AI dalam Jaminan Kualitas: Tahap Selanjutnya dari Gangguan Otomatisasi

Jika kita duduk untuk menganalisis perjalanan pengembangan aplikasi seluler sejak agile muncul, kita akan menemukan bahwa cara penyampaian aplikasi telah sepenuhnya berubah.

Sebelum pengenalan pendekatan tangkas di aplikasi seluler , dulu ada rilis bulanan atau terkadang dua bulanan. Sejak pendekatan tersebut muncul, rilis aplikasi telah mengambil pendekatan mingguan dua mingguan.

Untuk mengikuti rilis build yang sering ini, Continuous Testing dihadirkan dan setelan otomatisasi dibuat untuk pengujian kewarasan dan regresi. Pendekatan pengujian baru ini mendukung pengiriman cepat dan bahkan siklus pengujian yang lebih cepat.

Saat ini, dengan dunia yang bergerak ke arah transformasi Digital, kebutuhan untuk mengantisipasi kebutuhan pasar terlebih dahulu dan mengembangkan sistem yang dapat diskalakan dan cukup prediktif untuk melayani tren masa depan telah mencapai klimaksnya. Bergerak melampaui pendekatan pengujian berkelanjutan sekarang tidak dapat dihindari.

Dalam situasi sekarang, pengujian membutuhkan bantuan untuk mempercepat pengiriman. Peran kecerdasan buatan untuk meningkatkan kontrol kualitas dapat membantu kita mencapainya. Kebutuhan akan perubahan diperlukan dalam cara kerja penjaminan mutu di berbagai perusahaan. Terutama ada dua kekuatan pendorong untuk melanjutkan layanan jaminan kualitas – satu adalah kelincahan dalam cara pengujian dilakukan (yaitu jaminan kualitas yang konstan) dan kedua adalah waktu yang lebih cepat untuk dipasarkan. Agar tim QA tetap mengikuti metode pengembangan yang tangkas, otomatisasi pengujian tradisional tidak cukup, sehingga membuat AI dalam otomatisasi pengujian tidak dapat dihindari.

Pada artikel ini, kita akan melihat secara rinci peran AI dalam kontrol kualitas. Kami akan melihat berbagai aspek AI dalam Quality Assurance: peran AI dalam manajemen kualitas, manfaat dari solusi kualitas yang mendukung AI , alat AI Quality Assurance yang populer, dan tantangan yang terkait dengan integrasi AI dalam pengujian aplikasi seluler.

Evolusi Metode Manajemen Mutu

Peran AI dalam Jaminan Kualitas: Kasus Uji untuk QA Otonom

Manfaat Menggunakan Kecerdasan Buatan dalam Pengujian & Kontrol Kualitas

Enam Tingkat Pengujian AI

Kerangka Kerja dan Platform Pengujian AI Populer

Intinya

Evolusi Metode Manajemen Mutu

Strategi Jaminan Kualitas telah berubah di zaman sekarang . Yang ada di tahun 1980-an telah melewati beberapa langkah untuk mengikuti perubahan persyaratan dari pendekatan dan siklus pengembangan dan pengiriman perangkat lunak.

Kasus saat ini, yang dipopulerkan sebagai pengujian berkelanjutan, didominasi oleh pendekatan Agile dan CI/CD . Bahkan setelah dinyatakan sebagai salah satu tahap pengujian perangkat lunak yang paling berkembang menggunakan kecerdasan buatan , pengujian berkelanjutan membawa beberapa tantangan utama dalam proses alur kerja Jaminan Kualitas :

• Otomatisasi tertutup
• Tidak adanya visibilitas persyaratan ujung ke ujung
• Volume tes yang tinggi

Untuk mengatasi masalah ini, industri harus beralih ke pengujian otonom yang memastikan QA tanpa sentuhan.

Peran AI dalam Jaminan Kualitas: Kasus Uji untuk QA Otonom

Penggabungan AI adalah yang memperbarui proses QA ke tahap layanan pengujian jaminan kualitas perangkat lunak otonomnya.

