Tradičné procesy zabezpečenia kvality (QA) dlho záviseli od manuálneho testovania a vopred definovaných testovacích prípadov. Hoci boli tieto metódy účinné v minulosti, sú často pomalé, náchylné na ľudskú chybu a vedú k oneskoreniam vo vývoji a zvýšeným nákladom. nie je prekvapením, Gartner uvádza, že 88 % vedúcich služieb má pocit, že dnešné prístupy kontroly kvality nespĺňajú požiadavky. Keďže AI sa dostáva do popredia záujmu, zabezpečenie kvality AI môže tímom umožniť rýchlejšie dodávať softvér vyššej kvality. Tento článok vysvetľuje, ako AI pri zabezpečovaní kvality zefektívňuje testovanie softvéru a zároveň zlepšuje výkon produktu.
Čo je zabezpečenie kvality poháňané AI?
Zabezpečenie kvality AI (QA) využíva umelú inteligenciu na zefektívnenie a automatizáciu rôznych častí procesu testovania softvéru. QA poháňaná AI predstavuje niekoľko technických inovácií, ktoré transformujú proces testovania.
Modely strojového učenia analyzujú historické údaje s cieľom odhaliť vysoko rizikové oblasti, uprednostniť testovacie prípady a optimalizovať pokrytie testov. Umelá inteligencia tiež automatizuje generovanie testovacích údajov, čím vytvára širokú škálu testovacích údajov, ktoré znižujú potrebu manuálneho zadávania.
S adaptívnym testovaním, AI upravuje testovacie prípady v reálnom čase podľa toho, ako sa menia požiadavky používateľov. Umelá inteligencia navyše umožňuje testerom vytvárať a spúšťať testy jednoducho bez písania jediného riadku kódu.
Výhody AI pri zabezpečovaní kvality
Tu je niekoľko výhod zabezpečenia kvality pomocou AI:
- Vyššia účinnosť: AI preberá opakujúce sa úlohy, ktoré často spomaľujú proces kontroly kvality. Výsledkom je, že tímy kontroly kvality sa môžu sústrediť na poskytovanie vysokovýkonného softvéru namiesto manuálneho generovania testovacích prípadov a sledovania chýb. Umelá inteligencia tiež automatizuje generovanie testovacích údajov a vytvára širokú škálu testovacích údajov, ktoré znižujú potrebu manuálneho zadávania. Výsledkom je, že tímy kontroly kvality vykonávajú väčší objem testovacích prípadov a pokrývajú širší rozsah scenárov. Vďaka týmto výhodám môže QA poháňaná AI pomôcť organizáciám znížiť náklady na kontrolu kvality viac ako 50%.
- Vylepšená presnosť: Automatizácia poháňaná AI zvyšuje presnosť kontroly kvality tým, že eliminuje ľudské chyby bežné pri manuálnom testovaní. Automatizované QA prekonáva manuálne testovanie tým, že ponúka až 90% presnosť. Výsledkom je, že dokáže lepšie rozpoznávať vzory, chyby a problémy s výkonom, ktoré môžu manuálni testeri prehliadnuť.
- Inteligentné testovanie: Strojové učenie analyzuje minulé údaje, aby identifikovalo vysoko rizikové oblasti a pomáha určiť priority, ktoré testovacie prípady si vyžadujú pozornosť ako prvé. Prostredníctvom adaptívneho testovania poháňaného AI môžu testeri aktualizovať testovacie prípady v reálnom čase podľa toho, ako sa vyvíjajú potreby a požiadavky.
Nové trendy v kontrole kvality softvéru AI
Umelá inteligencia mení spôsob fungovania tímov kontroly kvality, od zrýchlenia vytvárania testov až po vylepšenie správy testovacích údajov. Tu je niekoľko nových trendov v oblasti kontroly kvality softvéru AI:
Automatizácia testov poháňaná AI
Vytváranie testovacích prípadov je teraz pomocou AI rýchlejšie a presnejšie. Nástroje ako Generátor testovacích prípadov AI spoločnosti Taskade analyzovať softvérové požiadavky a automaticky automatizovať testovacie prípady, aby pokryli širokú škálu scenárov. To zjednodušuje proces testovania a zaisťuje, že vám neuniknú žiadne kritické oblasti. Výsledok? Lepšie pokrytie a vyššia presnosť, to všetko za kratší čas.
