Sztuczna inteligencja w zapewnianiu jakości: kolejny etap zakłóceń automatyzacji

Jeśli usiądziemy, aby przeanalizować drogę tworzenia aplikacji mobilnych, odkąd pojawiła się agile, przekonamy się, że sposoby dostarczania aplikacji całkowicie się zmieniły.

Przed wprowadzeniem zwinnego podejścia w aplikacjach mobilnych istniała miesięczna lub czasami dwumiesięczna wersja. Odkąd pojawiło się to podejście, publikacje aplikacji przyjmowane są co tydzień, co dwa tygodnie.

Aby nadążyć za tymi częstymi wydaniami kompilacji, wprowadzono ciągłe testowanie i stworzono pakiety automatyzacji do testowania poprawności i regresji. To nowe podejście do testowania wspierało szybkie dostawy i jeszcze szybsze cykle testowe.

Teraz, gdy świat zmierza w kierunku cyfrowej transformacji, potrzeba wcześniejszego przewidywania wymagań rynku i rozwijania systemu, który jest skalowalny i wystarczająco predykcyjny, aby sprostać przyszłym trendom, jest w punkcie kulminacyjnym. Wyjście poza podejście do ciągłego testowania jest teraz nieuniknione.

W obecnej sytuacji testowanie wymaga pomocy w przyspieszeniu dostarczania. Rola sztucznej inteligencji w poprawie kontroli jakości może nam w tym pomóc. Potrzeba zmian jest wymagana w sposobie działania zapewniania jakości w różnych firmach. Istnieją głównie dwie siły napędowe do kontynuacji usług zapewniania jakości – jedna to zwinność w sposobie przeprowadzania testów (tj. ciągłe zapewnianie jakości), a druga to szybszy czas wprowadzania produktów na rynek. Aby zespoły QA nadążały za zwinną metodą tworzenia oprogramowania, tradycyjna automatyzacja testów nie jest wystarczająca, przez co nieunikniona jest sztuczna inteligencja w automatyzacji testów.

W tym artykule przyjrzymy się szczegółowo roli AI w kontroli jakości. Przyjrzymy się różnym aspektom AI w zapewnianiu jakości: roli AI w zarządzaniu jakością, korzyściom płynącym z rozwiązania jakości obsługującego sztuczną inteligencję , popularnym narzędziom AI Quality Assurance oraz wyzwaniom związanym z integracją AI w testowaniu aplikacji mobilnych.

Ewolucja metod zarządzania jakością

Rola AI w zapewnianiu jakości: przypadki testowe dla autonomicznej kontroli jakości

Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w testowaniu i kontroli jakości

Sześć poziomów testowania AI

Popularne ramy i platformy testowania AI

Dolna linia

Ewolucja metod zarządzania jakością

Strategie zapewniania jakości zmieniły się w dzisiejszych czasach . Te, które istniały w latach 80., przeszły kilka kroków, aby nadążyć za zmieniającymi się wymaganiami dotyczącymi podejść i cyklu rozwoju i dostarczania oprogramowania.

W niniejszym przypadku, spopularyzowanym jako ciągłe testowanie, dominuje podejście Agile i CI/CD . Nawet po określeniu jako jeden z najbardziej rozwiniętych etapów testowania oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji , ciągłe testowanie niesie ze sobą kilka kluczowych wyzwań w procesach przepływu pracy zapewniania jakości :

• Wyciszona automatyka
• Brak pełnej widoczności wymagań
• Duża objętość testu

Aby rozwiązać te problemy, branża musi przejść na testy autonomiczne, które zapewniają bezdotykową kontrolę jakości.

Rola AI w zapewnianiu jakości: przypadki testowe dla autonomicznej kontroli jakości

Włączenie sztucznej inteligencji jest tym, co aktualizuje proces zapewniania jakości do etapu autonomicznych usług testowania jakości oprogramowania.

