Автоматизацията завладява индустрията за тестване на софтуер. Екипите за осигуряване на качеството (QA) бързо преминават от ръчно тестване към автономни процеси, за да подобрят скоростта на откриване на грешки и да избегнат провали в качеството.
Тази трансформация се дължи до голяма степен на изкуствения интелект (AI). Всъщност, приблизително 65% от екипите за осигуряване на качеството вече работят с AI технологии, което ги превръща в критичен елемент от индустрията.
Така че, AI алгоритмите могат да бъдат вашият най-добър съюзник, независимо дали се нуждаете от помощ при тестването или през целия процес на разработка.
В този подробен наръчник ще разгледаме как ефективно да използвате изкуствения интелект в осигуряването на качеството, да усъвършенствате процесите си за осигуряване на качеството и да интегрирате изкуствения интелект, за да повишите ефективността на софтуерните екипи.
Разбиране на AI в осигуряването на качеството
Пътят на осигуряването на качеството в тестването на софтуер е дълъг и постепенен, като се преминава от ръчно тестване към напълно автономно тестване.
AI играе ключова роля в този процес, като прави тестването по-интелигентно, по-бързо и по-ефективно.
Автономните модели за тестване на софтуер (ASTM) постепенно намаляват необходимостта от човешка намеса, като използват AI за автоматизиране и оптимизиране на целия цикъл на тестване на софтуера. Те обикновено са на шест нива:
- Ръчно тестване (ниво 0): Тестовият процес изисква 100% човешка намеса, което го прави трудоемък и податлив на човешки грешки.
- Асистирана автоматизация на тестовете (ниво 1): Тестерите все още играят основна роля, но използват компютри за подпомагане при конкретни задачи, като минимизират повтарящите се усилия.
- Частична автоматизация на тестовете (ниво 2): Хората и компютрите работят съвместно, като компютърът следва указанията на тестиращия.
- Интегрирано автоматизирано тестване (ниво 3): AI започва да играе консултативна роля, генерирайки опции и искайки одобрение от тестващите.
- Интелигентно автоматизирано тестване (ниво 4): Най-добрите действия се избират и изпълняват автономно от AI, като човешка намеса е необходима само когато е необходимо.
- Напълно автономно тестване (ниво 5): Тестерите преотстъпват пълния контрол над процеса на тестване на изкуствения интелект, който изпълнява тестовете без никаква човешка намеса.
Напълно автономното тестване все още е мечта, която е едва в начален стадий. Поради ограничените ресурси, повечето индивидуални тестери и малки проекти обикновено включват само ръчно тестване в плана си за тестване.
Повечето големи компании са започнали да следват хибриден подход, при който инструментите за автоматизирано тестване изпълняват някои тестови случаи автоматично, а останалите все още се изпълняват ръчно, за да се добави човешки допир към процеса.
Например, SapFix, AI инструментът на Facebook, самостоятелно генерира корекции за конкретни бъгове, което помага за по-бързото пускане на пазара на нови продукти.
Предимства на осигуряването на качеството с помощта на изкуствен интелект
Преходът от ръчно към AI-базирано осигуряване на качеството предлага множество предимства:
- Генерира интелигентни тестови данни: AI може да анализира код, да идентифицира уязвимости и да създава целеви тестови случаи.
- Повишава точността: Осигуряването на качеството, базирано на изкуствен интелект, не оставя място за човешка грешка, като гарантира софтуер с по-високо качество.
- Спестява разходи: Автоматизирането на повтарящи се задачи значително намалява разходите за труд.
- Доставя по-бързи резултати: AI може да работи денонощно, ускорявайки процеса на тестване без умора.
- Повишава ефективността: Способността на изкуствения интелект да се справя със сложни задачи гарантира последователни и надеждни резултати от тестовете.
- Осигурява непрекъснато подобрение: AI анализира исторически данни, за да предвиди дефекти и да предоставя навременни предупреждения за поддръжка.