Automatické zotavenie po zlyhaní testu
Jednou z najcennejších funkcií AI je automatická obnova po zlyhaniach testov alebo ‚samoliečba.‘ TestRigor tu exceluje, keďže dokáže automaticky upraviť testy pri zmene aplikácie. To znamená menej prerušení a menej času stráveného opravou testovacích skriptov. Testy zlyhajú iba vtedy, keď AI zistí chyby súvisiace s požiadavkami aplikácie.
Vylepšená prediktívna analýza pre kvalitu
Nástroje, ktoré používajú Atlassian ponorte sa do historických údajov, aby ste predpovedali potenciálne zlyhania a zistili hlavné príčiny skôr, ako sa stanú závažnejšími problémami. To umožňuje tímom zamerať sa na vysoko rizikové oblasti a uprednostniť testovanie tam, kde je to najdôležitejšie. McKinsey poukazuje na to, že tieto analýzy môžu výrazne zlepšiť spoľahlivosť softvéru a znížiť náklady na záruku.
Vylepšená správa testovacích údajov
S nástrojmi riadenými AI je správa testovacích údajov oveľa jednoduchšia. Riešenia ponúkajúce generovanie syntetických údajov a maskovanie údajov zaisťujú, že testovacie údaje sú realistické a presné a zároveň chránia citlivé informácie. Syntetické údaje pomáhajú tímom kontroly kvality vykonávať zmysluplné testy pri dodržiavaní nariadení o ochrane osobných údajov.
Monitorovanie poháňané AI
Monitorovanie poháňané AI ponúka spätnú väzbu v reálnom čase počas testovania, čo znamená, že problémy môžu byť okamžite zistené a opravené. Monitorovacie nástroje sledujú výkon v rôznych prostrediach. To zaisťuje, že softvér funguje konzistentne bez ohľadu na to, kde je spustený. To tiež urýchľuje riešenie problémov a udržuje výkon na úrovni za rôznych podmienok.
Rozšírená prioritizácia testovacích prípadov
Ďalšou oblasťou, kde má AI významný vplyv, je uprednostňovanie testovacích prípadov. Nástroje ako Digitálny tester Deloitte použiť historické výsledky testov a údaje o používaní produktu na určenie najkritickejších testov. Preto sa tímy môžu najskôr zamerať na najdôležitejšie testy, čím sa zníži počet nepotrebných testov a zlepší sa celková efektivita v procese kontroly kvality.
Ako populárne testovacie nástroje využívajú AI pri zabezpečovaní kvality
Testovacie nástroje sú vďaka integrácii AI inteligentnejšie a efektívnejšie. Tu je niekoľko populárnych nástrojov, ktoré využívajú AI na zvýšenie svojich schopností.
Testovacie automatizačné nástroje
- Selenium využíva AI na zlepšenie svojich možností automatizácie webu efektívnou identifikáciou dynamických prvkov vo webových aplikáciách. Jeho funkcia samoopravy poháňaná AI udržuje testovacie skripty aktuálne, keď sa menia prvky aplikácie, čím sa znižuje potreba manuálnej údržby. Vďaka tomu je Selenium všestranným nástrojom na automatizáciu funkčných testov na viacerých platformách a prehliadačoch.
- Appium používa AI na zjednodušenie testovania mobilných aplikácií na platformách iOS a Android. Automatizuje detekciu a interakciu s mobilnými prvkami, ako sú gestá a vstupy. Umelá inteligencia v konečnom dôsledku pomáha Appium zefektívniť proces vytvárania testov a poskytnúť používateľom jednotné testovanie v oboch mobilných operačných systémoch.
Nástroje na správu testov
- TestRail integruje AI na zefektívnenie správy testov generovaním testovacích prípadov prostredníctvom NLP. Ide o krok ďalej a uprednostňuje každý testovací prípad na základe rizika. TestRail navyše používa AI na pomoc pri ladení, čím sa zefektívňuje údržba testov a znižuje sa pravdepodobnosť chýb.
- ALM Octane využíva AI na zlepšenie správy testov a analýzy. Jeho analýza rizika kvality založená na AI odporúča testy pre vysokorizikové oblasti, čím sa zabezpečí, že budú pokryté kritické problémy. Analýza základných príčin platformy založená na AI pomáha určiť chyby, zatiaľ čo NLP umožňuje technickým aj netechnickým používateľom jednoducho vytvárať testy v prirodzenom jazyku.