Pengujian aplikasi seluler terdiri dari sejumlah tugas yang berbeda seperti pengujian otomatis dengan skrip , pengujian manual, dan pengujian non-fungsional. Dampak dan peran AI dalam pengujian perangkat lunak dapat dilihat menambah nilai dalam upaya pengujian saat ini dengan mengaktifkan aplikasi penjelajahan otomatis pada perangkat yang sebenarnya untuk memastikan bahwa semua fungsi dan alur pengguna berfungsi sebagaimana mestinya.

Penggunaan AI dalam pengujian juga dapat membantu mengidentifikasi bug atau cacat baru yang diperkenalkan selama fase eksplorasi aplikasi. Tim QA dapat menggunakan alat pengujian AI untuk melengkapi upaya pengujian normal, sekaligus mendapatkan cakupan pengujian terbaik dalam waktu yang dipercepat dan akurasi yang tinggi.

Peran AI dalam jaminan kualitas untuk pembelajaran dan pengujian mesin juga akan terlihat pada alat pengujian di mana pengujian akan ditingkatkan dengan verifikasi visual bertenaga AI, yang akan memberikan berbagai hasil yang berbeda.

Jika kita secara eksplisit berbicara tentang kasus uji AI dalam Jaminan Kualitas, berikut adalah cara penguji menggunakan AI saat ini –

• Implementasi AI melalui pengujian berbasis gambar
• Menentukan apakah akan menjalankan skrip pengujian
• Menggunakan AI spidering
• Memantau pengujian API
• Mengotomatiskan tugas

Dengan partisipasi aktif AI dan pembelajaran mesin dalam Quality Assurance , waktu yang akan datang akan sangat didorong oleh eksperimen untuk spesialis QA.

Manfaat Menggunakan Teknologi AI dalam Pengujian & Kontrol Kualitas

Garis waktu yang dipercepat

Ada banyak cara tim pengembang kami mempercepat proses pengembangan aplikasi . Memasukkan gangguan dalam proses pengujian adalah salah satunya. Alih-alih melewati ribuan baris kode, AI akan dapat menyortir file log, memindai kode, dan mendeteksi kesalahan dalam hitungan detik. Selain itu, AI tidak memiliki sindrom kelelahan dan dengan demikian menghasilkan hasil yang lebih baik dan lebih akurat.

Juga, AI dapat berkembang dengan perubahan kode. Itu dapat beradaptasi dan mengidentifikasi fungsi baru dan dapat diprogram untuk memutuskan apakah ada sesuatu yang merupakan fitur baru atau bug yang timbul dari perubahan kode.

Rilis build yang diteliti dengan baik

Dengan menggunakan Kecerdasan Buatan dalam Jaminan Kualitas, perusahaan pengembang AI dapat memeriksa aplikasi serupa dan menentukan apa yang berkontribusi pada kesuksesan mereka di pasar. Setelah memahami persyaratan pasar, kasus uji baru dapat dibuat untuk memastikan bahwa aplikasi tidak rusak saat mencapai tujuan tertentu.

Perencanaan tes yang mudah

Saat ini, sejumlah besar waktu pakar QA digunakan untuk merencanakan skenario uji kasus yang sebaliknya akan membuat mereka percaya diri peluncuran aplikasi . Proses yang sama harus diterapkan setiap kali versi baru dirilis di pasar.

Alat otomatisasi AI QA dapat membantu penguji menganalisis aplikasi dengan merayapi setiap layar sambil membuat dan menjalankan skenario uji kasus untuk mereka, sehingga menghemat waktu perencanaan.

Peran penguji yang diperluas

Dengan AI memasuki gambar, tim insinyur QA akan menemukan diri mereka mempelajari keterampilan baru. Mereka perlu meningkatkan keterampilan mereka dalam pemrograman neuro-linguistik, kecerdasan bisnis, pengoptimalan matematika, dan analisis algoritmik.

