ИИ в обеспечении качества: следующий этап прорыва в автоматизации

Если мы сядем и проанализируем путь разработки мобильных приложений с момента появления Agile, мы обнаружим, что способы доставки приложений полностью изменились.

До внедрения гибкого подхода в мобильных приложениях выпуск выпускался ежемесячно, а иногда и раз в два месяца. С тех пор, как этот подход появился, выпуски приложений стали еженедельными, двухнедельными.

Чтобы не отставать от этих частых выпусков сборок, было введено непрерывное тестирование, и были созданы костюмы автоматизации для проверки работоспособности и регрессионного тестирования. Этот новый подход к тестированию поддерживал быструю доставку и еще более быстрые циклы тестирования.

Сейчас, когда мир движется в направлении цифровой трансформации, необходимость заранее предвидеть потребности рынка и разрабатывать масштабируемую и предсказуемую систему, способную учитывать будущие тенденции, достигает своего апогея. Выход за рамки подхода непрерывного тестирования теперь неизбежен.

В текущей ситуации тестирование нуждается в помощи для ускорения доставки. Роль искусственного интеллекта в улучшении контроля качества может помочь нам достичь этого. Необходимы изменения в том, как работает система обеспечения качества в разных компаниях. В основном есть две движущие силы для продолжения предоставления услуг по обеспечению качества: во-первых, гибкость в способах проведения испытаний (т. е. постоянный контроль качества), а во-вторых, более быстрый выход на рынок. Для того, чтобы команды QA не отставали от гибкого метода разработки, традиционной автоматизации тестирования недостаточно, поэтому искусственный интеллект в автоматизации тестирования неизбежен.

В этой статье мы подробно рассмотрим роль ИИ в контроле качества. Мы рассмотрим различные аспекты ИИ в обеспечении качества: роль ИИ в управлении качеством, преимущества решения для обеспечения качества с поддержкой ИИ, популярные инструменты обеспечения качества ИИ и проблемы, связанные с интеграцией ИИ в тестирование мобильных приложений.

Эволюция методов управления качеством

Роль ИИ в обеспечении качества: тестовые примеры для автономного контроля качества

Преимущества использования искусственного интеллекта в тестировании и контроле качества

Шесть уровней тестирования ИИ

Популярная среда и платформы для тестирования ИИ

Нижняя линия

Эволюция методов управления качеством

В настоящее время стратегии обеспечения качества изменились . Те, что существовали еще в 1980-х годах, преодолели несколько шагов, чтобы не отставать от изменяющихся требований подходов и циклов разработки и поставки программного обеспечения.

В данном случае, популяризированном как непрерывное тестирование, доминирует подход Agile и CI/CD . Несмотря на то, что непрерывное тестирование считается одним из наиболее развитых этапов тестирования программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта , оно создает некоторые ключевые проблемы в рабочих процессах обеспечения качества :

• Разрозненная автоматизация
• Отсутствие сквозной видимости требований
• Большой объем теста

Чтобы решить эти проблемы, отрасль должна перейти к автономному тестированию, которое обеспечивает бесконтактный контроль качества.

Роль ИИ в обеспечении качества: тестовые примеры для автономного контроля качества

Внедрение искусственного интеллекта — это то, что обновляет процесс контроля качества до стадии автономных услуг по тестированию обеспечения качества программного обеспечения.

Тестирование мобильных приложений состоит из ряда различных задач, таких как автоматизированное тестирование по сценарию , ручное тестирование и нефункциональное тестирование. Влияние и роль ИИ в тестировании программного обеспечения можно увидеть в добавлении ценности к нынешним усилиям по тестированию, позволяя автоматически исследовать приложения на реальных устройствах, чтобы убедиться, что все функции и пользовательские потоки работают должным образом.

Использование ИИ при тестировании также может помочь в выявлении новых ошибок или дефектов, появившихся на этапе исследования приложения. Команды контроля качества могут использовать инструменты тестирования ИИ в дополнение к обычным усилиям по тестированию, получая при этом наилучшее тестовое покрытие в кратчайшие сроки и с высокой точностью.

Роль ИИ в обеспечении качества машинного обучения и тестирования также будет видна в инструментах тестирования, где тесты будут дополнены визуальными проверками на базе ИИ, которые будут давать различные результаты.

