו עם התמיכה בכלי האוטומציה המסורתיים. אם הם רוצים לשפר, הם חייבים להשתמש באוטומציה בדיקות מבוססת AI.

יתרונות האוטומציה בדיקות מבוססת AI

אוטומציה בסיסית על AI יכולה להגדיל את כמות הבדיקות, הדיוק ומהירות הביצוע.

יצירת בדיקות אוטומטיות

בעוד כלי אוטומציה מסורתיים פועלים רק בפרמטרים מוגדרים מראש, AI יוצרת תרחישי בדיקה מציאותיים. מאחר שמודלי למידת מכונה יכולים לחשוף משתנים נסתרים ולזהות תחזיות אופטימליות באמצעות נתונים היסטוריים, המפתחים יקבלו מקרי בדיקה אותנטיים ומעודכנים.

לפעמים הנתונים האמיתיים מהעולם האמיתי אינם בר קיימא לבדיקות אמינות. אם אלגוריתם לא יכול לגשת לנתונים מלאים ורלוונטיים או לתרחישים מהעולם האמיתי, הוא יכול לייצר מידע סינתטי כדי לחקות תנועות משתמש מציאותיות. בדרך זו, המפתחים יכולים לפשט את הבדיקות ולהאיץ את תקופת השחרור של המוצר.

גמישות גבוהה

AI יכולה להתאים אוטומטית לשינויים ביישום – יתרון עצום לתוכנה דינמית ומודולרית. במקום לגרום לתסריטים המיושמים להתאים ולפגוע בפערים פונקציונליים, מומחי QA יכולים לתת לאלגוריתם לבצע באופן עצמאי את כל המשימות המשעממות.

תצפית תחזיתית

A significant benefit of AI-driven automation revolves around algorithms’ predictive capabilities. They can uncover obscure trends and analyze massive data sets to offer insightful suggestions during testing so testers can address issues before they appear.

כיסוי בדיקות מקיף

במקום ליצור ולבצע מקרא באופן ידני, אלגוריתמים מסוגלים לייצר באופן עצמאי. באמצעות מידע מעודכן, הם יכולים לייצר תרחישים שמחקים מצבים מציאותיים. מפתחים יכולים להשיג כיסוי מקרא מקיף באמצעות אוטומציה מובילה על ידי AI.

שיפור קיבולת

AI היא הרבה יותר נרמזת מכליות מובילה ומבני אדם מאחר שהיא יכולה לקבל החלטות מבוססות נתונים, או ליצור דוחות על עדיפות מבחן וטעויות פוטנציאליות ללא התערבות אנושית. היא מסוגלת לקיבולת על דרישה עם מעט מאוד משמעת משאבים או דרישות אינטגרציה.

באגים אוטומטיים

אלגוריתמים חכמים יכולים לטפל ולפסק באגים בתוכנה הרבה לפני שהם נהיים גלויים לבודדים האנושיים. מאחר ש-AI יכולה לזהות דפוסים פחות גלויים לעין האדם, היא יכולה לבצע באגים אוטומטיים.

בנוסף, AI יכולה אפילו לבצע ריפוי עצמי כדי לטפל בטעויות פיתוח ולתקן תסריטים שבורים. מאחר שאלגוריתמים יכולים לאוטומט בעיות מייגעות כמו תחזוקת כלים ובאגים, מפתחים ובודדים יכולים להקדיש את תשומת הלב שלהם להיבטים מורכבים יותר של QA.

האם טכנולוגית AI הופכת לנכס בסיסי ב-QA של תוכנה?

AI כנראה יישאר היבט מרכזי בפיתוח מאחר שהיא יכולה להסתגל לדרישות הלקוחות ולחזק QA במהלך מחסור בבודדים מיומנים. עם זאת, הכנסת AI ל-QA של תוכנה איננה מסמנת סוף בדיקות מובילות על ידי בני אדם. במקום זאת, היא מדגישה את הצורך בהתערבות אנושית.

כמובן, האנשים הם חיוניים מכיוון שכלי מלאכותיים ייתקלו באופן בלתי נמנע בפערים בלוגיים או בתפקוד. למרות שה-AI היא טכנולוגיה מהפכנית, סביר להניח שתשמש בעיקר תפקידים תומכים – וצוותי QA לא יממשו עצירות גיוס. יותר מ-50% מהמנהיגים בתעשיית הטכנולוגיה מאמינים שזה ייצור יותר מקומות עבודה מאשר ימנע עד 2025.

למרות שאלגוריתמים עדיין לא ממחישים בפיתוח תוכנה או QA, סביר להניח שיהיו בפחות מעשור. לפי מומחים, שוק התוכנה המלאכותית בעולםיגדל מ-95.6 מיליון דולר בשנת 2021 ל-1.85 טריליון דולר עד 2030 – עלייה של בערך 1.75 טריליון דולר. בהתחשב בכך שזה יהפוך להיות כה עצום, זה יהיה בעצם בלתי נמנע.

ה-AI יניע את עתיד QA של תוכנת המחשב

בקרוב, מפתחים בכל רחבי העולם ישלבו במידה מסוימת AI. בהתחשב בכך שערך השוק שלה עולה בקצב שמיר, שימושיםיהם שלה אינם מוגבלים והיתרונות שלה רבים, זה לא צריך להפתיע שהפופולריות שלה תעלה.