L'intelligenza artificiale nella garanzia della qualità: la fase successiva dell'interruzione dell'automazione

Se ci sediamo ad analizzare il percorso di sviluppo delle app mobili da quando Agile è entrato in scena, scopriremo che le modalità di distribuzione delle app sono completamente cambiate.

Prima dell'introduzione dell'approccio agile nelle app mobili , esisteva una versione mensile o talvolta bimestrale. Da quando l'approccio è entrato in scena, le versioni delle app hanno adottato un approccio settimanale e bisettimanale.

Per stare al passo con questi frequenti rilasci di build, è stato introdotto il test continuo e sono state create tute di automazione per test di integrità e regressione. Questo nuovo approccio ai test ha supportato consegne rapide e cicli di test ancora più rapidi.

Ora, con il mondo che si muove nella direzione della trasformazione digitale, la necessità di anticipare in anticipo le esigenze del mercato e di sviluppare un sistema che sia sufficientemente scalabile e predittivo per soddisfare le tendenze future è al culmine. Andare oltre l'approccio di test continuo è ora inevitabile.

Nella situazione attuale, i test necessitano di assistenza per accelerare la consegna. Il ruolo dell'intelligenza artificiale per migliorare il controllo di qualità può aiutarci a raggiungerlo. È necessario un cambiamento nel modo in cui l'assicurazione della qualità funziona nelle diverse aziende. Ci sono principalmente due forze trainanti per continuare il servizio di garanzia della qualità: una è l'agilità nel modo in cui vengono eseguiti i test (cioè la garanzia della qualità costante) e la seconda è il time-to-market più rapido. Affinché i team di controllo qualità rimangano al passo con il metodo di sviluppo agile, l'automazione dei test tradizionale non è sufficiente, rendendo così inevitabile l'IA nell'automazione dei test.

In questo articolo, esamineremo i dettagli del ruolo dell'IA nel controllo di qualità. Esamineremo le diverse sfaccettature dell'IA nell'assicurazione della qualità: il ruolo dell'IA nella gestione della qualità, i vantaggi della soluzione di qualità abilitata all'IA , i popolari strumenti di garanzia della qualità dell'IA e le sfide associate all'integrazione dell'IA nei test delle app mobili.

Evoluzione dei metodi di gestione della qualità

Ruolo dell'IA nella garanzia della qualità: casi di test per il QA autonomo

Vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei test e nel controllo di qualità

I sei livelli di test AI

Il framework e le piattaforme di test AI popolari

Linea di fondo

Evoluzione dei metodi di gestione della qualità

Le strategie di Quality Assurance sono cambiate ai giorni nostri . Quelli che esistevano negli anni '80 hanno fatto diversi passi avanti per stare al passo con i requisiti mutevoli degli approcci e del ciclo di sviluppo e consegna del software.

Il presente caso, reso popolare come test continuo, è dominato dall'approccio Agile e CI/CD . Anche dopo essere stato indicato come una delle fasi più sviluppate del test del software che utilizza l'intelligenza artificiale , il test continuo comporta alcune sfide chiave nei processi del flusso di lavoro del controllo qualità :

• Automazione silenziata
• Un'assenza di visibilità dei requisiti end-to-end
• L'alto volume di test

Per risolvere questi problemi, l'industria deve passare a test autonomi che garantiscono un QA zero-touch.

Ruolo dell'IA nella garanzia della qualità: casi di test per il QA autonomo

L'incorporazione dell'IA è ciò che aggiorna il processo di QA alla sua fase autonoma dei servizi di test di garanzia della qualità del software.

Il test delle app mobili consiste in una serie di attività diverse come test automatizzati tramite script , test manuali e test non funzionali. L'impatto e il ruolo dell'IA nei test del software possono essere visti aggiungendo valore negli attuali sforzi di test, consentendo l'esplorazione automatica delle app su dispositivi reali per assicurarsi che tutte le funzionalità e i flussi utente funzionino come dovrebbero.

L'uso dell'IA nei test può anche aiutare a identificare nuovi bug o difetti che vengono introdotti durante la fase di esplorazione dell'app. I team di controllo qualità possono utilizzare gli strumenti di test dell'IA per integrare i normali sforzi di test, ottenendo la migliore copertura dei test in tempi rapidi e una grande precisione.

Il ruolo dell'IA nell'assicurazione della qualità per l'apprendimento automatico e i test sarà visto anche negli strumenti di test in cui i test saranno migliorati con verifiche visive basate sull'IA, che forniranno una serie di risultati diversi.