Если мы прямо говорим о тестовых примерах ИИ в обеспечении качества, вот способы, которыми тестировщики используют ИИ в настоящее время:

• Внедрение ИИ посредством тестирования на основе изображений
• Определение необходимости запуска тестового сценария
• Использование ИИ-пауков
• Мониторинг тестирования API
• Автоматизация задач

При активном участии искусственного интеллекта и машинного обучения в обеспечении качества грядущее время будет чрезвычайно ориентировано на эксперименты для специалистов по контролю качества.

Преимущества использования технологии ИИ в тестировании и контроле качества

Ускоренные сроки

Есть много способов, с помощью которых наша команда разработчиков может ускорить процесс разработки приложений . Одним из них является включение сбоев в процесс тестирования. Вместо того, чтобы просматривать тысячи строк кода, ИИ сможет сортировать файлы журналов, сканировать коды и обнаруживать ошибки за считанные секунды. Кроме того, у ИИ отсутствует синдром выгорания, и поэтому он дает более качественные и точные результаты.

Кроме того, ИИ может развиваться вместе с изменениями кода. Он может адаптироваться и идентифицировать новые функции, а также может быть запрограммирован на определение того, является ли что-то новой функцией или ошибкой, возникшей из-за изменения кода.

Хорошо проработанный выпуск сборки

Используя искусственный интеллект для обеспечения качества, компании-разработчики ИИ могут изучать похожие приложения и определять, что способствовало их успеху на рынке. Поняв требования рынка, можно создать новые тестовые примеры, чтобы гарантировать, что приложение не сломается, когда дело доходит до достижения конкретных целей.

Легкое планирование тестирования

В настоящее время значительное количество времени QA-экспертов уходит на планирование сценариев тестовых случаев , которые в противном случае обеспечили бы им уверенность в запуске приложений . Один и тот же процесс должен применяться каждый раз, когда на рынок выходит новая версия.

Инструменты автоматизации AI QA могут помочь тестировщикам анализировать приложение, просматривая каждый экран , создавая и выполняя для них сценарии тестовых случаев, тем самым экономя время на планирование.

Расширенная роль тестировщика

С появлением искусственного интеллекта команды инженеров по обеспечению качества будут изучать новые навыки. Им нужно будет улучшить свои навыки в области нейролингвистического программирования, бизнес-аналитики, математической оптимизации и алгоритмического анализа.

Что касается названия должности, мы можем предвидеть, что эти имена станут широко распространенными —

• AI QA-стратеги
• Эксперты по тестированию ИИ
• Специалисты по данным

Предиктивный анализ

ИИ может использовать существующий клиент и анализировать данные, чтобы определить, как будут развиваться потребности пользователей и практика просмотра. Это позволяет тестировщикам, дизайнерам и разработчикам опережать стандарты разработки пользователей и предлагать более качественную помощь. С ML платформа, состоящая из ИИ, будет улучшаться с проанализированным поведением пользователей и давать все более точные прогнозы.

Улучшенное регрессионное тестирование

При быстром развертывании всегда возникает повышенная потребность в регрессионном тестировании, и иногда тестирование доходит до такой степени, что люди практически не в состоянии идти в ногу со временем. Организации могут использовать ИИ для более утомительных задач регрессионного тестирования, а машинное обучение — для создания тестового содержимого.

В случае изменения пользовательского интерфейса AI/ML можно использовать для сканирования цвета, формы или размера. Там, где в противном случае это были бы ручные тесты, можно использовать ИИ для утверждения прогрессов, которые может пропустить тестировщик QA.

Тестирование визуального пользовательского интерфейса

ИИ помогает в визуальном одобрении страниц сайта. ИИ может тестировать различное содержимое пользовательского интерфейса. Эти тесты трудно автоматизировать, обычно для принятия решения о дизайне требуется вмешательство человека. Тем не менее, с инструментами визуализации на основе ML контрасты на изображениях видны так, что люди не могут их точно определить. Тестирование ИИ устраняет ручную работу по модернизации объектной модели документа (DOM), построению структуры и профилированию рисков.

Шесть уровней тестирования AI QA

Нулевой уровень:

На данном этапе написание кода представляет собой повторяющийся процесс. Следовательно, добавление поля на страницу будет означать добавление теста . Говоря более понятным языком, добавление любой формы на страницу означает добавление теста, проверяющего все поля. Добавление страницы означает просмотр всех компонентов и форм через совершенно новый тест.

