Очікується, що розмір ринку генеративного штучного інтелекту досягне 36,06 мільярдів доларів у 2024 році. Він повністю змінив процеси розробки програмного забезпечення та забезпечення якості (QA), забезпечуючи швидше надання високоякісних продуктів.
Однією зі сфер, де генеративний штучний інтелект зробив значний внесок, є тестування програмного забезпечення. Дослідження показують, що розробники програмного забезпечення та тестувальники можуть виконувати завдання кодування вдвічі швидше за допомогою генеративного ШІ.
Інструменти генеративного штучного інтелекту дають змогу командам автоматизувати процеси тестування та підвищувати точність. За допомогою цієї технології компанії можуть досягти нових рівнів ефективності та інновацій у якості програмного забезпечення.
У цій статті буде досліджено, як генеративний штучний інтелект може покращити процеси автоматизації тестування та комплекти програмних систем.
Розуміння генеративного ШІ
Генеративний штучний інтелект стосується алгоритмів, які створюють новий вміст, як-от текст, зображення, код або інші носії, на основі шаблонів, отриманих із наявних даних.
Сьогодні Generative AI стає все більш популярним через його здатність генерувати відповіді, подібні до людини, і автоматизувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту. У контексті тестування програмного забезпечення Generative AI може оптимізувати різні етапи, зокрема:
- Побудова та виконання стратегії тестування
- Генерація тестових випадків
- Звітність та аналіз результатів
Випадки використання генеративного ШІ в автоматизації тестування
Оскільки компанії прагнуть швидкої доставки продуктів, багато хто інтегрує інструменти Generative AI, такі як Github Copilot і Applitools, у свої робочі процеси розробки та тестування.
Нижче наведено кілька важливих сфер, у яких Generative AI допомагає в комплексах автоматизації:
1. Створення тестових сценаріїв
Створення комплексних тестів може бути трудомістким процесом.
Тут інструменти Generative AI допомагають у двох формах:
- Покращення тестового покриття: Generative AI може аналізувати вимоги програми та автоматично генерувати відповідні тестові приклади. Це максимізує охоплення без надмірних ручних зусиль.
- Помічники кодування: Генеративні інструменти штучного інтелекту, такі як Githib copilot і GPT, можуть допомогти писати повторювані тести під час написання тестових сценаріїв. Коли ви використовуєте ці інструменти, вони навчаються відповідно до структури вашого коду та домену.
Це дозволяє їм генерувати нові функції в коді та повторно використовувати попередні. Один із таких прикладів використання Cucumber JS демонструється на зображенні нижче:
Github Copilot як помічник ШІ для тестів Cucumber JS
2. Покращена генерація тестових даних
Однією з головних цілей автоматизації тестування є копіювання виробничого середовища та тестових даних. Це може бути критично важливим і складним для реалізації в наборах автоматизації тестування.
Generative AI може синтезувати реалістичні тестові дані на основі вивчених шаблонів із наявних наборів даних. Це дозволяє тестувальникам проводити більш ефективне та ретельне тестування.
Наприклад, тестування простої функції входу вимагає позитивних і негативних тестових наборів даних. Генеративний штучний інтелект може допомогти генерувати нові випадкові дані з кожним циклом виконання тесту.
Генерація тестових даних входу за допомогою Generative AI
3. Покращення звітності та аналітики
Етап звітування під час тестування має вирішальне значення для зацікавлених сторін, щоб зрозуміти якість програмного забезпечення. Генеративний ШІ може значно покращити цей процес декількома способами:
- Автоматизація звітності: Створення якісного звіту автоматизації тестування передбачає збір та об’єднання даних із різних джерел в один звіт. Генеративний штучний інтелект може синтезувати результати, обчислювати показники ефективності та виявляти помилкові негативи.
- Генерація природної мови (NLG): Використовуючи NLG, генеративний штучний інтелект може перетворювати необроблені дані тестування в більш читабельні письмові звіти. Ця технологія дає змогу зацікавленим сторонам з будь-яким професійним становищем розуміти результати тестування, не потребуючи глибоких технічних знань.
- Прогнозний аналіз: Генеративний штучний інтелект може аналізувати аналіз історичних даних тестування, щоб визначити тенденції та передбачити потенційні проблеми в майбутніх випусках. Ця технологія використовується для виявлення потенційних ризиків і моделей дефектів.
- Статистика в реальному часі: Generative AI може допомогти організаціям створювати звіти в реальному часі. Інтегруючи генеративні інструменти ШІ в постійне тестування та інтеграцію, можна створювати періодичні звіти.
Потім ці детальні звіти можна надсилати електронною поштою зацікавленим сторонам і групі контролю якості. Це сприяє швидшому виявленню дефектів і прийняттю рішень.
Postbot у Postman створює лінійний графік для звіту про тестування
4. Асистент дослідницького тестування
Дослідницьке тестування стосується тестування програмного забезпечення, яке тестувальники можуть виконувати без дотримання набору тестових сценаріїв або тестових випадків. Це дозволяє тестувальникам динамічно досліджувати програму та виявляти проблеми, які неможливо виявити лише за допомогою сценарного тестування.
Генеративні інструменти штучного інтелекту можуть покращити процес дослідницького тестування такими способами:
- Генерація різноманітних тестових сценаріїв: Інструменти Generative AI аналізують архітектуру додатка, шаблони використання та тестові дані для створення різноманітних тестових сценаріїв і граничних випадків. Ці тестові сценарії та граничні випадки можуть бути пропущені під час ручного тестування.
- Шаблони використання запису у виробництві: Під час моніторингу шаблонів у виробництві інструменти Generative AI записують шаблони та використовують ці дані для прогнозування майбутньої поведінки. Ці шаблони також можна використовувати для створення дослідницьких тестів.
Чому вам варто додати штучний інтелект до свого пакету автоматизації тестування?
Багатьом компаніям важко впоратися з проблемами, пов’язаними з автоматизацією тестування програмного забезпечення. Генеративний ШІ може вирішити багато з цих проблем.
Інтеграція генеративного штучного інтелекту в набір автоматизованих тестів може принести значні переваги, такі як:
- Ефективність витрат і ресурсів: Як обговорювалося вище, Generative AI може створювати динамічні тестові випадки, які в кінцевому рахунку є економічними та ресурсоефективними. Це зменшує ручні зусилля інженерів із забезпечення якості, обробляючи підтримку коду та розширену звітність.
- Швидший вихід на ринок: Використання генеративного штучного інтелекту в комплексах автоматизації тестування дозволяє розробляти швидші цикли тестування. Це може прискорити загальний процес випуску програмного забезпечення.
Це допомагає організаціям швидше випускати оновлення та нові функції, йдучи в ногу з вимогами ринку.
- Програмне забезпечення вищої якості: Generative AI може розширити охоплення тестуванням як дослідницький помічник тестування. Це призводить до меншої кількості дефектів, що забезпечує кращий досвід користувача.
- Масштабованість: Рішення, керовані штучним інтелектом, можуть легко та швидко масштабуватися з вашим додатком, пристосовуючись до зростання та ускладнення без пропорційного збільшення зусиль на тестування.
Генеративний штучний інтелект може автоматизувати рутинні завдання, розширити можливості звітування та надати прогнозну інформацію щодо автоматизації тестування. Більше того, це може значно оптимізувати зусилля з контролю якості, допомагаючи в ефективному тестуванні, сприяючи своєчасному постачанню якісніших програмних продуктів.
Досліджуйте Unite.AI, щоб отримати більше ресурсів і інформації про генеративний ШІ та тестування програмного забезпечення!