Testowanie aplikacji mobilnych składa się z szeregu różnych zadań, takich jak automatyczne testowanie skryptowe , testowanie ręczne i testowanie niefunkcjonalne. Wpływ i rolę sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania można zauważyć jako wartość dodaną w obecnych wysiłkach testowych, umożliwiając automatyczne eksplorowanie aplikacji na rzeczywistych urządzeniach, aby upewnić się, że wszystkie funkcje i przepływy użytkowników działają zgodnie z oczekiwaniami.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w testowaniu może również pomóc w identyfikacji nowych błędów lub usterek, które są wprowadzane w fazie eksploracji aplikacji. Zespoły ds. kontroli jakości mogą korzystać z narzędzi testowych AI w celu uzupełnienia normalnych wysiłków testowych, jednocześnie uzyskując najlepsze pokrycie testów w przyspieszonym czasie i z dużą dokładnością.

Rola sztucznej inteligencji w zapewnianiu jakości uczenia maszynowego i testowania będzie również widoczna w narzędziach testowych, w których testy zostaną wzbogacone o weryfikacje wizualne oparte na sztucznej inteligencji, które dadzą szereg różnych wyników.

Jeśli mówimy wprost o przypadkach testowych sztucznej inteligencji w zapewnianiu jakości, oto sposoby, w jakie testerzy obecnie wykorzystują sztuczną inteligencję –

• Wdrażanie AI poprzez testy oparte na obrazach
• Określanie, czy uruchomić skrypt testowy
• Korzystanie z pająków AI
• Monitorowanie testowania API
• Automatyzacja zadań

Przy aktywnym udziale sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w zapewnianiu jakości , nadchodzący czas będzie dla specjalistów QA niezwykle intensywnym eksperymentowaniem.

Korzyści z wykorzystania technologii AI w testowaniu i kontroli jakości

Przyspieszone terminy

Nasz zespół programistów może przyspieszyć proces tworzenia aplikacji na wiele sposobów . Jednym z nich jest uwzględnienie zakłóceń w procesie testowania. Zamiast przeglądać tysiące wierszy kodów, sztuczna inteligencja będzie mogła sortować pliki dziennika, skanować kody i wykrywać błędy w ciągu kilku sekund. Dodatkowo AI nie ma syndromu wypalenia, dzięki czemu daje lepsze i dokładniejsze wyniki.

Ponadto sztuczna inteligencja może ewoluować wraz ze zmianami kodu. Może dostosowywać i identyfikować nowe funkcje oraz można go zaprogramować, aby decydować, czy coś jest nową funkcją lub błędem wynikającym ze zmiany kodu.

Dobrze zbadana wersja kompilacji

Wykorzystując sztuczną inteligencję w zapewnianiu jakości, firmy rozwijające sztuczną inteligencję mogą badać podobne aplikacje i określać, co przyczyniło się do ich sukcesu na rynku. Po zrozumieniu wymagań rynku można tworzyć nowe przypadki testowe, aby upewnić się, że aplikacja nie zepsuje się, jeśli chodzi o osiągnięcie określonych celów.

Bezproblemowe planowanie testów

Obecnie eksperci ds. kontroli jakości poświęcają sporo czasu na planowanie scenariuszy przypadków testowych, które w przeciwnym razie zapewniłyby im pewność uruchomienia aplikacji . Ten sam proces należy stosować za każdym razem, gdy na rynku pojawia się nowa wersja.

Narzędzia do automatyzacji AI QA mogą pomóc testerom analizować aplikację, przeszukując każdy ekran podczas generowania i wykonywania dla nich scenariuszy przypadków testowych, oszczędzając w ten sposób czas planowania.

Rozszerzona rola testera

Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji zespoły inżynierów QA będą uczyć się nowych umiejętności. Będą musieli podnieść swoje umiejętności w zakresie programowania neurolingwistycznego, inteligencji biznesowej, optymalizacji matematycznej i analizy algorytmicznej.

Jeśli chodzi o tytuł zawodowy, możemy przewidzieć, że te nazwiska będą powszechne –

• Stratedzy AI QA
• Eksperci ds. testów AI
• Naukowcy zajmujący się danymi

Analiza predykcyjna

Sztuczna inteligencja może wykorzystać istniejącego klienta i zbadać dane, aby określić, w jaki sposób potrzeby użytkowników i praktyka przeglądania będą się rozwijać. Pozwala to testerom, projektantom i programistom wyprzedzać opracowywanie standardów użytkowników i oferować lepszą jakość pomocy. Dzięki ML platforma składająca się z AI będzie się poprawiać wraz z analizowanymi zachowaniami użytkowników i dawać coraz dokładniejsze prognozy.

