Автор: Люди научились использовать ИИ (искусственный интеллект) во многих отраслях, включая тестирование программ и приложений. Внедрение машинного обучения оказывает положительное влияние на разработку и экспертизу программного обеспечения, повышая его эффективность и скорость.
Инструменты искусственного интеллекта могут создавать тестовые примеры, выявлять дефекты и помогать их устранять. Давайте проанализируем возможности внедрения машинного обучения в отрасль и рассмотрим его основные преимущества.
Что означает ИИ в тестировании и как его можно внедрить
В тестировании программного обеспечения машинное обучение относится к методу генерации или обработки данных с использованием инструментов, которые обучены на основе человеческого интеллекта и могут выполнять действия, копируя человеческие действия.
Внедрённый ИИ может обрабатывать программный код, проверять пользовательские интерфейсы и анализировать отчёты о дефектах. Это надёжный способ автоматизации процесса, когда тестировщик выполняет лишь часть задач, а остальную часть делит с машиной.
Вы можете заняться этим самостоятельно или воспользоваться предложением надежной аутсорсинговой компании.
Искусственный интеллект обладает множеством возможностей, поэтому есть несколько причин включить его в проект. Вы можете использовать его для:
- Генерация тестов. ИИ может анализировать код, требования к программному обеспечению и предыдущие тестовые случаи. На основе полученной информации ИИ может самостоятельно создавать тесты.
- Выполнять верификацию. Поскольку машинное обучение является одним из методов автоматизации, оно может проводить повторяющиеся тесты без участия человека. Более того, оно может обновлять их в соответствии с изменениями, произошедшими в процессе разработки или обновления продукта.
- Обновлять тестовые случаи. Искусственный интеллект может самостоятельно анализировать реализуемость существующих случаев, удалять устаревшие и создавать на их месте новые.
- Выявляйте сбои и аномалии. Современные инструменты позволяют отслеживать поведение системы, определять приоритетность дефектов и помогать в их устранении.
- Анализируйте области тестирования. Руководствуясь предыдущими данными, ИИ может выявлять слабые места программного обеспечения, подверженные ошибкам, и создавать дополнительное тестовое покрытие для предотвращения возможных рисков.
ИИ можно использовать как в одном направлении, так и в нескольких. Это один из основных трендов развития индустрии, поэтому его внедрение практически неизбежно.
Основные преимущества, которые вам нужно знать
Использование искусственного интеллекта имеет множество преимуществ. Ниже представлен краткий список ключевых преимуществ ИИ в тестировании ПО , которые стоит учитывать:
- Расширение тестового покрытия. Позволяет генерировать дополнительные тестовые случаи для увеличения покрытия и улучшения общих результатов.
- Повышение производительности команды и эффективности тестирования. Использование машинного обучения ускоряет процесс и снижает нагрузку на отдел контроля качества. В результате команда может лучше сосредоточиться на важных задачах и быстрее завершить этап.
- Улучшение и ускорение регрессионного тестирования. Проверка продукта после обновления может потребовать много времени и усилий. ИИ решает эту проблему и может полностью заменить ручное тестирование в этой области.
- Повышение точности испытаний. Станки не обладают способностью к критическому мышлению, но могут легко обнаруживать ошибки, которые инженер может пропустить.
- Предоставление детальной аналитики. Искусственный интеллект обрабатывает большие объёмы информации и предоставляет понятные и исчерпывающие отчёты. Он помогает в дальнейшем планировании и исследованиях.
Кроме того, внедрение современных инструментов может сэкономить средства в долгосрочной перспективе: они могут заменить часть команды и, следовательно, снизить затраты на оплату труда и организацию рабочих мест.
Популярные советы и рекомендации по использованию ИИ
Внедрение новых подходов требует опыта и навыков. Если вы хотите добиться лучших результатов, следуйте этим простым советам:
- Постепенно интегрируйте новые инструменты. Автоматизировать весь процесс сразу вряд ли получится, поскольку потребуется много новых знаний и большой бюджет. Можно начать с улучшения одного раздела и постепенно расширять варианты использования ИИ в вашем проекте.
- Настройте и контролируйте процесс. Хотя машинное обучение может анализировать и генерировать данные самостоятельно, необходимо контролировать его работу, чтобы убедиться, что оно выполняет свои функции правильно.
- Ресурсы для тестирования форматов. Искусственный интеллект не сможет обрабатывать все документы и отчёты. Чтобы улучшить процесс, необходимо стандартизировать их.
- Проанализируйте результаты. Проанализируйте преимущества использования ИИ для разработки вашего продукта и подумайте, как эффективнее использовать эти инструменты. Просмотрите отчёты, чтобы определить, какие области требуют вашего вмешательства.
- Дополните автоматизацию ручной проверкой. Машинное обучение не заменит человеческий интеллект. Автоматизируйте повторяющиеся тесты, оставив тестирование удобства использования и навигации в интерфейсе настоящим специалистам по контролю качества.
Современные инструменты оказывают значительное влияние на тестирование программного обеспечения. ИИ может стать одним из ключевых инструментов для его улучшения. Узнайте, как правильно его использовать, чтобы улучшить пользовательский опыт, ускорить проверку продукта и добиться высоких показателей успеха.
