KI in der Qualitätssicherung: Die nächste Stufe der Automatisierungsdisruption

Wenn wir uns hinsetzen, um die Reise der Entwicklung mobiler Apps zu analysieren, seit Agile auftaucht, werden wir feststellen, dass sich die Art und Weise, wie Apps bereitgestellt werden, vollständig verändert hat.

Vor der Einführung des agilen Ansatzes in mobilen Apps gab es früher eine monatliche oder manchmal zweimonatliche Veröffentlichung. Seit der Ansatz ins Bild gekommen ist, haben App-Releases einen wöchentlichen, zweiwöchentlichen Ansatz gewählt.

Um mit diesen häufigen Build-Releases Schritt zu halten, wurde Continuous Testing ins Leben gerufen und Automatisierungsanzüge wurden für Plausibilitäts- und Regressionstests entwickelt. Dieser neue Testansatz unterstützte schnelle Lieferungen und noch schnellere Testzyklen.

Jetzt, da sich die Welt in Richtung digitale Transformation bewegt, erreicht die Notwendigkeit, Marktanforderungen im Voraus zu antizipieren und ein System zu entwickeln, das skalierbar und vorausschauend genug ist, um auf zukünftige Trends einzugehen, seinen Höhepunkt. Es ist jetzt unvermeidlich, über den Ansatz des kontinuierlichen Testens hinauszugehen.

In der gegenwärtigen Situation braucht das Testen Unterstützung, um die Bereitstellung zu beschleunigen. Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Verbesserung der Qualitätskontrolle kann uns dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen. Änderungsbedarf besteht in der Arbeitsweise der Qualitätssicherung in verschiedenen Unternehmen. Es gibt hauptsächlich zwei treibende Kräfte für die Fortsetzung des Qualitätssicherungsdienstes – zum einen die Agilität in der Art und Weise, wie Tests durchgeführt werden (dh ständige Qualitätssicherung), und zum anderen die schnellere Markteinführung. Damit QA-Teams mit der agilen Entwicklungsmethode Schritt halten können, reicht traditionelle Testautomatisierung nicht aus, wodurch KI in der Testautomatisierung unvermeidlich wird.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Rolle der KI bei der Qualitätskontrolle im Detail befassen. Wir werden die verschiedenen Facetten der KI in der Qualitätssicherung untersuchen: die Rolle der KI im Qualitätsmanagement, die Vorteile einer KI-fähigen Qualitätslösung , die beliebten KI-Qualitätssicherungstools und die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Integration von KI in das Testen mobiler Apps.

Evolution von Qualitätsmanagementmethoden

Rolle der KI in der Qualitätssicherung: Testfälle für autonome QA

Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz beim Testen und in der Qualitätskontrolle

Die sechs Stufen des KI-Testens

Das beliebte KI-Test-Framework und Plattformen

Endeffekt

Evolution von Qualitätsmanagementmethoden

Die Qualitätssicherungsstrategien haben sich in der heutigen Zeit geändert . Diejenigen, die in den 1980er Jahren existierten, haben mehrere Fortschritte gemacht, um mit den sich ändernden Anforderungen der Softwareentwicklungs- und Bereitstellungsansätze und -zyklen Schritt zu halten.

Der vorliegende Fall, populär gemacht als kontinuierliches Testen, wird durch den agilen und CI/CD-Ansatz dominiert . Auch nachdem kontinuierliches Testen als eine der am weitesten entwickelten Phasen des Softwaretestens mit künstlicher Intelligenz bezeichnet wurde, bringt es einige wichtige Herausforderungen in den Workflow- Prozessen der Qualitätssicherung mit sich:

• Isolierte Automatisierung
• Ein Mangel an End-to-End-Visibilität der Anforderungen
• Das hohe Testvolumen

Um diese Probleme zu lösen, muss die Industrie zu autonomen Tests übergehen, die eine Zero-Touch-Qualitätssicherung gewährleisten.

Rolle der KI in der Qualitätssicherung: Testfälle für autonome QA

Die Einbeziehung von KI aktualisiert den QA-Prozess auf die Phase der autonomen Software-Qualitätssicherungs-Testdienste.

