在测试中实施人工智能
创始人
2024-02-16 21:48:56

人工智能实施如何改进软件测试过程?
软件测试中的人工智能是自动化 QA 的自然演变。AI 测试自动化比模拟手动工作更进一步。“机器”还首先决定何时以及如何运行测试。

创新不止于此。人工智能测试已经成为现实。根据实施情况,测试将在没有任何人工输入的情况下从头开始修改和/或创建。如果项目的复杂性让你想知道如何测试,这是一个很好的解决方案——人工智能很可能就是答案。

人工智能的好处
仅此部分就可以根据定义等因素编写一系列文章。让我们坚持人工智能测试的好处和人工智能在 QA 中的其他用途。

AI 自动化测试可以节省时间。我们已经介绍了使用测试自动化工具来实现调度奇迹,但让我们更上一层楼。如果您也可以仅维护有用的测试怎么办?例如,您可以自动停止或暂停测试,如果它们确实是在浪费时间,那么这些测试永远不会失败。
测试一致性可以提高很多。 偶尔遇到没有明显原因而失败的不稳定测试是很自然的。可以自动标记此类测试以供人工智能审查,这将识别编码问题或指出在多个测试中发现的概念缺陷。
测试维护变得不那么麻烦了。 它与 B2C 解决方案尤其相关,这些解决方案经常每天(如果不是更频繁地)为 A/B 目的调整用户界面。对于模拟用户旅程的测试来说,这样的小变化仍然可能是破坏性的,例如,按钮根本不存在了。结合人工智能 + 测试自动化意味着您的测试无需人工输入即可针对 UI 更改进行调整。
最佳实践
以下是来自处于人工智能测试前沿的公司的反复试验的一些建议。 

知道你要进入什么。 在没有充分准备的情况下推动测试自动化会浪费大量时间。就像自动化测试一样,缺少一位能带路的高级专家是灾难性的。 
让你的测试套件井井有条。 缺失或不正确的标签、拼写错误和遗留数据库都可能会扭曲数据,而人工智能将使用这些数据来改进您的测试。
写下实施 AI 的目标。这包括您希望解决的业务目标(例如,通过更流畅的用户体验显着提高保留率)、将验证您的 AI 努力是否值得付出努力的 QA 目标,以及一些 AI 测试基准以查看您是否走在正确的轨道上。 
提醒您的同事。 将人工智能纳入测试是一个漫长的过程,至少在短期内它可能会影响 QA 专家的可用性及其产出。您的项目经理、产品负责人和高层管理人员会很高兴提前收到如此剧烈变化的通知。当然,开发人员也应该了解情况,尤其是当他们处理项目的单元测试时。
确保您的测试管理同样具有创新性。如果您的团队仍然坚持在 Excel 上进行 QA,那么 AI 测试几乎没有用处。您需要一个对第三方人工智能工具友好的专用测试管理解决方案。
基于 AI 的软件测试自动化方法
将人工智能融入软件测试的方法主要来自最流行的人工智能技术。它们是机器学习、自然语言处理 (NLP)、自动化/机器人和计算机视觉。以下是这些技术如何用于 QA 的一些示例。

模式识别采用机器学习来查找测试和/或测试执行中的模式,这些模式可以转化为可操作的见解。如果一个和同一个类的问题导致多个测试失败,您的 AI 解决方案将要求团队再次查看可能有问题的代码。模式识别也可用于您的软件代码本身,以发现和预测潜在的漏洞。
如果自动化测试开始令人头疼,则自我修复 会纠正它们。片状测试最终可以追溯到问题的路径。看似不可重现的缺陷将被捕获并解决。随着您的项目变得更大,自我修复的测试将真正改变游戏规则。
视觉回归测试 使您的软件和测试都保持在工作状态。这就是早期插槽中的 UI 调整示例的用武之地。良好的自我修复消除了大量冗余工作,使产品团队能够更加雄心勃勃地进行 A/B 测试,并帮助他们真正快速地响应趋势。
数据生成 与主要软件测试工具一起非常有用。人工智能可以用于更大规模的参数化测试,例如,生成大量具有罕见分辨率和元数据的个人资料图片,以查看用户是否可以正常上传它们。
人工智能软件测试的最佳测试工具
让我们看一下采用上述方法的一些工具。

可发射
Launchable使用模式识别来查看测试失败的可能性。此信息可用于切断测试套件并消除一些明显的冗余。此外,您可以对测试进行分组,例如,在部署修补程序之前只运行最有问题的测试。Launchable最知名的客户是宝马。

珀西
Percy是一个视觉回归测试工具。它非常适合保持 UI 测试的相关性,并帮助您在不同的浏览器和设备之间保持用户界面的一致性。Google、Shopify 和 Canva 都在 Percy 的客户组合中。

麻布
mabl是一个简洁的测试自动化平台,具有自我修复功能。它宣扬一种低代码方法,但可以以传统方式完美使用。Riot Games、JetBlue 以及 Stack Overflow 和 Splunk 等 IT 公司都作为客户出现在 mabl 的网站上。

Avo 测试数据管理
Avo有一个专门用于管理测试数据的工具,该功能还包括 AI 数据生成。该解决方案声称可以大规模模拟真实世界的数据,并在顶部进行一些数据发现。Avo 被索尼、普华永道以及 aqua 的客户之一——Tech Mahindra 使用。
 

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