Инструменты искусственного интеллекта меняют формат тестирования программного обеспечения благодаря более быстрой автоматизации, круглосуточному охвату и большей точности.

Переведено с AI Testing: More Coverage, Fewer Bugs, New Risks,Таль Бармейр.

Появление генеративного искусственного интеллекта быстро открывает новую эру тестирования программного обеспечения. Благодаря устройствам записи тестов ИИ, предназначенным для выполнения той же работы, что и инженеры по автоматизации тестирования людей, генеративный ИИ стал настолько сложным, что может интерпретировать инструкции на естественном языке для автоматического создания кода автоматизации тестирования.

Эта функция демократизирует тестирование, позволяя людям, не имеющим опыта программирования, напрямую взаимодействовать со средой тестирования. Он упрощает весь процесс автоматизации тестирования, позволяя пользователям легко генерировать код, регистрируя свое взаимодействие с веб-сайтом, без необходимости ручного кодирования. Генеративные тестеры на базе искусственного интеллекта легко интегрируются в конвейеры CI/CD, автоматически обнаруживая ошибки и предупреждая команды о потенциальных проблемах.

Преобразуйте контроль качества с помощью ИИ

По опыту,из искусственногоОт тестера автоматизации до тестирования ИИИнженер по автоматизациииз Путешествие преобразующееизпроцесс。Традиционно,Переход на автоматизацию тестирования требует значительных затрат времени и ресурсов.,Включая изучение кодирования и понимание структуры автоматизации.

ИИ устраняет эти барьеры и ускоряет циклы разработки, значительно сокращая время выхода на рынок и повышая точность, одновременно сокращая административные задачи для тестировщиков программного обеспечения.

Благодаря тестированию программного обеспечения ИИ компании могут быстро сократить время выхода на рынок. Они могут интерпретировать сценарии тестирования, написанные на естественном языке, автоматически генерировать необходимый код для автоматизации тестирования и выполнять тесты на различных платформах и языках. Это значительно сокращает время внедрения, позволяя специалистам по обеспечению качества сосредоточиться на стратегических задачах, а не на сложностях кодирования. Это, в свою очередь, устраняет острую нехватку средств автоматизации тестирования, помогая компаниям параллельно обрабатывать любое количество сценариев за считанные минуты, мгновенно добиваясь более высокого качества цифровых продуктов для многоязычных веб-сайтов и приложений и для экранов любого размера, включая компьютеры, планшеты и компьютеры. телефоны) для создания автоматизации тестирования.

Прирост производительности, который приносит ИИ при тестировании, огромен. Теперь у нас есть крупный международный банк, и мы помогли им получить максимальную отдачу от нашего решения, позволив им улучшить охват автоматизации тестирования на двух своих веб-сайтах (поддерживающих около десяти разных языков), превратив их в 90%. Я считаю, что это потрясающее достижение не только из-за конечного результата, но и потому, что работа в корпоративной среде с безопасностью и интеграцией часто занимает много времени.

В то время как традиционная автоматизация тестирования может быть ограничена одной платформой или языком и возможностями одного человека, тестирование с использованием искусственного интеллекта преодолевает эти ограничения. Тестировщики теперь могут создавать и выполнять тесты на нескольких языках на любой платформе (веб, мобильные устройства, настольные компьютеры), используя возможности многочисленных тестировщиков. Это расширяет возможности тестирования и обеспечивает новый уровень гибкости и эффективности.

Преимущества искусственного интеллекта: многоязычное тестирование и круглосуточное тестирование.

Повышение квалификации команд контроля качества с использованием ИИ дает значительные преимущества многоязычного тестирования и круглосуточной работы. На современном глобальном рынке программные продукты часто должны удовлетворять потребности различных пользователей, что требует многоязычного тестирования. ИИ делает это возможным, не требуя от тестировщиков знания каждого языка, тем самым расширяя возможности и удобство использования программных продуктов.