Das Testen mobiler Apps besteht aus einer Reihe unterschiedlicher Aufgaben, z. B. skriptbasiertes automatisiertes Testen , manuelles Testen und nicht funktionales Testen. Die Auswirkungen und die Rolle der KI beim Softwaretesten können in den aktuellen Testbemühungen als Mehrwert gesehen werden, indem Apps auf tatsächlichen Geräten automatisch exploriert werden, um sicherzustellen, dass alle Funktionalitäten und Benutzerabläufe so funktionieren, wie sie sollen.

Der Einsatz von KI beim Testen kann auch dabei helfen, neue Fehler oder Fehler zu identifizieren, die während der Explorationsphase der App eingeführt werden. Die QA-Teams können KI-Testtools zur Ergänzung normaler Testbemühungen nutzen und gleichzeitig die beste Testabdeckung in kürzester Zeit und mit hoher Genauigkeit erzielen.

Die Rolle der KI bei der Qualitätssicherung für maschinelles Lernen und Testen wird sich auch in den Testwerkzeugen zeigen, bei denen die Tests durch KI-gestützte visuelle Überprüfungen verbessert werden, die eine Reihe unterschiedlicher Ergebnisse liefern.

Wenn wir explizit über die Testfälle von KI in der Qualitätssicherung sprechen, hier sind die Möglichkeiten, wie Tester KI derzeit einsetzen –

• Implementierung von KI durch bildbasiertes Testen
• Bestimmen, ob ein Testskript ausgeführt werden soll
• Verwendung von KI-Spidering
• Überwachung von API-Tests
• Aufgaben automatisieren

Mit der aktiven Beteiligung von KI und maschinellem Lernen an der Qualitätssicherung wird die kommende Zeit für die QA-Spezialisten extrem experimentierfreudig sein.

Vorteile der Verwendung von KI-Technologie beim Testen und in der Qualitätskontrolle

Beschleunigte Fristen

Es gibt viele Möglichkeiten, wie unser Entwicklerteam den App-Entwicklungsprozess beschleunigen kann . Das Einbeziehen von Störungen in den Testprozess ist eine davon. Anstatt Tausende von Codezeilen zu durchsuchen, wird die KI in der Lage sein, die Protokolldateien zu sortieren, die Codes zu scannen und Fehler innerhalb von Sekunden zu erkennen. Außerdem fehlt der KI das Burnout-Syndrom und sie liefert dadurch bessere und genauere Ergebnisse.

Außerdem kann sich die KI mit den Codeänderungen weiterentwickeln. Es kann neue Funktionen anpassen und identifizieren und kann so programmiert werden, dass es entscheidet, ob es sich um ein neues Feature oder einen Fehler handelt, der sich aus einer Codeänderung ergibt.

Gut recherchierte Build-Veröffentlichung

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Qualitätssicherung wird es KI-Entwicklungsunternehmen möglich , ähnliche Apps zu untersuchen und festzustellen, was zu ihrem Markterfolg beigetragen hat. Nach dem Verständnis der Marktanforderungen können neue Testfälle erstellt werden, um sicherzustellen, dass die App beim Erreichen bestimmter Ziele nicht bricht.

Mühelose Testplanung

Derzeit wird ein Großteil der Zeit von QA-Experten in die Planung von Testfall- Szenarien gesteckt, die ihnen andernfalls Vertrauen in den App-Start verschafft hätten . Der gleiche Prozess muss jedes Mal angewendet werden, wenn eine neue Version auf den Markt kommt.

KI -QA-Automatisierungstools können Testern helfen, die App zu analysieren, indem sie durch jeden Bildschirm kriechen, während sie Testszenarien für sie generieren und ausführen, wodurch Planungszeit gespart wird.

Erweiterte Rolle eines Testers

Mit dem Einzug der KI werden die Teams der QA-Ingenieure neue Fähigkeiten erlernen. Sie müssen ihre Fähigkeiten in neurolinguistischer Programmierung, Business Intelligence, mathematischer Optimierung und algorithmischer Analyse verbessern.

