В цифровом мире за последние 10 лет наблюдается рост частоты выпуска изменений программного обеспечения, что увеличивает потребность в более быстрых и эффективных методах тестирования. Давление, связанное с необходимостью выпускать ИТ-решения без дефектов, постоянно возрастает, и автоматизация тестирования, даже при частичном внедрении, может существенно снизить эту нагрузку.
Но общая проблема, с которой сталкивается большинство компаний, заключается в том, что тестовое покрытие не настолько полное, как хотелось бы. Почему так происходит? Ответ кроется в неэффективности большинства существующих средств автоматизации тестирования
Инструменты для тестирования на основе искусственного интеллекта (ИИ) способны произвести революцию в традиционных подходах к тестированию ПО, особенно когда речь идёт об автоматизации тестирования. ИИ предлагает целый ряд преимуществ, в том числе:
- Автоматическое формирование тестовых сценариев, значительно сокращающее время, необходимое для создания тестов.
- Помощь при создании тестов, что делает процесс более простым и понятным.
- Повышение стабильности тестов, что снижает вероятность получения ошибочных результатов.
- Обнаружение различных элементов на экране, что способствует более точному выполнению теста.
- Автоматическое выявление проблем, способствующее проактивному решению задач и повышению общего качества ПО.
ИИ в тестировании позволяет защитить решение от потенциальных отказов, которые впоследствии могут нанести вред решению, пользователям и организации
Искусственный интеллект в автоматизации тестировани
По мере того, как тестирование автоматизируется всё интенсивнее, люди смогут передавать большую часть этой работы искусственному интеллекту. Вместо тестирования, выполняемого людьми, машины реализовывают тестовые сценарии. При этом от человека требуется минимальное участие: он помогает системе «учиться» и самосовершенствоваться.
Преимущества интеграции ИИ в автоматизированное тестирование
- Сокращение сроков тестирование через уменьшение временных затрат на выполнение повторяющихся задач
Каждый раз, когда создаётся новый проект, подразумевающий автоматизацию тестирования, независимо от частоты повторного использования некоторых компонентов, командам приходится вручную создавать код и тест-кейсы, что требует времени.
Для быстрой и автоматической разработки тестовых сценариев можно использовать ИИ. Он сможет учиться, опираясь на исходные данные и результаты ранее закрытых задач, чтобы автоматически генерировать тестовые сценарии для аналогичных проектов.
Вместо того чтобы просматривать тысячи строк кода, как это приходится делать тестировщикам, ИИ быстро проверит лог-файлы, просканирует код за считанные секунды и обнаружит ошибки за гораздо меньшее время.
Кроме того, ИИ не устаёт и не допускает ошибок, что позволяет получать точные результаты. Внедрение ИИ в повторяющиеся тесты позволяет инженерам сосредоточиться на тестировании новых функций или уделить больше внимание другим элементам ПО.
- Меньше непройденных тестов
Команды тестировщиков тратят часы на то, чтобы определить, был ли непройденный тест вызван ошибками в ИТ-решении или плохо подготовленными тест-кейсами. Такие неудачные тесты приводят к задержкам релиза, что влечёт за собой финансовые потери. ИИ поможет командам избежать ненадёжных тестов, разрабатывая более устойчивые тестовые сценарии и выявляя тенденции в случайных сбоях тестов для ускорения процесса обеспечения качества
- Более простое изменение пользовательского интерфейса
Компании регулярно вносят изменения в пользовательский интерфейс приложений или сайта, чтобы улучшить UX/UI. Даже незначительные изменения могут привести к сбою тестовых скриптов при выполнении операций на странице.
Технологии на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения можно научить находить даже крошечные изменения в коде или дефекты. Затем технологии смогут предпринять необходимые действия, что сокращает потребность в человеческом вмешательстве в обновление скриптов
- Поддержание наборов тестов и тестовых сценариев
Поддерживать большое количество тестовых сценариев становится всё сложнее по мере разработки ПО. Инструменты ИИ можно использовать для поддержания и извлечения требуемых тестовых сценариев в зависимости от задач тестирования.