Возможность круглосуточного тестирования гарантирует, что тестирование не станет узким местом в быстро развивающейся разработке. Возможности автономного обслуживания ИИ еще больше сокращают время и усилия, необходимые для обновления тестовых примеров, гарантируя, что тесты остаются актуальными и полезными. В недавнем отчете IDC прогнозируется, что к 2028 году инструменты, основанные на генеративном искусственном интеллекте, смогут писать 70% тестов программного обеспечения. Это уменьшит потребность в ручном тестировании и улучшит тестовое покрытие, удобство использования программного обеспечения и качество кода.

Встречайте вызовы

IDC прогнозирует, что «к 2026 году 45% команд DevOps будут использовать инструменты DevSecOps, которые используют ИИ для выявления проблем безопасности в приложениях и цепочках поставок». Таким образом, хотя генеративный ИИ предлагает значительные преимущества, он также создает проблемы в эксплуатации и безопасности, которые организации должны решать:

Некоторые из них включают галлюцинации, когда ИИ может генерировать неточные или сфабрикованные данные во время тестирования, что приводит к неверным результатам и потенциально упускает критические проблемы. Конфиденциальность данных. Риск неправильного обращения или утечки конфиденциальных данных, используемых во время тестирования, вызывает серьезные проблемы с конфиденциальностью. Еще одной проблемой является отсутствие прозрачности. Природа «черного ящика» многих систем искусственного интеллекта затрудняет отслеживание процесса принятия решений, что затрудняет отладку и доверие к системе. Наконец, уязвимости безопасности означают, что система уязвима для состязательных атак, которые могут использовать слабые места системы и тем самым поставить под угрозу процесс тестирования. Еще одна проблема, о которой стоит упомянуть, — это непостоянство результатов: ИИ может давать ошибочные или нерелевантные результаты, что влияет на надежность испытаний и затрудняет поддержание согласованных стандартов тестирования.

Стратегии снижения рисков

Чтобы использовать возможности генеративного искусственного интеллекта и одновременно снизить эти риски, организации могут реализовать такие стратегии, как непрерывный контроль (HITL) или контроль со стороны человека. Это гарантирует, что выходные данные, генерируемые ИИ, тщательно проверяются на точность и надежность. Руководители-люди могут просматривать и утверждать тестовые сценарии, созданные ИИ, гарантируя, что они соответствуют необходимым стандартам перед внедрением. Другой подход — ограничить автономию ИИ, что помогает ограничить творческую свободу ИИ и не позволяет системе делать необоснованные предположения или действия.

Установите четкие границы и руководящие принципы для вашего,Убедитесь, что он работает в пределах допустимых параметров.,Таким образом, процесс остается предсказуемым и надежным. Третий вариант — потребовать обоснования действия.,реализовать стратегию,То есть ИИ должен объяснить свое решение,Повышение прозрачности,И установить доверие к результатам, полученным ИИ. требует обоснования каждого действия,Разработчики могут получить представление о мыслительном процессе ИИиз.,И внесите разумные коррективы. наконец,Безопасное управление даннымиПрактика помогает реализовать сильныеиз Стратегия,Защитите конфиденциальную информацию от неправомерного использования во время обучения ИИ. Шифрование, анонимизация и контроль доступа имеют решающее значение для защиты конфиденциальности данных.

Использование генеративных методов тестирования на основе искусственного интеллекта

Поскольку Генеративный ИИ все больше интегрируется в жизненный цикл разработки программного обеспечения.,Крайне важно понимать его возможности и ограничения. эффективно управлять этой динамикой,Команды разработчиков могут использовать Генеративный ИИизпотенциал для повышения своейметоды тестирования, обеспечивая при этом целостность своих программных продуктов。проходить Тщательно продумайте обзориз Проблемы и пути их решения Стратегия,Организации могут использовать возможности Генеративной ИИ для внедрения инноваций в разработке программного обеспечения.,и поставлять высококачественные программные продукты.