In Bezug auf die Berufsbezeichnung können wir davon ausgehen, dass diese Namen sich durchsetzen werden –

• KI-QA-Strategen
• KI-Testexperten
• Datenwissenschaftler

Vorausschauende Analyse

KI kann vorhandene Clients nutzen und Daten untersuchen, um festzustellen, wie sich die Bedürfnisse und das Surfverhalten der Benutzer weiterentwickeln werden. Dies ermöglicht es Testern, Designern und Entwicklern, den Entwicklungsstandards der Benutzer voraus zu sein und eine bessere Hilfequalität anzubieten. Mit ML wird sich die Plattform bestehend aus KI mit analysiertem Nutzerverhalten verbessern und immer genauere Prognosen abgeben.

Verbesserte Regressionstests

Bei schneller Bereitstellung besteht immer ein erhöhter Bedarf an Regressionstests, und manchmal gehen die Tests bis zu einem Punkt, an dem es praktisch unmöglich ist, mitzuhalten. Unternehmen können KI für langwierigere Regressionstestaufgaben nutzen, bei denen ML zum Erstellen von Testinhalten verwendet werden kann.

Im Falle einer UI-Änderung kann AI/ML verwendet werden, um nach Farbe, Form oder Größe zu suchen. Wo es sich ansonsten um manuelle Tests handeln würde, kann KI zur Genehmigung der Fortschritte verwendet werden, die ein QA-Tester möglicherweise übersieht.

Testen der visuellen Benutzeroberfläche

KI hilft bei der visuellen Genehmigung von Webseiten. AI kann verschiedene Inhalte auf der UI testen. Diese Tests sind schwer zu automatisieren und erfordern normalerweise menschliches Eingreifen, um eine Entscheidung über das Design zu treffen. Nichtsdestotrotz werden mit ML-basierten Visualisierungstools Kontraste in Bildern auf eine Weise gesehen, die für den Menschen nicht machbar wäre. Durch KI-Tests entfällt der manuelle Aufwand für die Modernisierung des Document Object Model (DOM), den Aufbau einer Struktur und die Profilerstellung von Risiken.

Die sechs Stufen des KI-QA-Testens

Ebene Null:

In dieser Phase ist das Schreiben des Codes ein sich wiederholender Prozess. Das Hinzufügen eines Felds zur Seite würde daher das Hinzufügen eines Tests bedeuten . Einfacher gesagt bedeutet das Hinzufügen eines beliebigen Formulars zu einer Seite das Hinzufügen eines Tests, der alle Felder überprüft. Das Hinzufügen einer Seite bedeutet, alle Komponenten und Formulare durch einen völlig neuen Test zu betrachten.

Je mehr Tests durchgeführt werden, desto häufiger versäumen Sie es, die Funktionalitäten der App als Ganzes sicherzustellen. Um dies zu lösen, überprüfen Sie alle fehlgeschlagenen Tests, um festzustellen, ob es sich um einen Fehler oder eine neue Baseline handelt.

Level eins:

Je besser die KI auf dieser Ebene auf Ihre Anwendung angewendet wird, desto autonomer wird Ihre QA. Die KI sollte nicht nur das Dokumentobjektmodell der Seite betrachten, sondern auch ihr visuelles Bild. Sobald das Test-Framework die Seite ganzheitlich sieht, hilft es Ihnen, Prüfungen zu schreiben, die Sie sonst manuell schreiben müssten.

Die heutige KI-Technologie kann Ihnen beim Schreiben des Testcodes helfen, indem sie die Prüfungen schreibt. Außerdem können sie überprüfen, ob ein Test bestanden wird. Wenn es fehlschlägt, sollte es Sie benachrichtigen, damit Sie überprüfen können, ob der Fehler echt ist oder aufgrund einer Softwareänderung aufgetreten ist.

Ebene zwei:

Durch Level One würde der QA-Spezialist den zeitraubenden Aspekt des Schreibens von Überprüfungen vermeiden, während Sie die KI auch zum Testen der visuellen Elemente der Seite verwenden können. Aber was folgt – jeden Testfehler zu überprüfen – ist eine mühsame Aufgabe.

Auf dieser Ebene versteht Ihre KI die Unterschiede in Begriffen, die auch die App-Benutzer verstehen könnten. Somit wird es in der Lage sein, die Änderungen von mehreren Seiten zu gruppieren, da es sie semantisch versteht.

Auf Stufe 2 kann die KI dem Tester mitteilen, wenn die vorgenommenen Änderungen gleich sind, und fragen, ob er die Änderungen als Gruppe akzeptieren oder ablehnen soll.