Ulepszone testowanie regresji

Przy szybkim wdrożeniu zawsze istnieje zwiększona potrzeba testowania regresji, a czasami testowanie jest do punktu, w którym ludzie praktycznie nie mogą nadążyć. Organizacje mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do bardziej żmudnych zadań testowania regresji, w których ML może być używany do tworzenia treści testów.

W przypadku zmiany interfejsu użytkownika AI/ML można wykorzystać do skanowania w poszukiwaniu koloru, kształtu lub rozmiaru. Tam, gdzie w innym przypadku byłyby to testy ręczne, sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do zatwierdzenia postępów, które tester QA może przegapić.

Testowanie wizualnego interfejsu użytkownika

AI pomaga w wizualnej akceptacji stron internetowych. AI może testować różne treści w interfejsie użytkownika. Testy te są trudne do zautomatyzowania i zazwyczaj wymagają interwencji człowieka w celu podjęcia decyzji o projekcie. Niemniej jednak, dzięki narzędziom do wizualizacji opartym na ML, kontrasty na zdjęciach są postrzegane w sposób, który nie byłby możliwy do zidentyfikowania przez ludzi. Testowanie sztucznej inteligencji eliminuje ręczny wysiłek związany z modernizacją Document Object Model (DOM), konstruowaniem struktury i profilowaniem ryzyk.

Sześć poziomów testów AI QA

Poziom zero:

Na tym etapie pisanie kodu jest procesem powtarzalnym. Dlatego dodanie pola do strony oznaczałoby dodanie testu . W bardziej przejrzysty sposób dodanie dowolnego formularza do strony oznacza dodanie testu sprawdzającego wszystkie pola. Dodanie strony oznacza przeglądanie wszystkich komponentów i formularzy w zupełnie nowym teście.

Im więcej testów, tym większe są przypadki, w których nie zapewniasz pełnej funkcjonalności aplikacji. Aby rozwiązać ten problem, sprawdzasz wszystkie nieudane testy, aby wiedzieć, czy coś jest błędem, czy świeżą linią bazową.

Pierwszy poziom:

Na tym poziomie, im lepsza sztuczna inteligencja zostanie zastosowana w twojej aplikacji, tym bardziej autonomiczna stanie się twoja kontrola jakości. Sztuczna inteligencja powinna nie tylko patrzeć na obiektowy model dokumentu strony, ale także na jej wizualny obraz. Gdy framework testowy spojrzy na stronę całościowo, pomoże Ci napisać czeki, które w innym przypadku musiałbyś napisać ręcznie.

Dzisiejsza technologia AI może pomóc w pisaniu kodu testowego poprzez pisanie czeków. Mogą też sprawdzić, czy test jest zdany. Jeśli to się nie powiedzie, powinno Cię powiadomić, abyś mógł sprawdzić, czy awaria jest prawdziwa, czy też nastąpiła z powodu zmiany oprogramowania.

Poziom drugi:

Dzięki Level One specjalista ds. kontroli jakości uniknie czasochłonnego aspektu pisania czeków, podczas gdy sztuczną inteligencję można również wykorzystać do testowania elementów wizualnych strony. Ale to, co następuje – sprawdzenie każdego niepowodzenia testu – jest żmudnym zadaniem.

Na tym poziomie Twoja sztuczna inteligencja rozumie różnice w terminach, które użytkownicy aplikacji byliby w stanie zrozumieć. Dzięki temu będzie mógł grupować zmiany z kilku stron, ponieważ rozumie je semantycznie.

Na poziomie 2 sztuczna inteligencja może powiedzieć testerowi, kiedy wprowadzone zmiany są takie same i zapytać, czy powinien zaakceptować lub odrzucić zmiany jako grupa.

Poziom trzeci:

Na poprzednim poziomie nadal potrzebna jest interwencja człowieka w celu sprawdzenia wszelkich zmian lub awarii wykrytych w aplikacji. Na poziomie 3 sztuczna inteligencja wykonuje pracę.