- Облегчённый поиск новых специалистов
Компании смогут быстрее набирать команду тестирования, используя технологии автоматизации тестирования на основе искусственного интеллекта, которые предоставляют QA-инженерам полу- или полностью бесскриптовую среду создания тестовых сценариев.
- Понимание потребностей конечных пользователей
В области тестирования ПО способность понимать, чего хочет клиент, имеет первостепенное значение. Использование ИИ при тестировании позволяет изучить аналогичные веб-сайты и приложения, чтобы определить, что предпочитает целевая аудитория. С помощью ИИ можно изучить конкурирующие продукты и выявить их ключевые преимущества, чтобы разработчики и тестировщики знали, чего хотят пользователи от того или иного ИТ-решения
Выйти за пределы непрерывного тестирования
Последние 10 лет бизнес устремился в цифровой мир, сформировав высокий спрос на инновационное программное обеспечение. Но пару лет назад большинство компаний выпускали обновления ИТ-решений всего раз в год или ежеквартально. Теперь релиз проводится раз две недели или чаще. Поэтому многие внедряют Agile и DevOps.
Компании говорят о непрерывном тестировании и стремятся его внедрить в процесс разработки. Подход к непрерывному тестированию заключается в обеспечении лучшего пользовательского опыта, отсутствии дефектов и предполагает внедрение обеспечения качества на ранних этапах проекта и постоянную поддержку тестирования.
Непрерывное тестирование позволяет преодолеть разрыв между релизами. Но как понять, что со временем эта тенденция сохранится? Придётся выйти за рамки непрерывного тестирования. Если заглянуть в будущее, становится ясно, что даже постоянного тестирования будет недостаточно. Потребуется дополнительная поддержка для достижения превосходного пользовательского опыта при высокой скорости работы ПО и технической сложности кода.
Вот тут-то вступают в борьбу ИИ и машинное обучение. Они могут и будут брать на себя сложные этапы разработки и тестирования. Они способны помочь в улучшении решений, автоматизируя те задачи, которые традиционно требовали человеческого вмешательства. Поэтому нам необходимо тестирование с элементами ИИ, чтобы соответствовать требованиям качества будущего, движимого Интернетом вещей, робототехникой и квантовыми вычислениями.
Доступные функции платформ тестирования, основанные на ИИ
Распознавание текста, изображений и графических надписей.
Искусственный интеллект распознаёт различные типы элементов тестируемого приложения, такие как текст, изображения и надписи на картинках. Эта возможность необходима для точного тестирования интерфейсов, которое во многом зависит от визуальных элементов и расположения текстовых блоков. ИИ может не только распознавать эти элементы, но и понимать контекст их применения, что позволяет проводить более полное и точное тестирование.
Анализ сайта для автономного создания тестов.
Платформы на основе ИИ способны самостоятельно анализировать сайт или мобильное приложение и генерировать соответствующие тестовые сценарии. ИИ сканирует сайт и изучает его структуру, функции и модели взаимодействия с пользователями. Эти данные используются для автоматического создания тест-кейсов, которые учитывают общие сценарии поведения пользователей и потенциальные проблемы. Так ИИ снижает нагрузку на написание тестовых сценариев вручную и обеспечивает всестороннее тестовое покрытие.
Распознавание всплывающих окон и баннеров.
ИИ также помогает справиться с непредсказуемыми элементами, такими как всплывающие окна и баннеры, которые могут помешать выполнению теста и привести к ложноотрицательным результатам. Выявляя такие элементы в режиме реального времени, ИИ может корректировать стратегию выполнения тестов с учётом потенциальных сбоев, гарантируя что результаты тестирования будут точными и отражающими функциональность ПО.
Классификация типов изображений.
ИИ способен классифицировать различные типы изображений, такие как стрелки, кнопки загрузки, выпадающие окна и т.д. Эта возможность позволяет глубже понять пользовательский интерфейс и более эффективно взаимодействовать с ним в процессе тестирования.
Преобразование кода в тестовые сценарии.