Nástroje QA
- TestCraft poskytuje platformu s nízkym kódom a AI na testovanie webových aplikácií. Automaticky generuje testovacie scenáre a používa AI na samoopravovanie testovacích skriptov pri zmenách používateľského rozhrania. To minimalizuje potrebu manuálnych aktualizácií.
- ACCELQ zjednodušuje automatizáciu testovania svojou platformou bez kódu s podporou AI. Podporuje vývoj riadený správaním (BDD), ktorý odzrkadľuje skutočné obchodné procesy na vytváranie opakovane použiteľných testovacích prípadov. Umelá inteligencia navyše pomáha riadiť automatizáciu zložitých dynamických webových stránok a rozhraní API, vďaka čomu je ACCELQ vysoko efektívny pri testovaní moderných webových aplikácií a služieb.
- Parasoft využíva AI na zlepšenie svojej platformy nepretržitej kvality automatizáciou komplexných testovacích procesov. Umelá inteligencia zlepšuje pokrytie testov od kódu po používateľské rozhranie a zaisťuje spoľahlivosť softvéru. Platforma tiež poskytuje analytiku riadenú AI na identifikáciu medzier v testoch a optimalizáciu celkovej stratégie testovania.
Výzvy a obmedzenia kontroly kvality AI
Aj keď AI prináša do QA niekoľko výhod, je potrebné mať na pamäti niekoľko výziev. Po prvé, pridanie AI do pracovného postupu kontroly kvality si vyžaduje značné počiatočné investície. Firmy musia vopred vyčleniť potrebný čas a zdroje, aby mohli efektívne využívať AI.
Okrem nákladov môžu nepresné alebo neobjektívne údaje ohroziť výsledky, čo znižuje účinnosť AI pri zisťovaní chýb alebo optimalizácii testovania. To je úzko spojené s rastúcimi etickými obavami. Ak sa AI poučí zo skreslených údajov, výsledky budú odrážať tieto predsudky a skreslia výsledky. Tímy kontroly kvality musia kontrolovať údaje a udržiavať transparentnosť počas celého pracovného postupu testovania, aby sa zabezpečila spravodlivosť.
podobne, generatívna AI ešte úplne nedozrelo v oblasti kontroly kvality, najmä v oblasti testovania mobilných aplikácií. Napríklad nástroje ako ChatGPT to zatiaľ nedokážu test na rôznych mobilných zariadeniach. To obmedzuje ich schopnosť načítať aplikácie na konkrétnom hardvéri alebo vytvárať podrobné testovacie prípady pre konkrétne funkcie, ako sú prihlasovacie obrazovky. Tieto obmedzenia ukazujú, že hoci sa AI rýchlo vyvíja, ešte nenahradila potrebu manuálneho testovania v určitých oblastiach.
Ako ovplyvní AI zabezpečenie kvality v budúcnosti?
Keď si viac tímov QA osvojí AI pre jej bezkonkurenčnú efektivitu a presnosť, stane sa neoddeliteľnou súčasťou ich pracovných postupov. Výsledkom budú väčšie inovácie a nové štandardy pre rýchlosť a kvalitu pri vývoji softvéru.
Kontrola kvality poháňaná AI sa tiež stáva ústredným bodom DevOps. Bezproblémová integrácia umožní nepretržité testovanie a rýchlejšie cykly vydávania. Procesy budú efektívnejšie a zlepší sa spolupráca medzi vývojovými tímami a tímami kontroly kvality.
Zvyšovanie kvalifikácie sa stane nevyhnutným, pretože AI transformuje QA. Organizácie musia investovať do školenia, aby zabezpečili, že tímy dokážu naplno využiť potenciál AI. Tí, ktorí sa prispôsobia, budú viesť v budúcnosti riadenej AI, zatiaľ čo iní riskujú, že zaostanú.
Záverečné slová
Kontrola kvality riadená AI je pripravená zautomatizovať opakovateľné úlohy a umožniť inteligentnejšie a efektívnejšie testovanie. Od automatizácie generovania testovacích prípadov až po zlepšenie detekcie chýb a skrátenie času potrebného na uvedenie na trh, QA s podporou AI stanovuje nové štandardy pre rýchlosť a kvalitu.
Zostaňte vpredu v budúcnosti QA s podporou AI – nasledujte Spojte sa.AI pre najnovšie aktualizácie!