Na przykład, stosując techniki uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja może badać elementy wizualne aplikacji i decydować, czy interfejs użytkownika jest wyłączony, na podstawie standardowych zasad projektowania.

Sztuczna inteligencja na tym poziomie może oceniać strony bez interwencji człowieka, po prostu rozumiejąc dane i zasady projektowania. Spojrzałby na setki wyników i przeanalizował, jak rzeczy zmieniają się w czasie. Następnie, za pomocą uczenia maszynowego, będzie w stanie zidentyfikować różnice w zmianach.

Poziom czwarty:

Do tej pory ludzie nadal przeprowadzali testy. Poziom 4 to miejsce, w którym sztuczna inteligencja przejmie kontrolę.

Ponieważ sztuczna inteligencja na poziomie 4 jest w stanie semantycznie zbadać aplikację i zrozumieć ją tak, jak zrobiłby to człowiek, może prowadzić testy. Ta sztuczna inteligencja będzie w stanie zobaczyć interakcje użytkownika w czasie i zwizualizować interakcję, zrozumieć stronę i przepływ użytkownika.

Gdy sztuczna inteligencja zrozumie typ strony, użyje technik uczenia się przez wzmocnienie, aby automatycznie rozpocząć testy jazdy.

Poziom piąty:

Ta część jest obecnie z powieści naukowej. Na tym etapie sztuczna inteligencja będzie mogła komunikować się z menedżerem produktu, rozumieć aplikację i przeprowadzać testy – wszystko samodzielnie.

Chociaż obecnie sztuczna inteligencja nadal znajduje się na poziomie 1, istnieją pewne zdarzenia automatyzacji, które już wykorzystują sztuczną inteligencję: testowanie wizualnego interfejsu użytkownika, testowanie interfejsu API, zautomatyzowane zapewnianie i testowanie jakości oraz Spidering.

Popularne ramy i platformy testowania AI

Chociaż powolne, ale zapewnianie jakości wkracza na rynek i rozpowszechniło się w trzeciej fali motoryzacji za pomocą platform zapewniania jakości opartych na sztucznej inteligencji.
Oto niektóre z najlepszych narzędzi i platform do automatyzacji testów AI działających obecnie na rynku, aby odpowiedzieć na najczęściej zadawane pytanie, w jaki sposób narzędzia AI mogą poprawić zapewnianie jakości?

Narzędzia do automatyzacji testów

Bakłażan AI

Wykorzystuje inteligentne algorytmy do nawigacji po oprogramowaniu, przewidywania wielu defektów i rozwiązywania problemów za pomocą zaawansowanej korelacji danych. Umożliwia również automatyzację silników automatyzacji testów i zapewnia graficzną analizę pokrycia i wyników testów.

Wygląd

Platforma zapewnia dogłębną analizę oprogramowania poprzez uczenie maszynowe i dostarcza modele „planów aplikacji”, które wykorzystują generowanie kognitywne. Te plany umożliwiają tworzenie wielu przypadków testowych w ciągu zaledwie kilku minut. Appvance jest również wyposażony w funkcję Projektanta testów, którą można łączyć z porównywaniem zrzutów ekranu, testami opartymi na danych i automatycznym przechwytywaniem AJAX lub DOM.

Testim.io

Narzędzie to wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do tworzenia, wykonywania i utrzymywania testów automatycznych . Koncentruje się na funkcjonalnym testowaniu end-to-end i interfejsie użytkownika. Platforma stale staje się inteligentniejsza, a stabilność jej zestawów testowych wzrasta wraz z większą liczbą przebiegów.

Testsigma

Jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do ciągłego automatycznego testowania. Platforma wykorzystuje przetwarzanie testów języka naturalnego do pisania wysokiej jakości autotestów. Identyfikuje również odpowiednie przypadki testowe do uruchomienia testowego i zapisuje nagłe niepowodzenia testowe.

