Автоматизация тестирования на основе ИИ: Будущее качества программного обеспечения

Искусственный интеллект, управляющий автоматизацией тестирования, является будущим обеспечения качества программного обеспечения (QA), поскольку доказал свою гораздо большую эффективность, точность и действенность по сравнению с другими методами. Несмотря на то, что всеобщее признание только начинается, скоро, вероятно, возрастут и показатели внедрения.

Приняли ли разработчики AI в области QA программного обеспечения?

Большинство профессионалов могут подтвердить влияние, которое AI оказал в последнее время. По состоянию на 2023 год 40% компаний планируют увеличить свои расходы на него. Тем не менее, потенциал AI в области QA программного обеспечения еще не был полностью осознан.

До сих пор AI остается в значительной степени не признанным, несмотря на растущее давление со стороны индустрии и давние проблемы, связанные с автоматизацией. Однако, вероятно, больше разработчиков примут его, когда осознают его обширные преимущества.

Почему разработчикам нужна автоматизация тестирования на основе AI?

Разработчикам нужна автоматизация тестирования на основе AI, так как текущие стратегии уже не могут удовлетворить спрос индустрии.

Людям нужна поддержка

Традиционно, ручное тестирование было трудоемким и подвержено неточностям. Человеческие ошибки и несогласованность автоматизированных инструментов могут пропускать ошибки в программном обеспечении или не замечать их намного дольше, чем следовало бы.

Нехватка навыков повлияла на многие организации. Согласно одному исследованию, 44% проектов по качеству программного обеспечения имеют менее одного тестировщика на 10 разработчиков. Естественно, автоматизация является очевидным решением для ограниченных ресурсов, но 53% проектов не используют такие инструменты.

Покрытие тестирования ограничено

Комбинация проблем, таких как давление времени до выхода на рынок и нехватка навыков, значительно ограничила покрытие тестирования. Учитывая, что спрос потребителей на сложные приложения только растет, комплексное тестирование является критически важным. Однако команды по качеству программного обеспечения просто не могут соответствовать ожиданиям — и автоматизированные скрипты не могут адаптироваться к динамичным современным приложениям.

Существуют пробелы в автоматизации

Хотя многие разработчики используют инструменты автоматизации в области качества программного обеспечения, ИИ по-прежнему является важным. Автоматизированные скрипты сталкиваются с ошибками и нуждаются в регулярном обслуживании для работы на том же уровне. Когда инструмент, который, по сути, экономит время, требует постоянного вмешательства человека, он не стоит усилий.

Сложность приложений растет

В последние годы потребители начали требовать все более сложного программного обеспечения в более короткие сроки. Они хотят модульные приложения с множеством функций и интеграций. Теперь, как никогда, важно сокращать время тестирования и улучшать скорость устранения ошибок для ускорения времени выхода продукта на рынок.

В результате время вывода на рынок растет медленнее, в то время как давление на ускорение разработки и тестирования нарастает. Многим разработчикам нужна помощь, чтобы успевать, даже при поддержке традиционных инструментов автоматизации. Если они хотят улучшить ситуацию, им следует использовать тестирование на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Преимущества тестирования на основе ИИ

Автоматизация на основе ИИ может увеличить охват тестов, точность и скорость выполнения.

Автоматическое Генерирование Тестов

В то время как традиционные автоматизированные инструменты работают только в предустановленных параметрах, ИИ создает реалистичные тестовые сценарии. Поскольку модели машинного обучения могут выявлять скрытые переменные и определять оптимальные прогнозы с использованием исторических данных, разработчики получают подлинные, актуальные тестовые случаи.

Иногда первоисточники данных реального мира не подходят для надежного тестирования. Если алгоритм не может получить доступ к полным, соответствующим данным или реальным сценариям, он может генерировать синтетическую информацию для имитации реалистичного поведения пользователей. Таким образом, разработчики могут упростить тестирование и ускорить время выхода продукта.

Высокая адаптируемость

ИИ может автоматически адаптироваться к изменениям в приложении — огромное преимущество для динамического и модульного программного обеспечения. Вместо того чтобы настраивать автоматические скрипты и пропускать функциональные пробелы, специалисты по QA могут позволить алгоритму самостоятельно выполнять все рутинные обязанности.

Прогнозирующие способности

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.

Полный охват тестирования

Вместо ручного создания и выполнения тестовых случаев, алгоритмы способны генерировать их самостоятельно. Используя актуальную информацию, они могут создавать сценарии, которые имитируют реальные ситуации. Разработчики могут достичь всеобъемлющего тестового покрытия с помощью автоматизации, управляемой ИИ.

Улучшенная масштабируемость

ИИ гораздо более масштабируем, чем инструменты автоматизации и люди, поскольку он может принимать решения, основанные на данных, или создавать отчеты о приоритете тестов и потенциальных ошибках без вмешательства человека. Он способен к масштабированию по требованию с минимальными требованиями к ресурсам или интеграции.

Автоматическое отладка

Интеллектуальные алгоритмы могут решать и устранять ошибки в программном обеспечении задолго до того, как они станут заметны тестировщикам-людям. Поскольку ИИ может обнаруживать закономерности, менее заметные для человеческого глаза, он может выполнять автоматическую отладку.

Более того, ИИ может даже выполнять самовосстановление для устранения ошибок разработки и исправления сломанных скриптов. Поскольку алгоритмы могут автоматизировать трудоемкие проблемы, такие как обслуживание инструментов и отладка, разработчики и тестировщики могут сосредоточить свое внимание на более сложных аспектах QA.

Становится ли технология ИИ основным элементом в QA программного обеспечения?

ИИ, вероятно, останется важным аспектом разработки, поскольку он может адаптироваться к спросу клиентов и укрепить QA в условиях нехватки навыков тестирования. Однако внедрение ИИ в QA программного обеспечения не означает конца человеческого тестирования. Скорее, это подчеркивает необходимость вмешательства человека.

Конечно, люди важны, так как автоматизированные инструменты неизбежно столкнутся с логическими или функциональными пробелами. Несмотря на то что ИИ — революционная технология, скорее всего, он будет использоваться в основном в поддерживающих ролях — и команды QA не будут применять мораторий на найм. Более 50% лидеров индустрии в сфере технологий считают, что к 2025 году ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит.

Хотя алгоритмы пока еще не стали основным элементом в разработке программного обеспечения или QA, вероятно, они станут таковыми менее чем через десятилетие. По данным экспертов, мировой рынок ИИ-программного обеспечения вырастет с $95.6 миллиона в 2021 году до $1.85 триллиона к 2030 году — примерно на $1.75 триллиона. Учитывая, что он станет настолько огромным, его практически невозможно будет избежать.

ИИ Будет Двигать Будущее QA Программного Обеспечения

В ближайшее время разработчики по всему миру будут интегрировать ИИ в той или иной степени. Учитывая, что его рыночная стоимость стремительно растет, его применения бесконечны, а преимущества обширны, его популярность не должна вызывать удивления.