Ограниченията на ръчното тестване и как AI може да промени това
Ръчното тестване е отдавнашен метод в QA, но няколко ограничения го правят все по-неадекватен за съвременния цикъл на разработка на софтуер.
Нека разгледаме основните предизвикателства при ръчното тестване и как AI може да ги преодолее:
🔮 Сценарий 1: Отнемащо време регресивно тестване
Ръчно ограничение: Екипите за осигуряване на качеството често прекарват часове в повтаряне на един и същ тест за всяка промяна в кода, което води до неефективност.
AI решение: AI инструментите могат да автоматизират регресионното тестване, да изпълняват големи обеми от тестови случаи за минути и да подобряват покритието с помощта на модели за машинно обучение.
🔮 Сценарий 2: Непоследователно откриване на грешки
Ограничения на ръчния контрол: Човешките тестери могат да пропуснат дефекти поради умора или ограничения във времето.
AI решение: Осигуряването на качеството, базирано на AI, гарантира цялостно покритие, като открива фини модели и дефекти, които човешките тестери могат да пропуснат.
🔮 Сценарий 3: Ограничено покритие на тестовете
Ограничения на ръчното тестване: Времевите ограничения могат да принудят тестващите да се фокусират само върху основните тестови случаи, като оставят крайните случаи неизследвани.
AI решение: AI генерира изчерпателни тестови сценарии, осигуряващи по-широко покритие, включително крайни и сложни случаи.
🔮 Сценарий 4: Забавени цикли на обратна връзка
Ограничения на ръчното тестване: Ръчното тестване често създава пречки, което забавя пускането на софтуера на пазара.
AI решение: Непрекъснатото тестване, задвижвано от AI, осигурява незабавна обратна връзка, помага за разрешаване на проблеми в ранна фаза на разработката и ускорява циклите на пускане на пазара.
Тези предимства на AI инструментите за тестване спестяват време, подобряват точността, разширяват обхвата на тестовете и ускоряват циклите на разработка.
Прочетете също: 10-те най-добри софтуерни инструмента за осигуряване на качеството при тестване на софтуер
Често срещани приложения на изкуствения интелект в осигуряването на качеството
Подготвили сме списък с конкретни примери за употреба, за да разберете по-добре осигуряването на качеството на софтуера. Нека видим как да използваме изкуствения интелект в разработката на софтуер!
1. Преглед на взаимодействията с клиенти в различни канали
AI анализира взаимодействията с клиентите в различни канали, като телефон, имейл, чатботове и социални медии, за да оцени дали отговарят на стандартите за QA.
Чрез оценка на тези разговори AI може да идентифицира потенциални проблеми в комуникацията, несъответствия в качеството на поддръжката и области за подобрение.
Тези прозрения могат да подобрят обучението на служителите, да усъвършенстват скриптовете за поддръжка и да подобрят цялостното преживяване на клиентите. Това ниво на анализ гарантира, че взаимодействията с клиентите постоянно отговарят на стандартите за качество, определени от организацията.
2. Използване на обработка на естествен език (NLP)
AI, задвижван от NLP, може да интерпретира инструкциите и изискванията на потребителите, превръщайки ги в тестови случаи, които могат да бъдат изпълнени без ръчно усилие.
NLP помага да се преодолее разликата между изискванията, написани от хора, и техническите тестове, като позволява на AI да генерира автоматизирани скриптове от естествен език. Тази автоматизация спестява значително време и намалява вероятността от недоразумения или погрешни интерпретации по време на тестването.
Чрез преобразуването на естествения език в изпълними тестови случаи, AI може да направи QA по-ефективно и достъпно за екипи, които не разполагат със специализирани познания в областта на кодирането.
3. Получаване на валидиране на потребителския интерфейс
Валидирането на потребителския интерфейс (UI) е ключов аспект от QA, който гарантира, че външният вид и функционалността на софтуера остават еднакви на различни устройства, браузъри и резолюции.