Dari segi jabatan, kami dapat memperkirakan nama-nama ini akan muncul –

• Ahli Strategi AI QA
• Pakar Tes AI
• Ilmuwan Data

Analisis prediktif

AI dapat memanfaatkan klien yang ada dan memeriksa data untuk menentukan bagaimana kebutuhan pengguna dan praktik penelusuran akan berkembang. Ini memungkinkan penguji, perancang, dan pengembang untuk menjadi yang terdepan dalam mengembangkan standar pengguna dan menawarkan kualitas bantuan yang lebih baik. Dengan ML, platform yang terdiri dari AI akan meningkat dengan perilaku pengguna yang dianalisis dan memberikan perkiraan yang semakin tepat.

Pengujian regresi yang ditingkatkan

Dengan penerapan yang cepat, selalu ada peningkatan kebutuhan untuk pengujian regresi, dan terkadang pengujian sampai pada titik di mana tidak mungkin bagi orang untuk mengikutinya secara praktis. Organisasi dapat memanfaatkan AI untuk tugas pengujian regresi yang lebih membosankan, di mana ML dapat digunakan untuk membuat konten pengujian.

Dalam kasus perubahan UI, AI/ML dapat digunakan untuk memindai warna, bentuk, atau ukuran. Jika ini bukan tes manual, AI dapat digunakan untuk menyetujui progresi yang mungkin terlewatkan oleh penguji QA.

Pengujian antarmuka pengguna visual

AI membantu dalam persetujuan visual halaman situs web. AI dapat menguji konten yang berbeda di UI. Tes ini sulit untuk diotomatisasi, biasanya membutuhkan campur tangan manusia untuk membuat keputusan tentang desain. Meskipun demikian, dengan alat visualisasi berbasis ML, kontras dalam gambar terlihat dengan cara yang tidak memungkinkan orang untuk menentukannya. Pengujian AI menghilangkan upaya manual untuk memodernisasi Model Objek Dokumen (DOM), membangun struktur dan membuat profil risiko.

Enam Tingkat Pengujian AI QA

tingkat nol:

Pada tahap ini, penulisan kode merupakan proses yang berulang. Oleh karena itu, menambahkan bidang ke halaman berarti menambahkan test . Dengan cara yang lebih jelas, menambahkan formulir apa pun ke halaman berarti menambahkan tes yang memeriksa semua bidang. Menambahkan halaman berarti melihat semua komponen dan formulir melalui pengujian yang benar-benar baru.

Semakin banyak pengujian, semakin besar contoh Anda gagal memastikan fungsionalitas aplikasi secara keseluruhan. Untuk mengatasi ini, Anda memeriksa semua tes yang gagal untuk mengetahui apakah ada sesuatu yang bug atau baseline baru.

Tingkat satu:

Pada level ini, semakin baik AI diterapkan pada aplikasi Anda, QA Anda akan semakin otonom. AI seharusnya tidak hanya melihat Model Objek Dokumen halaman tetapi juga gambar visualnya. Setelah kerangka pengujian melihat halaman secara holistik, ini akan membantu Anda menulis cek yang seharusnya Anda tulis secara manual.

Teknologi AI saat ini dapat membantu Anda menulis kode pengujian dengan menulis cek. Juga, mereka dapat memeriksa apakah tes lulus. Jika gagal, itu akan memberi tahu Anda sehingga Anda dapat memeriksa apakah kegagalan itu nyata atau terjadi karena perubahan perangkat lunak.

Tingkat dua:

Melalui Level Satu, spesialis QA akan menghindari aspek penulisan cek yang memakan waktu, sementara Anda juga dapat menggunakan AI untuk menguji elemen visual halaman. Tapi apa yang mengikuti – memeriksa setiap kegagalan tes – adalah tugas yang membosankan.

Pada level ini, AI Anda memahami perbedaan istilah yang juga dapat dipahami oleh pengguna aplikasi. Dengan demikian, ia akan dapat mengelompokkan perubahan dari sejumlah halaman, karena memahaminya secara semantik.

Di Level 2, AI dapat memberi tahu penguji ketika perubahan yang dilakukan sama dan menanyakan apakah ia harus menerima atau menolak perubahan sebagai sebuah kelompok.

