Lohnt es sich, künstliche Intelligenz beim Testen einzusetzen?

Der Ansatz der künstlichen Intelligenz beim Softwaretest ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Effizienz stärker verbessert als herkömmliche Automatisierung.

Was das Szenario betrifft, bezieht sich die hier erwähnte künstliche Intelligenz auf ihren modernen Zustand, nicht auf ein ideales Ziel. Wir leben in einer Welt der engen oder schwachen KI, die den Menschen bei einzelnen Aufgaben, wie etwa der Behebung grundlegender Fehler, schneller übertrifft als Entwickler. Von einer wirklich leistungsstarken KI, die fast alles kann, was ein Mensch kann, sind wir jedoch noch Jahre oder Jahrzehnte entfernt. Dies bedeutet, dass KI-Tests nicht ohne menschliches Zutun durchgeführt werden, der Arbeitsaufwand jedoch minimiert werden kann.

Wie kann die Implementierung künstlicher Intelligenz den Softwaretestprozess verbessern?

Künstliche Intelligenz beim Softwaretest ist eine natürliche Weiterentwicklung des automatisierten Testens. Die KI-Testautomatisierung geht einen Schritt weiter als die Simulation menschlicher Arbeit. KI entscheidet auch, wann und wie Tests überhaupt durchgeführt werden.

Die Innovation endet hier nicht. Das Testen künstlicher Intelligenz ist Realität geworden. Abhängig von der Implementierung werden Tests ohne menschliches Zutun geändert oder von Grund auf neu erstellt. Wenn die Komplexität des Projekts dazu führt, dass sich die Leute fragen, wie man testet, ist dies eine großartige Lösung – künstliche Intelligenz könnte durchaus die Antwort sein.

Vorteile der künstlichen Intelligenz

Allein dieser Abschnitt enthält eine Reihe von Artikeln, die auf Definitionen und anderen Faktoren basieren. Bleiben wir bei den Vorteilen von KI-Tests und anderen Einsatzmöglichkeiten von KI beim Testen.

•Automatisierte KI-Tests sparen Zeit. Mithilfe von Testautomatisierungstools lassen sich Wunder bei der Terminplanung erzielen, aber Sie können sie auch auf die nächste Stufe bringen. Was wäre, wenn es möglich wäre, nur nützliche Tests durchzuführen? Tests könnten beispielsweise automatisch abgebrochen oder pausiert werden, um zu untersuchen, ob sie tatsächlich Zeitverschwendung sind.

• Das Testen der Konsistenz verbessert die Genauigkeit. Es ist normal, dass es gelegentlich vorkommt, dass Tests ohne ersichtlichen Grund fehlschlagen. Solche Tests können automatisch zur KI-Überprüfung markiert werden, um Codierungsprobleme zu identifizieren oder auf konzeptionelle Mängel hinzuweisen, die bei mehreren Tests entdeckt wurden.

•Die Testwartung wird weniger umständlich. Dies ist besonders wichtig für B2C-Lösungen, die ihre Benutzeroberfläche oft täglich (wenn nicht sogar häufiger) für A/B-Zwecke anpassen. Bei Tests, die die User Journey nachbilden, können kleine Änderungen wie diese dennoch störend sein, beispielsweise wenn ein Button überhaupt nicht vorhanden ist. Durch die Kombination von KI und Testautomatisierung können Tests an Änderungen der Benutzeroberfläche (UI) angepasst werden, ohne dass menschliche Eingaben erforderlich sind.

Best Practices für KI-Tests

Hier finden Sie einige Empfehlungen aus Versuch und Irrtum von Anbietern, die bei KI-Tests führend sind.

•Wissen Sie, worauf Sie sich einlassen. Die Testautomatisierung ohne angemessene Vorbereitung voranzutreiben ist ein enormer Zeitfresser. Genau wie bei automatisierten Tests kann der Mangel an erfahrenen Experten, die den Weg weisen können, katastrophal sein.

•Organisieren Sie Ihre Testsuite. Fehlende oder falsche Tags, Rechtschreibfehler und ältere Datenbanken können die Daten verfälschen, die KI zur Verbesserung von Tests verwendet.

•Schreiben Sie Ihre Ziele für die Implementierung von KI auf. Dazu gehören die Geschäftsziele, die Sie lösen möchten (z. B. eine deutliche Verbesserung der Bindung durch ein reibungsloseres Benutzererlebnis), Testziele, um zu überprüfen, ob sich der KI-Aufwand lohnt, und etwas menschlicher Aufwand, um zu sehen, ob Sie auf der richtigen Seite sind Verfolgen Sie intelligente Testbenchmarks.

•Kollegen alarmieren. Die Einbindung künstlicher Intelligenz in Tests ist ein langwieriger Prozess, der sich in kürzester Zeit auf die Verfügbarkeit von Testexperten und deren Ergebnisse auswirken kann. Ihre Projektmanager, Produktbesitzer und das obere Management werden es zu schätzen wissen, dass Sie über diese drastische Änderung im Voraus informiert werden. Das sollten natürlich auch Entwickler wissen, insbesondere wenn sie Unit-Tests für ihr Projekt durchführen.