Визуалните проверки, задвижвани от изкуствен интелект, сравняват екранни снимки на приложението в различни среди, за да открият отклонения като неправилно подредени елементи, неправилни шрифтове или липсващи компоненти. Това гарантира, че опитът на крайния потребител остава еднакъв и вие можете да отстраните всички несъответствия в потребителския интерфейс преди пускането на продукта.
4. Откриване на визуални регресии
Визуалното откриване на регресия идентифицира нежелани промени, които могат да повлияят на потребителското преживяване, като промени в оформлението или неочаквани промени след актуализация на кода.
AI проучва настоящите и предишните моменти, за да провери дали сте променили по-ранни проекти, което позволява на екипите да открият проблеми, които иначе биха останали незабелязани.
Това гарантира, че визуалните аспекти на приложението остават последователни, поддържайки висококачествено потребителско преживяване по време на актуализациите.
5. Извършване на предсказуема аналитика
AI в QA може да използва предсказуеми анализи, за да подобри качеството на софтуера чрез анализ на исторически тестови данни. AI може също да предскаже потенциални проблемни области в текущата версия на софтуера, като идентифицира модели от минали проблеми и дефекти.
Този проактивен подход помага на екипите за осигуряване на качеството да приоритизират тестовите усилия, да се фокусират върху областите с висок риск и да предотвратяват дефекти, преди те да възникнат. Предсказуемите анализи също помагат да се оцени вероятността от бъдещи проблеми, което позволява на екипа да разпределя ресурсите по-ефективно и да гарантира стабилността и надеждността на софтуера.
6. Тестване на API
Приложните програмни интерфейси (API) са от жизненоважно значение в съвременния софтуер, като позволяват комуникация между различни системи.
AI подобрява използването на API чрез непрекъснато наблюдение на ключови показатели за ефективност, като време за отговор, процент на грешки и производителност.
Използвайки алгоритми за машинно обучение, AI може да разбере стандартните модели на поведение и бързо да идентифицира отклонения, които могат да indicar um problema. Ако бъде открито отклонение, AI може да определи основната причина и да предложи или приложи корекции, гарантирайки, че API-те работят оптимално и сигурно.
Това непрекъснато наблюдение помага за поддържане на надеждността и ефективността на взаимосвързаните софтуерни системи, което в крайна сметка подобрява цялостната производителност на приложенията.
Как да внедрите изкуствения интелект в осигуряването на качеството
Интегрирането на изкуствения интелект в процеса на осигуряване на качеството е от полза за всички участници, но как да го направите? Следвайте този процес за бърз урок:
Стъпка 1: Оценете настоящите си процеси за осигуряване на качеството
Консултантът по QA трябва да анализира съществуващия процес на QA, за да изброи основните му ограничения и въздействие.
Например, те ще оценят проектната документация, степента на автоматизация и комуникацията в екипа, за да определят дали процесът на тестване на софтуера ви дава резултати.
Стъпка 2: Изберете подходящите AI инструменти
Екипите за осигуряване на качеството трябва да обмислят най-добрите инструменти за автоматизирано тестване за осигуряване на качеството. Те трябва да могат да гарантират ефективност, поддържаемост, последователност и мащабируемост.
Може да прозвучи като скромно самохвалство, но ClickUp отговаря на всички тези изисквания (и дори повече). Когато използвате ClickUp, не е необходимо да се запознавате с тънкостите на използването на изкуствен интелект за автоматизиране на задачи.
Това е софтуер за управление на екипни проекти „всичко в едно“, който интуитивно помага при различни случаи на употреба, проблеми с проследяването на грешки и други предизвикателства, свързани с управлението на качеството.
Но как е възможно това?
ClickUp използва своя AI модел, ClickUp Brain, за да улесни осигуряването на качеството за QA екипите.
ClickUp Brain
Специалистите по QA отговарят за осигуряването на надеждността и производителността на API в различни проекти. Те ще бъдат преуморени, изтощени и разочаровани. Освен това ще има огромен натиск да завършат работата навреме.