Tingkat tiga:

Di level sebelumnya, campur tangan manusia masih diperlukan untuk memeriksa setiap perubahan atau kegagalan yang terdeteksi di aplikasi. Di Level 3, AI melakukan tugasnya.

Misalnya, dengan menerapkan teknik pembelajaran mesin, AI dapat memeriksa elemen visual aplikasi dan memutuskan apakah UI mati, berdasarkan aturan desain standar.

AI pada level ini dapat mengevaluasi halaman tanpa campur tangan manusia, cukup dengan memahami data dan aturan desain. Itu akan melihat ratusan hasil dan menganalisis bagaimana segala sesuatunya berubah dari waktu ke waktu. Kemudian, dengan bantuan pembelajaran mesin, itu akan dapat mengidentifikasi perbedaan dalam perubahan.

Tingkat empat:

Sampai sekarang, manusia masih mengemudikan tes. Level 4 adalah tempat AI akan mengambil alih.

Karena AI Level 4 mampu memeriksa aplikasi secara semantik dan memahaminya seperti manusia, itu dapat mendorong pengujian. AI ini akan dapat melihat interaksi pengguna dari waktu ke waktu dan memvisualisasikan interaksi, memahami halaman dan alur pengguna.

Setelah AI memahami jenis halaman, AI akan menggunakan teknik pembelajaran penguatan untuk memulai tes mengemudi, secara otomatis.

Tingkat lima:

Bagian ini keluar dari novel sains sekarang. Pada tahap ini, AI akan dapat berkomunikasi dengan manajer produk, memahami aplikasi, dan menjalankan pengujian – semuanya dengan sendirinya.

Saat ini AI masih berada di Level 1, ada beberapa peristiwa otomatisasi yang sudah menggunakan Artificial Intelligence: pengujian Visual UI, pengujian API, jaminan dan pengujian kualitas otomatis, dan Spidering.

Kerangka Kerja dan Platform Pengujian AI Populer

Meskipun lambat tetapi Quality Assurance telah membuat pintu masuk dan prevalensi di gelombang ketiga otomatisasi dengan bantuan platform jaminan kualitas yang digerakkan oleh AI.
Berikut adalah beberapa alat dan platform otomatisasi pengujian AI teratas yang beroperasi di pasar saat ini untuk menjawab pertanyaan yang paling banyak diajukan, bagaimana alat AI dapat meningkatkan jaminan kualitas?

Uji alat otomatisasi

AI terong

Itu menggunakan algoritme cerdas untuk menavigasi perangkat lunak, memprediksi banyak cacat, dan memecahkan tantangan melalui bantuan korelasi data tingkat lanjut. Ini juga memungkinkan otomatisasi mesin otomatisasi pengujian dan menyediakan analisis grafis dari cakupan dan hasil pengujian.

tangga

Platform ini menyediakan analisis mendalam perangkat lunak melalui pembelajaran mesin dan memberikan model "cetak biru aplikasi" yang menerapkan generasi kognitif. Cetak biru ini memiliki kemampuan untuk mengembangkan beberapa kasus uji hanya dalam beberapa menit. Appvance juga dilengkapi dengan fungsionalitas Test Designer yang dapat dikombinasikan dengan perbandingan tangkapan layar, pengujian berdasarkan data, dan pengambilan otomatis AJAX atau DOM.

Testim.io

Penggunaan AI dan pembelajaran mesin untuk pembuatan, eksekusi, dan pemeliharaan pengujian otomatis dilakukan oleh alat ini. Ini berfokus pada pengujian antarmuka pengguna dan ujung-ke-ujung fungsional. Platform terus menjadi lebih pintar dan stabilitas rangkaian pengujiannya meningkat dengan lebih banyak berjalan.

