Несколько лет назад AI и ML были привилегированными и в основном использовались технологическими гигантами. Время идет, и теперь эти инновации охватывают предприятия любого масштаба, в том числе стартапы, в самых разных отраслях.
Внедрение технологий на основе искусственного интеллекта и машинного обучения обеспечивает быстрое принятие решений и лучшую оптимизацию процессов решения проблем. Согласно отчету Тенденции цифровой трансформации на 2021 год, 80 % опрошенных компаний доказали, что ИИ и машинное обучение повышают производительность, позволяя компаниям выпускать продукты быстрее и повышая рентабельность инвестиций.
В новую эру автоматизации ИИ и машинное обучение рассматриваются как неотъемлемая часть разработки программного обеспечения, укрепляющая конкурентное преимущество и помогающая достигать более точных результатов. То же самое происходит с функцией контроля качества, включая автоматизацию тестирования.
Однако эти технологии не так просты в реализации. Исследование Gartner показывает, что только 53% проектов, внедряющих ИИ, являются успешными. В статье давайте рассмотрим действия по плавному внедрению ИИ и МО в процессы автоматизации тестирования и узнаем, какие преимущества они приносят.
Автоматизация тестирования с использованием AI и ML. На какой ты стороне?
По данным Statista, только рынок ИИ достигнет $126 млрд в 2025 году.
Неудивительно, учитывая, что ИИ и машинное обучение помогают достигать новых высот, улучшая качество ИТ-продуктов, ускоряя процесс тестирования и повышая общую производительность и…
Обеспечьте более быстрый выход на рынок
В то время как традиционная автоматизация тестирования помогает быстрее поставлять программное обеспечение, внедрение ИИ и машинного обучения в процесс позволяет запускать ИТ-решения еще быстрее в рамках постоянно развивающихся методов разработки программного обеспечения и постоянно растущих требований конечных пользователей.
Уменьшить количество расхождений
Внедряя интеллектуальное принятие решений и автоматизированное управление процессами, компании уменьшают вмешательство людей, тем самым устраняя человеческий фактор. Более того, это высвобождает усилия по контролю качества, позволяя специалистам сосредоточиться на основных задачах.
Повысить гибкость
В условиях постоянно возникающих изменений в подходах к разработке программного обеспечения, процессах контроля качества, потребностях клиентов и т. д. технологии с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения лучше адаптируются, чем люди. Нововведения настраивают все необходимые компоненты и рабочие процессы автоматически за считанные секунды.
Увеличьте общее тестовое покрытие
Автоматическое определение тестового покрытия позволяет писать гораздо больше скриптов за час, а также запускать их и получать результаты — и все это с оптимизированным объемом.
Усильте автоматизацию без кода
Написание скриптов вручную отнимает много времени и сил, а ИИ и машинное обучение упрощают традиционное автоматизированное тестирование, позволяя выполнять проверки без кода. Таким образом, интеллектуальные инструменты автоматизации тестирования оценивают риски обеспечения качества, обновляют тестовые случаи, обнаруживают проблемы, расставляют приоритеты задач и многое другое.
AI, ML, вы готовы помочь в автоматизации тестирования?
Согласно Всемирному отчету о качестве за 2021–2022 годы, в прошлом году компании больше выиграли от внедрения автоматизированного тестирования. Две трети респондентов (63–69%) отметили лучший контроль и прозрачность своей деятельности по тестированию, а также повышение рентабельности инвестиций. Но они хотят большего.
Мероприятие №1. Внедрить написание интеллектуальных тестовых сценариев
При взаимодействии с ПО ИИ собирает данные, делает скриншоты, тестирует нагрузку и так далее. Эти шаги повторяются, что помогает технологиям машинного обучения изучать ожидаемый шаблон и сравнивать его с поведением программы. Когда обнаруживаются некоторые отклонения, алгоритмы машинного обучения помечают это как потенциальную ошибку. После этого специалисты по обеспечению качества вручную вмешиваются в процесс тестирования, чтобы убедиться, что выявленная ошибка является реальной проблемой. Эксперты по контролю качества проводят окончательные проверки, чтобы решить, что делать дальше.