Въведете ClickUp Brain и неговите възможности за автоматизация, базирани на NLP! Професионалистите могат просто да опишат какво искат да автоматизират с прост и директен език – да генерират скриптове, да търсят конкретни бъгове или дори да дават конкретни отговори, ако бъдат открити бъгове – а ClickUp Brain ще се погрижи за останалото.
Освен това, управлението на тестови случаи на API, наблюдението на актуализации и реагирането на проблеми ще включва жонглиране с задачи в пет различни инструмента. Това обаче не е така с ClickUp Brain, където можете да интегрирате външни платформи като GitHub за промени в кода на едно място.
ClickUp Brain ще може да събере задълбочено контекстуално разбиране за вашия работен процес благодарение на тези интеграции. Това, от своя страна, ще автоматизира и много процеси.
Например, създаването на продуктова документация е доста дълъг процес. С ClickUp Brain можете да използвате предварително форматирани AI подсказки и да създадете конкретни документи за минути. Те дори ще имат предварително дефинирани полета за крайни точки, очаквани резултати и резултати от тестове.
А най-хубавото е, че няма да се налага да проверявате, потвърждавате факти или форматирате продуктовата документация – инструментът ще го направи за вас и ще ви представи всичко в подробности.
Друг важен елемент от QA е да знаете какво мислят потребителите за вашия продукт. Анализирането на поведението на потребителите е изморителна, но необходима задача.
Можете да използвате ClickUp Brain, за да съберете информация и да разберете потребителите си, като го помолите да създаде обобщения, базирани на изкуствен интелект. Можете да използвате резултатите, за да подобрите продукта си и да създадете нова пътна карта според нуждите на клиентите си.
Ръководителите на QA могат също да генерират седмични обобщения, за да информират екипа за тестването на API, завършените тестове, откритите бъгове и предстоящите задачи, без да събират ръчно данни.
Стъпка 3: Обучете екипа си
За да постигнете истински успех с AI в QA, се нуждаете от екип, който да ви подкрепя, и е от съществено значение да го обучите да работи с тестови инструменти, базирани на AI.
Започнете с технологично ориентирана настройка. Осигурете достъп до ресурси като семинари и курсове, планирайте практически обучения и насърчавайте любопитството към инструментите.
Въпреки това, планирането и проследяването на напредъка на всеки участник в програмата може да отнеме много от времето ви. Използвайте шаблона за структура на разпределение на задачите в програмата за обучение на ClickUp, за да управлявате множество задачи и да спазвате сроковете.
Можете да използвате шаблона, за да разделите сложните задачи на управляеми действия, да ги разпределите между членовете на екипа и да ги актуализирате в случай на промени.
Този шаблон е отличен за:
- Определяне на ясни цели и резултати за всяка фаза от вашата програма за обучение
- Ефективно организиране и структуриране на вашата програма за обучение
- Разпределяне на задачи и резултати на членовете на екипа и разпределяне на отговорности
- Проследяване на напредъка, за да се спази графика на програмата и да се гарантира, че никой член на екипа не е изостанал
Стъпка 4: Автоматизирайте процесите на тестване
Без автоматизиране на някои „рутинни“ части от процеса на тестване, ще се окажете с изтощен QA екип и спринтове, които продължават след крайния срок.
Сега можете да използвате ClickUp Automations като едно цялостно решение за всичките си нужди.
Автоматизирайте управлението на тестовите случаи
Просто използвайте ClickUp AI Automation Builder, за да опишете критериите за задействане на прегледи на тестови случаи, и ClickUp автоматично ще генерира автоматизацията.
В резултат на това можете да назначите рецензенти за задачи по създаване на тестови случаи в рамките на конкретна папка/списък. Ще можете също така да включите всички членове на екипа в актуализациите.
Автоматизирайте управлението на докладите за дефекти
Настройте автоматизиран работен процес за разпределяне на нови доклади за грешки или билети за дефекти на членовете на екипа. Можете също да преразпределите задачите на тези, които са задействали тестовете в първата фаза.
ClickUp Automations позволява дори на всеки член на екипа да коментира задачата и да сътрудничи проактивно.