Testigma

Ini adalah salah satu alat berbasis AI yang paling umum digunakan untuk pengujian otomatis berkelanjutan. Platform ini menggunakan pemrosesan pengujian bahasa alami untuk menulis pengujian otomatis berkualitas. Ini juga mengidentifikasi kasus uji yang relevan untuk uji coba dan menyimpan kegagalan uji mendadak.

alat aplikasi

Dengan alat ini, tidak perlu menyiapkan pengaturan pemrosesan visual, persentase, atau konfigurasi apa pun untuk membuat pengujian visual. Alat ini secara otomatis memahami perubahan mana yang lebih mungkin merupakan bug dan perubahan yang diinginkan, lalu memprioritaskan perbedaan.

TestCraft

Ini adalah platform otomatisasi pengujian bertenaga AI untuk pengujian berkelanjutan dan regresi. Dengan TestCraft, penguji dapat membuat pengujian otomatis berbasis Selenium secara visual menggunakan antarmuka seret dan lepas, dan mengoperasikannya di beberapa browser dan lingkungan kerja, secara bersamaan.

Lab saus

Ini adalah alat berbasis cloud yang kuat yang memanfaatkan ML dan AI. Alat ini dikatakan sebagai cloud pengujian berkelanjutan terbesar di dunia yang menawarkan sekitar 900 kombinasi untuk browser dan sistem operasi bersama dengan ribuan perangkat nyata.

platform AI

Platform AI Google

Ini adalah platform ujung ke ujung yang membantu Anda membangun model khusus aplikasi dan meningkatkan arsitektur model yang ada dengan layanan pengembangan perangkat lunak AI otomatis. Dari pembuatan ide hingga produksi hingga penerapan, platform ini membantu pengembang membangun dan menjalankan aplikasi ML mereka sendiri.

Aliran tensor

Ini adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka yang memiliki alat, pustaka, dan sumber daya komunitas yang komprehensif dan fleksibel yang memungkinkan pengembang menyebarkan komputasi ke satu atau lebih CPU/GPU di desktop, perangkat seluler, atau server dengan API tunggal.

Microsoft biru

Platform komputasi awan publik yang menyediakan layanan cloud seperti komputasi, analitik, penyimpanan, dan jaringan. Ini dikenal sebagai alat impian pencadangan dan pemulihan bencana karena fleksibilitasnya, pemulihan situs tingkat lanjut, dan integrasi bawaan.

alur dialog

Platform ini adalah platform pemahaman bahasa alami yang memudahkan untuk merencanakan dan mendesain UI percakapan ke dalam aplikasi seluler, aplikasi web, bot, perangkat, kerangka respons suara interaktif, dan sebagainya.

Infosys NIA

Platform AI terintegrasi generasi berikutnya adalah platform berbasis pengetahuan. Dengan platform terpadu, fleksibel, dan modular, Nia memungkinkan serangkaian luas solusi khusus industri dan fungsi serta memungkinkan pelanggan menciptakan pengalaman khusus yang sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka.

AI burung hujan

Platform Rainbird menggunakan teknologi otomatisasi bertenaga AI untuk memiliki pengambilan keputusan yang cerdas dan pengalaman pelanggan yang lancar. Platform ini memiliki arsitektur terbuka sehingga terintegrasi dengan mudah dengan solusi dan API lain.

Mindmeld

Platform AI percakapan generasi baru ini disederhanakan untuk membangun asisten percakapan yang menunjukkan pemahaman mendalam tentang kasus penggunaan atau domain tertentu sambil memberikan pengalaman percakapan yang sangat berharga dan fleksibel.

Intinya

Tidak ada jawaban yang jelas untuk platform mana yang terbaik, karena setiap platform dan alat memiliki fitur dan kegunaannya masing-masing. Tetapi jika Anda memerlukan bantuan untuk merampingkan pengembangan aplikasi Anda atau memahami peran jaminan kualitas, maka Anda dapat menghubungi tim ahli kami dan menanyakan keraguan Anda.

Dengan platform global kami, yaitu, perusahaan pengembangan AI di AS, Asia, dan negara lain, kami membantu pelanggan dan klien kami untuk memanfaatkan teknologi terbaru secara maksimal dan memberikan ROI yang lebih baik untuk bisnis Anda.