•Stellen Sie sicher, dass das Testmanagement ebenso innovativ ist. KI-Tests nützen wenig, wenn Ihr Team immer noch darauf besteht, in Excel zu testen. Es besteht Bedarf an einer dedizierten Testmanagementlösung, die mit KI-Tools von Drittanbietern kompatibel ist.

Methode zur Automatisierung von Softwaretests basierend auf künstlicher Intelligenz

Die Methode zur Integration künstlicher Intelligenz in Softwaretests stammt hauptsächlich aus der beliebtesten Technologie der künstlichen Intelligenz. Dabei handelt es sich um maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Automatisierung/Robotik und Computer Vision. Hier sind einige Beispiele dafür, wie diese Techniken zum Testen verwendet werden können.

•Mustererkennung nutzt maschinelles Lernen, um Muster in einem Test oder einer Testausführung zu finden, die in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können. Wenn ein Problem in derselben Klasse dazu führt, dass mehrere Tests fehlschlagen, fordert die KI-Lösung das Team auf, den potenziell problematischen Code erneut zu prüfen. Mustererkennung kann auch im Softwarecode selbst eingesetzt werden, um potenzielle Schwachstellen zu entdecken und vorherzusagen.

•Wenn automatisierte Tests Kopfschmerzen verursachen, können diese durch Selbstheilung behoben werden. Instabile Tests können letztendlich auf den Pfad des Problems zurückgeführt werden. Scheinbar nicht reproduzierbare Fehler werden erkannt und behoben. Wenn die Projekte größer werden, werden Selbstheilungstests ein echter Game-Changer sein.

•Visuelle Regressionstests sorgen dafür, dass Ihre Software und Tests ordnungsgemäß funktionieren. Dies ist das zuvor erwähnte Beispiel für die Optimierung der Benutzeroberfläche (UI). Eine gute Selbstheilung eliminiert eine Menge überflüssiger Arbeit, macht Produktteams bei A/B-Tests ehrgeiziger und hilft ihnen, schnell auf Trends zu reagieren.

•Die Datengenerierung ist zusammen mit den wichtigsten Softwaretesttools sehr nützlich. Mithilfe von KI können Tests in größerem Maßstab parametrisiert werden, indem beispielsweise große Mengen an Profilbildern mit seltenen Auflösungen und Metadaten generiert werden, um zu prüfen, ob Benutzer diese ordnungsgemäß hochladen können.

Das beste Testtool für Softwaretests mit künstlicher Intelligenz

(1)Launchable

Launchable nutzt Mustererkennung, um die Wahrscheinlichkeit eines Testfehlers zu erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um die Testsuite abzuschneiden und einige offensichtliche Redundanzen zu beseitigen. Darüber hinaus können Tests gruppiert werden, um beispielsweise nur die problematischsten Tests auszuführen, bevor ein Patch bereitgestellt wird.

(2)Percy

Percy ist ein visuelles Regressionstesttool. Es eignet sich hervorragend, um UI-Tests relevant zu halten und hilft Ihnen, die Konsistenz der Benutzeroberfläche über verschiedene Browser und Geräte hinweg aufrechtzuerhalten.

(3)mabl

mabl ist eine einfache Testautomatisierungsplattform mit Selbstheilungsfunktion. Es predigt einen Low-Code-Ansatz, funktioniert aber auf traditionelle Weise perfekt.

(4)Avo

Avo verfügt über ein spezielles Tool zur Verwaltung von Testdaten, und diese Funktion umfasst auch die Datengenerierung mit künstlicher Intelligenz. Die Lösung behauptet, reale Daten in großem Maßstab zu simulieren und darüber hinaus eine Datenermittlung durchzuführen.

Fazit

Der Ansatz der künstlichen Intelligenz beim Softwaretest ist ein wirklich leistungsstarkes Werkzeug, das die Effizienz noch stärker steigert als herkömmliche Automatisierung. Einige Teilmengen mögen übertrieben erscheinen (die Datengenerierung fand zum Beispiel statt, bevor man anfing, alles als „künstliche Intelligenz“ zu bezeichnen), aber Selbstheilungstests und Mustererkennung sind keine Kleinigkeiten. Solange Sie die richtigen Ziele setzen und die richtigen Leute finden, lohnt sich die Implementierung von KI in Ihr Qualitätssicherungsprogramm auf jeden Fall.

Allerdings macht es keinen Sinn, künstliche Intelligenz in Softwaretests einzuführen, ohne eine gute Testmanagementlösung. Um sich mit KI zu beschäftigen, ist eine solide Testorganisation erforderlich, und jede ernsthafte Anstrengung bringt die zusätzliche Komplexität mit sich, die durch den Einsatz mehrerer KI-Testtools entsteht. Bevor Sie sich auf den Weg zum Testen von KI-Software machen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie eine ideale Komplettlösung für das Testmanagement finden.

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