Se parliamo esplicitamente dei casi di test dell'IA in Quality Assurance, ecco i modi in cui i tester stanno utilizzando l'IA attualmente:

• Implementazione dell'IA tramite test basati su immagini
• Determinazione se eseguire uno script di test
• Utilizzo dell'intelligenza artificiale
• Monitoraggio del test dell'API
• Automatizzare le attività

Con la partecipazione attiva dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nell'assicurazione della qualità , il momento a venire sarà estremamente guidato dalla sperimentazione per gli specialisti del controllo qualità.

Vantaggi dell'utilizzo della tecnologia AI nei test e nel controllo di qualità

Tempistiche velocizzate

Ci sono molti modi in cui il nostro team di sviluppatori accelera il processo di sviluppo dell'app . L'incorporazione di interruzioni nel processo di test è una di queste. Invece di passare attraverso migliaia di righe di codici, l'IA sarà in grado di ordinare i file di registro, scansionare i codici e rilevare errori in pochi secondi. Inoltre, l'IA manca della sindrome del burnout e quindi produce risultati migliori e più accurati.

Inoltre, l'IA può evolversi con le modifiche al codice. Può adattarsi e identificare nuove funzioni e può essere programmato per decidere se qualcosa è una nuova funzionalità o un bug derivante dalla modifica del codice.

Versione di build ben studiata

Utilizzando l'intelligenza artificiale nella garanzia della qualità, diventa possibile per le società di sviluppo dell'IA esaminare app simili e determinare cosa ha contribuito al loro successo sul mercato. Dopo aver compreso i requisiti del mercato, è possibile creare nuovi casi di test per garantire che l'app non si rompa quando si tratta di raggiungere obiettivi specifici.

Pianificazione dei test senza sforzo

Attualmente, una buona parte del tempo dell'esperto QA è dedicato alla pianificazione di scenari di test case che altrimenti avrebbero garantito loro la sicurezza del lancio dell'app . Lo stesso processo deve essere applicato ogni volta che una nuova versione viene rilasciata sul mercato.

Gli strumenti di automazione del controllo qualità dell'intelligenza artificiale possono aiutare i tester ad analizzare l'app eseguendo la scansione di ogni schermata durante la generazione e l' esecuzione di scenari di test case per loro, risparmiando così sui tempi di pianificazione.

Ruolo ampliato di un tester

Con l'intelligenza artificiale che entra in scena, i team di ingegneri QA si ritroveranno ad apprendere nuove competenze. Dovranno migliorare le loro abilità nella programmazione neurolinguistica, nella business intelligence, nell'ottimizzazione della matematica e nell'analisi algoritmica.

Per quanto riguarda il titolo di lavoro, possiamo prevedere che questi nomi prevarranno -

• Strateghi del controllo di qualità dell'IA
• Esperti di test di intelligenza artificiale
• Data Scientist

Analisi predittiva

L'IA può utilizzare il client esistente ed esaminare i dati per determinare come avanzeranno le necessità degli utenti e le pratiche di navigazione. Ciò consente a tester, designer e sviluppatori di essere di fronte allo sviluppo degli standard degli utenti e di offrire una migliore qualità dell'aiuto. Con ML, la piattaforma composta dall'IA migliorerà con il comportamento degli utenti analizzati e fornirà previsioni progressivamente più esatte.

Test di regressione migliorati

Con un'implementazione rapida, c'è sempre una maggiore necessità di test di regressione e talvolta il test è al punto in cui è praticamente impossibile per le persone tenere il passo. Le organizzazioni possono utilizzare l'IA per attività di test di regressione più noiose, in cui il ML può essere utilizzato per creare contenuti di test.

In caso di modifica dell'interfaccia utente, è possibile utilizzare AI/ML per eseguire la scansione di colore, forma o dimensione. Laddove questi sarebbero altrimenti test manuali, l'IA può essere utilizzata per l'approvazione delle progressioni che un tester QA potrebbe perdere.

Test dell'interfaccia utente visiva

L'intelligenza artificiale aiuta nell'approvazione visiva delle pagine del sito web. L'IA può testare diversi contenuti sull'interfaccia utente. Questi test sono difficili da automatizzare, in genere richiedono l'intervento umano per prendere una decisione sulla progettazione. Tuttavia, con gli strumenti di visualizzazione basati su ML, i contrasti nelle immagini sono visti in un modo che non sarebbe fattibile per le persone da individuare. I test di intelligenza artificiale eliminano lo sforzo manuale di modernizzazione del Document Object Model (DOM), costruendo una struttura e profilando i rischi.