Stufe drei:

In der vorherigen Ebene ist immer noch ein menschliches Eingreifen erforderlich, um Änderungen oder Fehler zu überprüfen, die in der App erkannt werden. Auf Stufe 3 erledigt die KI die Arbeit.

Beispielsweise kann die KI durch Anwendung der Techniken des maschinellen Lernens visuelle Elemente der App untersuchen und auf der Grundlage der Standardentwurfsregel entscheiden, ob die Benutzeroberfläche deaktiviert ist.

Die KI auf dieser Ebene kann Seiten ohne menschliche Eingriffe auswerten, indem sie einfach die Daten und Designregeln versteht. Es würde Hunderte von Ergebnissen betrachten und analysieren, wie sich die Dinge im Laufe der Zeit ändern. Dann könnte es mit Hilfe von maschinellem Lernen Unterschiede in Änderungen erkennen.

Stufe vier:

Bisher haben die Menschen die Tests noch gefahren. Auf Stufe 4 würde die KI übernehmen.

Da Level 4 AI in der Lage ist, eine App semantisch zu untersuchen und wie ein Mensch zu verstehen, kann sie die Tests steuern. Diese KI wird in der Lage sein, die Benutzerinteraktionen im Laufe der Zeit zu sehen und die Interaktion zu visualisieren, die Seite und den Benutzerfluss zu verstehen.

Sobald die KI den Seitentyp versteht, verwendet sie Reinforcement-Learning-Techniken, um Fahrprüfungen automatisch zu starten.

Stufe fünf:

Dieser Teil stammt gerade aus einem Wissenschaftsroman. In dieser Phase wird die KI in der Lage sein, mit dem Produktmanager zu kommunizieren, die App zu verstehen und die Tests durchzuführen – ganz alleine.

Während sich KI derzeit noch auf Level 1 befindet, gibt es einige Automatisierungsereignisse, die bereits künstliche Intelligenz verwenden: Visual UI-Tests, API-Tests, automatisierte Qualitätssicherung und -tests sowie Spidering.

Das beliebte KI-Test-Framework und Plattformen

Obwohl langsam, hat die Qualitätssicherung mit Hilfe von KI-gesteuerten Qualitätssicherungsplattformen Eingang und Verbreitung in der dritten Welle der Automobilindustrie gefunden.
Hier sind einige der besten KI-Testautomatisierungstools und -plattformen, die heute auf dem Markt tätig sind, um die am häufigsten gestellte Frage zu beantworten, wie KI-Tools die Qualitätssicherung verbessern können.

Tools zur Testautomatisierung

Auberginen-KI

Es nutzt intelligente Algorithmen zum Navigieren in der Software, zum Vorhersagen der vielen Fehler und zum Lösen der Herausforderungen mithilfe fortschrittlicher Datenkorrelation. Es ermöglicht auch die Automatisierung von Testautomatisierungs-Engines und bietet eine grafische Analyse der Testabdeckung und -ergebnisse.

Appance

Die Plattform bietet tiefgreifende Softwareanalysen durch maschinelles Lernen und liefert „App-Blueprints“-Modelle, die die kognitive Generierung anwenden. Diese Blaupausen bieten die Möglichkeit, mehrere Testfälle in nur wenigen Minuten zu entwickeln. Appvance verfügt außerdem über eine Test Designer-Funktion, die mit Screenshot-Vergleich, datengesteuerten Tests und automatischer AJAX- oder DOM-Erfassung kombiniert werden kann.

Testim.io

Die Verwendung von KI und maschinellem Lernen für die Erstellung, Ausführung und Wartung der automatisierten Tests erfolgt durch dieses Tool. Es konzentriert sich auf funktionale End-to-End- und Benutzerschnittstellentests. Die Plattform wird kontinuierlich intelligenter und die Stabilität ihrer Testsuiten steigt mit mehr Durchläufen.

Testsigma

Es ist eines der am häufigsten verwendeten KI-gesteuerten Tools für kontinuierliche automatisierte Tests. Die Plattform nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprachtests zum Schreiben hochwertiger automatischer Tests. Es identifiziert auch relevante Testfälle für den Testlauf und erspart plötzliche Testfehler.