Narzędzia aplikacyjne

Dzięki temu narzędziu nie ma potrzeby konfigurowania żadnych ustawień przetwarzania wizualnego, wartości procentowych ani konfiguracji w celu tworzenia testów wizualnych. Narzędzie automatycznie rozpoznaje, które zmiany najprawdopodobniej są błędami, a które są pożądanymi zmianami, a następnie nadaje priorytet różnicom.

TestCraft

Jest to oparta na sztucznej inteligencji platforma do automatyzacji testów do testowania ciągłego i regresji. Dzięki TestCraft testerzy mogą wizualnie tworzyć zautomatyzowane testy oparte na Selenium za pomocą interfejsu przeciągnij i upuść oraz obsługiwać je jednocześnie w kilku przeglądarkach i środowiskach roboczych.

SosLabs

Jest to solidne narzędzie oparte na chmurze, które wykorzystuje ML i AI. Mówi się, że narzędzie jest największą na świecie chmurą do ciągłego testowania, która oferuje około 900 kombinacji dla przeglądarek i systemów operacyjnych oraz tysiące prawdziwych urządzeń.

Platformy AI

Platformy Google AI

Jest to kompleksowa platforma, która pomaga budować modele specyficzne dla aplikacji i ulepszać istniejące architektury modeli za pomocą zautomatyzowanej usługi tworzenia oprogramowania AI. Platforma pomaga programistom w tworzeniu i uruchamianiu własnych aplikacji ML, począwszy od pomysłu, przez produkcję, aż po wdrożenie.

Przepływ tensorowy

Jest to biblioteka oprogramowania typu open source, która zawiera wszechstronne i elastyczne narzędzia, biblioteki i zasoby społecznościowe, które pozwalają programistom wdrażać obliczenia na jednym lub większej liczbie procesorów/GPU na komputerze stacjonarnym, urządzeniu mobilnym lub serwerze z solo API.

Microsoft Azure

Publiczna platforma do przetwarzania w chmurze, która zapewnia usługi w chmurze, takie jak przetwarzanie, analizy, przechowywanie i tworzenie sieci. Jest znany jako wymarzone narzędzie do tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania po awarii ze względu na jego elastyczność, zaawansowane odzyskiwanie witryny i wbudowaną integrację.

Dialogflow

Ta platforma jest platformą rozumiejącą język naturalny, która ułatwia planowanie i projektowanie konwersacyjnego interfejsu użytkownika w aplikacji mobilnej, aplikacji internetowej, bocie, urządzeniu, interaktywnej strukturze odpowiedzi głosowej i tak dalej.

Infosys NIA

Zintegrowana platforma AI nowej generacji to platforma oparta na wiedzy. Dzięki zunifikowanej, elastycznej i modułowej platformie, Nia umożliwia szeroki zestaw rozwiązań branżowych i specyficznych dla funkcji oraz umożliwia klientom tworzenie niestandardowych doświadczeń dopasowanych do ich potrzeb biznesowych.

Rainbird AI

Platforma Rainbird wykorzystuje technologię automatyzacji opartą na sztucznej inteligencji, aby podejmować inteligentne decyzje i zapewniać płynną obsługę klienta. Platforma ma otwartą architekturę, dzięki czemu jest bezproblemowo integrowana z innymi rozwiązaniami i interfejsami API.

Umysł

Ta platforma konwersacyjnej sztucznej inteligencji nowej generacji jest usprawniona do budowania asystentów konwersacyjnych, którzy wykazują głębokie zrozumienie konkretnego przypadku użycia lub domeny, a jednocześnie zapewniają wyjątkowo cenne i elastyczne doświadczenia konwersacyjne.

Dolna linia

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, która platforma jest najlepsza, ponieważ każda platforma i narzędzie ma swoje odrębne cechy i zastosowania. Ale jeśli potrzebujesz pomocy w usprawnieniu tworzenia aplikacji lub zrozumieniu roli zapewniania jakości, możesz skontaktować się z naszym zespołem ekspertów i zadać swoje wątpliwości.

Dzięki naszej globalnej platformie, czyli firmie zajmującej się rozwojem sztucznej inteligencji w USA, Azji i innych krajach, pomagamy naszym klientom w maksymalnym wykorzystaniu najnowszych technologii i zapewnianiu lepszego zwrotu z inwestycji dla Twojej firmy.