I sei livelli dei test di QA AI

Livello zero:

In questa fase, la scrittura del codice è un processo ripetitivo. Quindi, aggiungere un campo alla pagina significherebbe aggiungere un test . In modo più chiaro, aggiungere un qualsiasi modulo a una pagina significa aggiungere un test che controlla tutti i campi. Aggiungere una pagina significa esaminare tutti i componenti e i moduli attraverso un test completamente nuovo.

Più sono i test, maggiori sono le istanze in cui non riesci a garantire le funzionalità dell'app nel suo insieme. Per risolvere questo problema, controlli tutti i test non riusciti per sapere se qualcosa è un bug o una nuova linea di base.

Livello uno:

A questo livello, migliore sarà l'applicazione dell'IA alla tua applicazione, più autonomo diventerà il tuo QA. L'IA non dovrebbe guardare solo al Document Object Model della pagina, ma anche alla sua immagine visiva. Una volta che il framework di test vede la pagina in modo olistico, ti aiuterà a scrivere assegni che altrimenti dovresti scrivere manualmente.

La tecnologia AI di oggi può aiutarti a scrivere il codice di test scrivendo i controlli. Inoltre, possono verificare se un test è stato superato. Se fallisce, dovrebbe avvisarti in modo che tu possa verificare se l'errore è reale o si è verificato a causa di una modifica del software.

Livello due:

Attraverso il livello uno, lo specialista del controllo qualità eviterebbe l'aspetto dispendioso in termini di tempo nella scrittura di assegni, mentre puoi anche utilizzare l'IA per testare gli elementi visivi della pagina. Ma quello che segue, ovvero controllare ogni errore di test, è un compito noioso.

A questo livello, la tua IA comprende le differenze in termini che anche gli utenti dell'app sarebbero in grado di comprendere. Pertanto, sarà in grado di raggruppare le modifiche da un numero di pagine, poiché le comprende semanticamente.

Al livello 2, l'IA può dire al tester quando le modifiche apportate sono le stesse e chiedere se deve accettare o rifiutare le modifiche come gruppo.

Livello tre:

Nel livello precedente, è ancora necessario l'intervento umano per verificare eventuali modifiche o guasti rilevati nell'app. Al livello 3, l'IA fa il lavoro.

Ad esempio, applicando le tecniche di apprendimento automatico, l'IA può esaminare gli elementi visivi dell'app e decidere se l'interfaccia utente è disattivata, sulla base della regola di progettazione standard.

L'IA a questo livello può valutare le pagine meno l'intervento umano, semplicemente comprendendo i dati e le regole di progettazione. Osserverebbe centinaia di risultati e analizzerebbe come le cose cambiano nel tempo. Quindi, con l'aiuto dell'apprendimento automatico, sarebbe in grado di identificare le differenze nei cambiamenti.

Livello quattro:

Finora, gli esseri umani hanno ancora condotto i test. Il livello 4 è dove l'IA prenderebbe il sopravvento.

Poiché l'IA di livello 4 è in grado di esaminare semanticamente un'app e comprenderla come farebbe un essere umano, può guidare i test. Questa IA sarà in grado di vedere le interazioni dell'utente nel tempo e visualizzare l'interazione, comprendere la pagina e il flusso dell'utente.

Una volta che l'IA ha compreso il tipo di pagina, utilizzerà le tecniche di apprendimento per rinforzo per avviare automaticamente gli esami di guida.

Livello cinque:

Questa parte è uscita da un romanzo di scienza in questo momento. In questa fase, l'IA sarà in grado di comunicare con il product manager, comprendere l'app e condurre i test, tutto da sola.

Sebbene attualmente l'IA sia ancora al livello 1, ci sono alcuni eventi di automazione che stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale: test dell'interfaccia utente visiva, test delle API, controllo e test di qualità automatizzati e Spidering.

Il framework e le piattaforme di test AI popolari

Sebbene lenta, ma la Quality Assurance ha fatto il suo ingresso e la sua prevalenza nella terza ondata di automazione con l'aiuto di piattaforme di garanzia della qualità basate sull'intelligenza artificiale.
Ecco alcuni dei migliori strumenti e piattaforme di automazione dei test di intelligenza artificiale operativi oggi sul mercato per rispondere alla domanda più posta, in che modo gli strumenti di intelligenza artificiale possono migliorare la garanzia della qualità?

Testare gli strumenti di automazione

Melanzane AI

Fa uso di algoritmi intelligenti per navigare nel software, prevedere i numerosi difetti e risolvere le sfide attraverso l'aiuto di una correlazione avanzata dei dati. Consente inoltre l'automazione dei motori di automazione dei test e fornisce un'analisi grafica della copertura e dei risultati dei test.