Anwendungswerkzeuge

Mit diesem Tool müssen keine visuellen Verarbeitungseinstellungen, Prozentsätze oder Konfigurationen eingerichtet werden, um visuelle Tests zu erstellen. Das Tool versteht automatisch, bei welchen Änderungen es sich eher um Bugs handelt und bei welchen es sich um gewünschte Änderungen handelt, und priorisiert dann Unterschiede.

TestCraft

Es ist eine KI-gestützte Testautomatisierungsplattform für kontinuierliche Tests und Regressionstests. Mit TestCraft können Tester automatisierte, Selenium-basierte Tests visuell per Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen und auf mehreren Browsern und Arbeitsumgebungen gleichzeitig ausführen.

SauceLabs

Es ist ein robustes Cloud-basiertes Tool, das ML und KI nutzt. Das Tool soll die weltweit größte Continuous-Testing-Cloud sein, die rund 900 Kombinationen für Browser und Betriebssysteme sowie Tausende realer Geräte bietet.

KI-Plattformen

Google AI-Plattformen

Es ist eine End-to-End-Plattform, mit der Sie anwendungsspezifische Modelle erstellen und vorhandene Modellarchitekturen mit einem automatisierten KI-Softwareentwicklungsdienst verbessern können. Von der Ideenfindung über die Produktion bis hin zur Bereitstellung hilft die Plattform Entwicklern, ihre eigenen ML-Apps zu erstellen und auszuführen.

Tensorfluss

Es handelt sich um eine Open-Source-Softwarebibliothek mit umfassenden und flexiblen Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit denen Entwickler Berechnungen auf einer oder mehreren CPUs/GPUs auf Desktops, Mobilgeräten oder Servern mit einer Solo-API bereitstellen können.

Microsoft-Azurblau

Eine öffentliche Cloud-Computing-Plattform, die Cloud-Dienste wie Computing, Analysen, Speicherung und Netzwerke bereitstellt. Es ist aufgrund seiner Flexibilität, fortschrittlichen Standortwiederherstellung und integrierten Integration als Backup- und Disaster-Recovery-Traumtool bekannt.

Dialogflow

Diese Plattform ist eine Plattform zum Verstehen natürlicher Sprache, die es einfach macht, eine Konversations-UI in einer mobilen Anwendung, Webanwendung, einem Bot, einem Gerät, einem interaktiven Sprachantwort-Framework usw. zu planen und zu entwerfen.

Infosys-NIA

Die integrierte KI-Plattform der nächsten Generation ist eine wissensbasierte Plattform. Mit seiner einheitlichen, flexiblen und modularen Plattform ermöglicht Nia ein breites Spektrum an branchen- und funktionsspezifischen Lösungen und versetzt Kunden in die Lage, benutzerdefinierte Erlebnisse zu schaffen, die ihren Geschäftsanforderungen entsprechen.

Rainbird-KI

Die Rainbird-Plattform nutzt KI-gestützte Automatisierungstechnologie, um eine intelligente Entscheidungsfindung und ein reibungsloses Kundenerlebnis zu ermöglichen. Die Plattform verfügt über eine offene Architektur, sodass sie mühelos in andere Lösungen und APIs integriert werden kann.

Geist geschmolzen

Diese Konversations-KI-Plattform der neuen Generation ist für den Aufbau von Konversationsassistenten optimiert, die ein tiefes Verständnis für einen bestimmten Anwendungsfall oder eine bestimmte Domäne zeigen und gleichzeitig außergewöhnlich wertvolle und flexible Konversationserfahrungen bieten.

Endeffekt

Es gibt keine klare Antwort darauf, welche Plattform die beste ist, da jede Plattform und jedes Tool ihre eigenen Besonderheiten und Verwendungsmöglichkeiten hat. Wenn Sie jedoch Hilfe bei der Rationalisierung Ihrer App-Entwicklung oder beim Verständnis der Rolle der Qualitätssicherung benötigen, können Sie sich an unser Expertenteam wenden und Ihre Zweifel aussprechen.

Mit unserer globalen Plattform, d. h. einem KI-Entwicklungsunternehmen in den USA, Asien und anderen Ländern, unterstützen wir unsere Kunden und Klienten dabei, die neueste Technologie optimal zu nutzen und einen besseren ROI für Ihr Unternehmen zu erzielen.