Чем больше тестов, тем больше случаев, когда вы не можете обеспечить функциональность приложения в целом. Чтобы решить эту проблему, вы проверяете все неудачные тесты, чтобы узнать, является ли что-то ошибкой или новым базовым уровнем.

Первый уровень:

На этом уровне, чем лучше ИИ применяется к вашему приложению, тем более автономным станет ваш QA. ИИ должен смотреть не только на объектную модель документа страницы, но и на ее визуальную картину. Как только среда тестирования увидит страницу целостно, она поможет вам написать проверки, которые в противном случае вам пришлось бы писать вручную.

Сегодняшняя технология искусственного интеллекта может помочь вам в написании тестового кода путем написания чеков. Кроме того, они могут проверить, проходит ли тест. В случае сбоя он должен уведомить вас, чтобы вы могли проверить, является ли сбой реальным или произошел из-за изменения программного обеспечения.

Второй уровень:

Благодаря первому уровню специалист по контролю качества избегает трудоемкого аспекта написания проверок, в то время как вы также можете использовать ИИ для тестирования визуальных элементов страницы. А вот дальше — проверка каждого провала теста — утомительная задача.

На этом уровне ваш ИИ понимает различия в терминах, которые также смогут понять пользователи приложения. Таким образом, он сможет сгруппировать изменения с нескольких страниц, поскольку понимает их семантически.

На уровне 2 ИИ может сообщить тестеру, когда внесенные изменения совпадают, и спросить, должен ли он принять или отклонить изменения как группу.

Третий уровень:

На предыдущем уровне вмешательство человека по-прежнему необходимо для проверки любых изменений или сбоев, обнаруженных в приложении. На уровне 3 ИИ выполняет эту работу.

Например, применяя методы машинного обучения, ИИ может исследовать визуальные элементы приложения и решать, отключен ли пользовательский интерфейс, на основе стандартного правила проектирования.

ИИ на этом уровне может оценивать страницы без участия человека, просто понимая данные и правила проектирования. Он будет рассматривать сотни результатов и анализировать, как все меняется с течением времени. Затем с помощью машинного обучения он сможет выявлять различия в изменениях.

Четвертый уровень:

До сих пор люди все еще проводили испытания. Уровень 4 — это место, где ИИ вступит во владение.

Поскольку ИИ уровня 4 может семантически исследовать приложение и понимать его, как человек, он может проводить тесты. Этот ИИ сможет видеть взаимодействие пользователя с течением времени и визуализировать взаимодействие, понимать страницу и пользовательский поток.

Как только ИИ поймет тип страницы, он будет использовать методы обучения с подкреплением, чтобы автоматически запускать тесты вождения.

Пятый уровень:

Эта часть вышла из научного романа прямо сейчас. На этом этапе ИИ сможет общаться с продакт-менеджером, разбираться в приложении и проводить тесты — и все это самостоятельно.

Хотя в настоящее время ИИ все еще находится на уровне 1, есть некоторые события автоматизации, которые уже используют искусственный интеллект: тестирование визуального пользовательского интерфейса, тестирование API, автоматическое обеспечение качества и тестирование, а также спайдеринг.

Популярная среда и платформы для тестирования ИИ

Хотя и медленно, но обеспечение качества проникает и преобладает в третьей волне автомобильного движения с помощью платформ обеспечения качества, управляемых искусственным интеллектом.
Вот некоторые из лучших инструментов и платформ автоматизации тестирования ИИ, работающих сегодня на рынке, чтобы ответить на наиболее часто задаваемый вопрос: как инструменты ИИ могут улучшить обеспечение качества?

Инструменты автоматизации тестирования

Баклажаны ИИ

Он использует интеллектуальные алгоритмы для навигации по программному обеспечению, прогнозирования множества дефектов и решения проблем с помощью расширенной корреляции данных. Он также позволяет автоматизировать механизмы автоматизации тестирования и обеспечивает графический анализ покрытия тестами и результатов.

Приложение

Платформа обеспечивает глубокий анализ программного обеспечения с помощью машинного обучения и предоставляет модели «чертежей приложений», которые применяют когнитивное генерирование. Эти схемы позволяют разработать несколько тестовых случаев всего за несколько минут. Appvance также поставляется с функциями дизайнера тестов, которые можно комбинировать со сравнением снимков экрана, тестами на основе данных и автоматическим захватом AJAX или DOM.