Одной из ключевых особенностей ИИ платформ является возможность преобразовывать код в человекочитаемые и исполняемые тестовые сценарии с помощью инструмента записи и воспроизведения. Эта функция в разы упрощает процесс создания тестов.
Построение тестов на основе анализа взаимодействия с пользователем.
Одним из наиболее инновационных способов использования ИИ является построение тестов на основе анализа реального взаимодействия пользователей с приложением в производственной среде. Это позволяет создавать тесты, отражающие реальное поведение людей.
5 инструментов ИИ для автоматизированного тестирования
- UI Path Test suite объединяет лучшие на сегодня технологии роботизации RPA с лучшими в своём классе возможностями тестирования для ускорения масштабирования за счёт проактивного тестирования и единого подхода к созданию и развёртыванию автоматизации.
- Sofy.AI — инструмент автоматизации без кода, использующий искусственный интеллект для тестирования мобильных приложений на различных устройствах Android и iOS. Платформу можно использовать для ручного, автоматизированного и RPA-тестирования мобильных приложений.
- Tricentis Tosca — это корпоративное решение, предназначенное для сквозного тестирования ПО. Решение обладает такими возможностями, как Vision AI, автоматизация тестирования на основе моделей, оптимизация тестирования на основе рисков и т.д. Функция Vision AI применяет возможности ИИ для автоматизации и настройки тестирования. Эту функцию можно использовать для автоматизации даже самых труднодоступных элементов интерфейса.
- Functionize подходит для нагрузочного тестирования и тестирования производительности. Сервис ускоряет создание тестов и управление ими за счёт использования методов ИИ и машинного обучения. Приложение может запустить сотни тестов со всех десктопных и мобильных браузеров за одну минуту.
- Parasoft можно использовать для автоматизации тестов на любом уровне цикла разработки ПО, начиная с анализа кода и заканчивая тестированием интерфейса. В сервис интегрированы ИИ и МО для автоматизации тестирования для помощи компаниям в реализации статического анализа. Это решение на основе ИИ можно использовать для раннего обнаружения дефектов.
Заключительные мысли
Традиционная автоматизация тестирования требует высокой квалификации инженеров, разбирающихся не только в технических аспектах настройки тестовой среды, но и в написании автотестов. Как только автотесты внедрены, к ним редко возвращаются для переоценки и актуализации. Это может привести к тому, что в наборе тестов останутся устаревшие или неэффективные тесты, что снижает общее качество процесса тестирования.
Интеграция искусственного интеллекта в тестирование ПО открыла возможности для решения этих проблем. С помощью ИИ получилось упростить процесс создания автотестов, устранить разрыв между восприятием ИТ-решения конечными пользователями и инженерами, а также способствовать регулярной актуализации автотестов.
Мы стремительно приближаемся к тому времени, когда даже непрерывное тестирование не будет успевать за сокращением времени цикла поставки, ростом технической сложности и ускорением темпов изменений ПО. Бизнес уже использует базовые возможности ИИ, но необходимо продолжать развивать сферу обеспечения качества, чтобы достичь большей эффективности, необходимой для тестирования робототехники, Интернета вещей и т.д.
Специалисты по всему миру уже используют возможности ИИ платформ при автоматизации тестирования. Означает ли это, что роли QA станут неактуальны из-за автоматизации? Конечно, нет. AI не заменит QA в обозримом будущем, но ожидаются некоторые изменения в работе команд тестирования.
Вероятно, команды по обеспечению качества в условиях использования ИИ станут более слаженными и продуктивными. Это повысит их способность быстрее и эффективнее выпускать востребованные и надёжные ИТ-продукты. И речь идёт не только о внедрении новых инструментов, а о воспитании нового мышления и изменении самой сути подхода к обеспечению качества.
- Майкл Дж. Фокс рассказал, как черный юмор помогает справляться с болезнью Паркинсона - 20/11/2024 22:43
- Госдума: S.T.A.L.K.E.R. 2 может нарушать российские законы и нести угрозу безопасности - 20/11/2024 18:27
- Россия – Сирия: разгромная победа россиян в товарищеском матче - 20/11/2024 14:09
