В динамичной среде разработки программного обеспечения автоматизация тестирования играет решающую роль в обеспечении надежности и эффективности приложений. Вступая в 2023 год, интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизацию тестирования меняет наш подход к обеспечению качества , сообщает payspacemagazine.com .
Фото: pixabay.com
От интеллектуального создания тестовых сценариев до расширенного обнаружения аномалий — ИИ делает автоматизацию тестирования более надежной и адаптивной, чем когда-либо прежде.
В этой статье мы намерены изучить 10 способов, которыми ИИ меняет автоматизацию тестирования в 2023 году, и выявить ключевые ценности, которые эти изменения привносят в бизнес-процессы.
1) Интеллектуальная генерация тестовых примеров
Алгоритмы искусственного интеллекта теперь могут анализировать поведение приложений и взаимодействие с пользователем для интеллектуального создания тестовых примеров. Это обеспечивает комплексное тестирование и сокращает количество ручных усилий, необходимых для создания тестовых сценариев.
2) Адаптивное тестовое обслуживание
Инструменты на базе искусственного интеллекта могут учиться на основе результатов тестирования и автоматически адаптировать тестовые сценарии с учетом изменений в пользовательском интерфейсе или функциях приложения. Такое адаптивное обслуживание снижает нагрузку на группы контроля качества, связанные с постоянным обновлением тестовых примеров для каждого выпуска.
3) Прогнозная аналитика для оптимизации тестирования
ИИ позволяет с помощью прогнозной аналитики выявлять потенциальные области риска и соответствующим образом расставлять приоритеты тестовых сценариев. Это гарантирует тщательное тестирование критически важных функций, оптимизирует процесс тестирования и сокращает время вывода продукта на рынок.
4) Обработка естественного языка (NLP) для тестовых сценариев.
Возможности НЛП в ИИ позволяют тестировщикам писать и понимать тестовые сценарии на естественном языке. Это устраняет разрыв между техническими и нетехническими членами команды, способствуя лучшему сотрудничеству и пониманию требований к тестированию.
5) Визуальное тестирование с использованием искусственного интеллекта
Визуальное тестирование дополнено алгоритмами искусственного интеллекта, которые могут выявлять визуальные аномалии в интерфейсах приложений. Это включает в себя:
- обнаружение изменений макета
- определение сравнения изображений
- принимая во внимание другие визуальные несоответствия
В результате визуальное тестирование с использованием искусственного интеллекта обеспечивает более точное представление опыта конечного пользователя.
6) Непрерывный мониторинг и оповещение
Инструменты мониторинга на основе искусственного интеллекта могут непрерывно анализировать производственную среду и автоматически выдавать оповещения о потенциальных проблемах. Такой упреждающий подход позволяет командам разработчиков решать потенциальные проблемы до того, как они повлияют на пользователей, повышая общую надежность приложений.
7) Разработка, основанная на поведении (BDD) с ИИ
ИИ облегчает интеграцию практик разработки на основе поведения в автоматизацию тестирования. Понимая и интерпретируя пользовательские истории, ИИ помогает создавать более значимые и актуальные тестовые примеры, соответствующие ожиданиям конечных пользователей.
8) Автоматизация тестирования самовосстановления
Возможности самообучения ИИ позволяют платформам автоматизации тестирования выявлять и исправлять проблемы во время выполнения тестов. Этот механизм самовосстановления повышает стабильность и надежность автоматических тестов, уменьшая необходимость ручного вмешательства.
9) Генерация тестовых данных с помощью искусственного интеллекта
Управление тестовыми данными упрощается с помощью реалистичных наборов тестовых данных, создаваемых искусственным интеллектом. Это гарантирует, что сценарии тестирования охватывают широкий спектр возможных входных данных, что повышает тщательность покрытия тестированием и общую эффективность процесса тестирования.
10) Автоматизированные отчеты и аналитика по тестам
Искусственный интеллект помогает автоматически создавать подробные отчеты об испытаниях и аналитику. Это включает в себя выявление закономерностей в результатах тестирования, предоставление информации о качестве приложений и помощь в принятии решений на основе данных для будущих выпусков.
Заключение
Поскольку мы являемся свидетелями интеграции искусственного интеллекта в автоматизацию тестирования, среда тестирования претерпевает трансформационные изменения. Сочетание интеллектуального создания тестовых примеров, адаптивного обслуживания и прогнозной аналитики открывает новую эру эффективности и надежности в тестировании программного обеспечения. Использование этих достижений в автоматизации тестирования на основе искусственного интеллекта — это не просто необходимость, а стратегический шаг к обеспечению поставки высококачественного программного обеспечения в постоянно развивающемся мире технологий. По этой причине поиск технологического партнера с солидным опытом в автоматизации испытаний на базе искусственного интеллекта станет первым шагом для компаний, желающих использовать эту инновацию и максимизировать ее ценность.
Источник payspacemagazine.com