Approccio

La piattaforma fornisce un'analisi approfondita del software attraverso l'apprendimento automatico e fornisce modelli di "progetti di app" che applicano la generazione cognitiva. Questi progetti hanno la capacità di sviluppare più casi di test in pochi minuti. Appvance include anche una funzionalità Test Designer che può essere combinata con il confronto degli screenshot, i test basati sui dati e l'acquisizione automatica AJAX o DOM.

Testim.io

Gli usi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per la creazione, l'esecuzione e la manutenzione dei test automatizzati vengono eseguiti da questo strumento. Si concentra sul test funzionale end-to-end e dell'interfaccia utente. La piattaforma diventa continuamente più intelligente e la stabilità delle sue suite di test aumenta con più esecuzioni.

Testsigma

È uno degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale più comunemente utilizzati per i test automatizzati continui. La piattaforma utilizza l'elaborazione dei test del linguaggio naturale per la scrittura di test automatici di qualità. Identifica inoltre i casi di test rilevanti per l'esecuzione dei test e salva gli errori improvvisi dei test.

Strumenti applicativi

Con questo strumento non è necessario impostare alcuna impostazione, percentuale o configurazione di elaborazione visiva per creare test visivi. Lo strumento comprende automaticamente quali modifiche hanno maggiori probabilità di essere bug e quali sono le modifiche desiderate e quindi assegna la priorità alle differenze.

Test Craft

È una piattaforma di automazione dei test basata sull'intelligenza artificiale per test continui e di regressione. Con TestCraft i tester possono creare visivamente test automatizzati basati su Selenium utilizzando un'interfaccia di trascinamento della selezione e utilizzarli contemporaneamente su diversi browser e ambienti di lavoro.

SauceLabs

È un robusto strumento basato su cloud che sfrutta ML e AI. Si dice che lo strumento sia il cloud di test continuo più grande al mondo che offre circa 900 combinazioni per browser e sistemi operativi insieme a migliaia di dispositivi reali.

Piattaforme AI

Piattaforme di intelligenza artificiale di Google

È una piattaforma end-to-end che ti aiuta a creare modelli specifici dell'applicazione e migliorare le architetture di modelli esistenti con un servizio di sviluppo software automatizzato di intelligenza artificiale. Dall'ideazione alla produzione fino alla distribuzione, la piattaforma aiuta gli sviluppatori a creare ed eseguire le proprie app ML.

Flusso tensoriale

Si tratta di una libreria software open source che dispone di strumenti, librerie e risorse della community complete e flessibili che consentono agli sviluppatori di distribuire il calcolo su una o più CPU/GPU in desktop, dispositivi mobili o server con un'API singola.

Microsoft azzurro

Una piattaforma di cloud computing pubblica che fornisce servizi cloud come elaborazione, analisi, archiviazione e rete. È noto come uno strumento ideale per il backup e il ripristino di emergenza grazie alla sua flessibilità, al ripristino avanzato del sito e all'integrazione integrata.

Flusso di dialogo

Questa piattaforma è una piattaforma di comprensione del linguaggio naturale che semplifica la pianificazione e la progettazione di un'interfaccia utente conversazionale in un'applicazione mobile, applicazione Web, bot, dispositivo, framework di risposta vocale interattiva e così via.

Infosys NIA

La piattaforma di intelligenza artificiale integrata di nuova generazione è una piattaforma basata sulla conoscenza. Con la sua piattaforma unificata, flessibile e modulare, Nia offre un'ampia gamma di soluzioni specifiche per settore e funzione e consente ai clienti di creare esperienze personalizzate per soddisfare le loro esigenze aziendali.

Rainbird AI

La piattaforma Rainbird utilizza la tecnologia di automazione basata sull'intelligenza artificiale per avere un processo decisionale intelligente e un'esperienza cliente fluida. La piattaforma ha un'architettura aperta in modo da integrarsi facilmente con altre soluzioni e API.

Fusione mentale

Questa piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale di nuova generazione è ottimizzata per la creazione di assistenti conversazionali che mostrano una profonda comprensione di un caso d'uso o di un dominio specifico offrendo esperienze di conversazione eccezionalmente preziose e flessibili.

Linea di fondo

Non esiste una risposta chiara a quale piattaforma sia la migliore, poiché ogni piattaforma e strumento ha le proprie caratteristiche e usi distinti. Ma se hai bisogno di aiuto per semplificare lo sviluppo della tua app o per comprendere il ruolo di garanzia della qualità, puoi contattare il nostro team di esperti e chiarire i tuoi dubbi.

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