Действие № 2. Оптимизируйте автоматизацию тестирования с помощью функций самовосстановления ИИ
Самовосстанавливающиеся инструменты искусственного интеллекта могут легко адаптироваться к изменениям пользовательского интерфейса приложения. Выполняя тесты, эти инструменты обнаруживают все элементы и происходящие действия, записывая их и оценивая потенциальные риски обеспечения качества.
Когда алгоритмы на основе AI и ML обнаруживают некоторые модификации, тесты меняются автоматически. Это помогает устранять угрозы до их возникновения, а также определять, является ли поведение программы нормальным или ненормальным, и инициировать действия по восстановлению, когда в программном обеспечении обнаруживаются отклонения.
Важно отметить, что проекты на основе ИИ дают весь спектр преимуществ только в долгосрочной перспективе. Чем больше ошибок появляется для ML, тем эффективнее и надежнее будет дальнейшая работа.
Мероприятие №3. Проведение автоматизации тестирования GUI с помощью ML
Тестирование графического пользовательского интерфейса вышло на новый уровень. Теперь олдскульный процесс ручной проверки элементов пользовательского интерфейса в соответствии с макетами автоматизирован в рамках алгоритмов на основе машинного обучения.
Тестирование на основе изображений становится все более популярным, поскольку алгоритмы на основе машинного обучения распознают различные шаблоны и выполняют визуальную проверку даже на различных устройствах и их конфигурациях.
Учитывая, что 81% потребителей готовы платить больше за лучший пользовательский интерфейс, здесь нет места ошибкам.
Таким образом, технологии на основе машинного обучения упрощают автоматизированное тестирование графического интерфейса пользователя и помогают создавать надежное и удобное программное обеспечение.
Действие № 4. Автоматизированный мониторинг
Автоматизация уже уменьшила вмешательство человека и ускорила процессы тестирования по сравнению с теми, которые выполняются вручную. Технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения еще больше ускоряют рабочие процессы.
Машины бессильны при выполнении задач, требующих контроля и принятия решений человеком. Чтобы обеспечить работу программного и аппаратного обеспечения без простоев и пауз для контроля, проверки, анализа и других действий человека, перспективные компании внедряют алгоритмы с поддержкой AI и ML, оптимизируя рутинные действия и сокращая время доставки.
Заключительное замечание
Являясь популярными инновациями, машинное обучение и искусственный интеллект набирают обороты, помогая организациям ускорить выход на рынок и выиграть конкуренцию.
Безусловно, AI и ML могут использоваться как часть процесса QA и никогда не заменят некоторые ручные действия или проверки, связанные с автоматизацией тестирования, в любом случае для некоторых работ, особенно упомянутых выше, AI и ML могут быть введены для упрощения некоторых процессов QA. С другой стороны, внедряя такие вещи, важно просчитать, какие усилия на QA будут сэкономлены, а какие станут лишними для других команд. Пример довольно простой — процесс отправки ошибок. Имея запас усилий для QA-инженера, мы должны проверить, сколько усилий потратит разработчик, чтобы распознать и понять ошибку, описанную ИИ, проверить, способен ли ИИ обнаруживать повторяющиеся ошибки и т. д.
Благодаря полной оптимизации операционных и бизнес-процессов технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогают упростить рабочие процессы автоматизации тестирования и свести к минимуму вмешательство человека. Таким образом, внедряя интеллектуальное написание тестовых сценариев, мониторинг на основе машинного обучения, самовосстанавливающиеся функции искусственного интеллекта и автоматизацию тестирования графического интерфейса пользователя на основе изображений, компании занимают лидирующие позиции на рынке с безошибочным и безопасным программным обеспечением в производстве.
Обратитесь к экспертам a1qa, чтобы получить поддержку по внедрению автоматизации тестирования для повышения качества вашего программного обеспечения.
Первоначально опубликовано на https://www.a1qa.com 29 октября 2021 г.