Testim.io

Этот инструмент позволяет использовать ИИ и машинное обучение для разработки, выполнения и обслуживания автоматических тестов . Основное внимание уделяется функциональному сквозному тестированию и тестированию пользовательского интерфейса. Платформа постоянно совершенствуется, а стабильность ее наборов тестов увеличивается с увеличением числа запусков.

Тестсигма

Это один из наиболее часто используемых инструментов на основе ИИ для непрерывного автоматизированного тестирования. Платформа использует обработку тестирования естественного языка для написания качественных автотестов. Он также идентифицирует соответствующие тестовые наборы для запуска теста и предотвращает внезапные сбои теста.

Applitools

С этим инструментом нет необходимости настраивать какие-либо параметры визуальной обработки, проценты или конфигурации для создания визуального тестирования. Инструмент автоматически понимает, какие изменения с большей вероятностью являются ошибками, а какие являются желаемыми изменениями, а затем расставляет приоритеты.

ТестКрафт

Это платформа автоматизации тестирования на базе искусственного интеллекта для непрерывного и регрессионного тестирования. С помощью TestCraft тестировщики могут визуально создавать автоматизированные тесты на основе Selenium с помощью интерфейса перетаскивания и работать с ними одновременно в нескольких браузерах и рабочих средах.

СоусЛабс

Это надежный облачный инструмент, использующий ML и AI. Этот инструмент считается крупнейшим в мире облаком непрерывного тестирования, которое предлагает около 900 комбинаций для браузеров и операционных систем, а также тысячи реальных устройств.

Платформы ИИ

Платформы искусственного интеллекта Google

Это комплексная платформа, которая помогает создавать модели для конкретных приложений и улучшать существующие архитектуры моделей с помощью службы автоматизированной разработки программного обеспечения для ИИ. От идеи до производства и развертывания платформа помогает разработчикам создавать и запускать собственные приложения машинного обучения.

Тензорный поток

Это программная библиотека с открытым исходным кодом, которая содержит комплексные и гибкие инструменты, библиотеки и ресурсы сообщества, которые позволяют разработчикам развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах/графических процессорах на настольных компьютерах, мобильных устройствах или серверах с помощью отдельного API.

Майкрософт лазурный

Платформа общедоступных облачных вычислений, которая предоставляет облачные услуги, такие как вычисления, аналитика, хранилище и сеть. Он известен как инструмент мечты для резервного копирования и аварийного восстановления из-за его гибкости, расширенного восстановления сайта и встроенной интеграции.

Диалоговый поток

Эта платформа представляет собой платформу для понимания естественного языка, которая упрощает планирование и разработку диалогового пользовательского интерфейса для мобильного приложения, веб-приложения, бота, устройства, интерактивной среды голосового ответа и т. д.

Инфосис НИА

Интегрированная платформа искусственного интеллекта следующего поколения — это платформа, основанная на знаниях. Благодаря своей унифицированной, гибкой и модульной платформе Nia предлагает широкий набор отраслевых и функциональных решений, а также позволяет клиентам создавать индивидуальные решения, соответствующие их бизнес-потребностям.

Рейнберд ИИ

Платформа Rainbird использует технологию автоматизации на основе искусственного интеллекта, чтобы обеспечить разумное принятие решений и удобство обслуживания клиентов. Платформа имеет открытую архитектуру, поэтому ее легко интегрировать с другими решениями и API.

Слияние разумов

Эта диалоговая платформа искусственного интеллекта нового поколения оптимизирована для создания диалоговых помощников, которые демонстрируют глубокое понимание конкретного варианта использования или области, обеспечивая при этом исключительно ценный и гибкий диалоговый опыт.

Нижняя линия

Нет четкого ответа на вопрос, какая платформа лучше, поскольку каждая платформа и инструмент имеют свои особенности и области применения. Но если вам нужна помощь в оптимизации разработки вашего приложения или понимании роли обеспечения качества, вы можете связаться с нашей командой экспертов и задать свои сомнения.

С нашей глобальной платформой, то есть компанией по разработке искусственного интеллекта в США, Азии и других странах, мы помогаем нашим клиентам и клиентам максимально использовать новейшие технологии и обеспечивать более высокую рентабельность инвестиций для вашего бизнеса.