Стъпка 5: Наблюдавайте и оптимизирайте
Работата не спира, след като сте внедрили AI интеграции в процеса си за QA. Ще трябва да наблюдавате работата на инструмента и да оценявате резултатите, за да идентифицирате уязвимостите и да го оптимизирате постепенно според вашите изисквания.
За да гарантирате безпроблемното функциониране на изкуствения интелект в осигуряването на качеството, обаче, е необходимо всеки член на екипа да бъде на една и съща вълна. Това може да звучи по-лесно на думи, отколкото на практика, но един стандартен шаблон може да ви помогне да постигнете това.
Шаблон за управление на тестове в ClickUp
Шаблонът за управление на тестове на ClickUp може да подкрепи вашите настоящи и бъдещи нужди от автоматизация. Екипите за осигуряване на качеството могат да използват аналитичните данни и персонализираните изгледи на шаблона, за да събират ценни данни за обучение, да идентифицират възможности за автоматизация и да валидират тестови случаи, генерирани от изкуствен интелект.
С този шаблон можете:
- Стандартизирайте документацията за тестовете
- Прилагайте тестови случаи, генерирани от изкуствен интелект, заедно с ръчните
- Мащабирайте успешни AI модели в тестови пакети
- Поддържайте хибриден подход с изкуствен интелект и ръчен надзор
- Използвайте системата за преглед на шаблона, за да валидирате решенията на изкуствения интелект.
Освен това, с помощта на шаблона за проследяване на грешки и проблеми на ClickUp можете да си сътрудничите с различни членове на екипа, за да създадете по-добри продукти. Той предлага цялостно решение, което свързва настоящите нужди от тестване с бъдещите възможности на изкуствения интелект.
Автоматизираните работни процеси и персонализираните формуляри за попълване на шаблона са ценни за стандартизиране на процесите за докладване на грешки. Той също така позволява междуфункционално сътрудничество, което осигурява гладка комуникация между инженерите, продуктовите екипи и поддръжката.
За да извършите тестове в различни браузъри и да докладвате за бъгове, можете да опитате и новата интеграция на ClickUp LambdaTest, която може да ви помогне при тестването на уеб приложения на различни устройства.
ClickUp улеснява нашия технически екип да свърже заявката ни за сливане в GitHub със задачите, които са възложени на съответните фронтенд и бекенд разработчици. Като ръководител на екипа за осигуряване на качеството, сега е много по-лесно да проследявам напредъка на заявките за сливане и да започвам да изпълнявам тестовите заявки за новите сливания!
ClickUp улеснява нашия технически екип да свърже заявката ни за сливане в GitHub със задачите, които са възложени на съответните фронтенд и бекенд разработчици. Като ръководител на екипа за осигуряване на качеството, сега е много по-лесно да проследявам напредъка на заявките за сливане и да започвам да изпълнявам тестовите заявки за новите сливания!
Предизвикателства при внедряването на изкуствения интелект в осигуряването на качеството
AI е модната дума за всичко, свързано с технологиите, и осигуряването на качеството не е имунизирано срещу ентусиазма. Въпреки това, може би е добра идея да се включите в AI с известна предпазливост.
Въпреки всичките си предимства и почти магически способности, все още има няколко проблема, когато става въпрос за успешното внедряване на изкуствения интелект в осигуряването на качеството:
♦️ Качество на данните и бариери пред стандартизацията
AI системите разчитат в голяма степен на исторически данни, за да се учат и да правят прогнози. Несъответстващи, непълни или остарели данни обаче могат да компрометират ефективността на AI модела. Например, QA екипите могат да разполагат с данни, които обхващат няколко системи, всяка от които използва различни формати, което затруднява AI да изведе значими заключения.
Възможно решение: За да се справи с този проблем, организациите трябва да дадат приоритет на почистването и стандартизацията на данните, преди да внедрят AI решения.
♦️ Интеграция със съществуващи CI/CD пипалини
Включването на изкуствен интелект в процесите на непрекъсната интеграция/непрекъснато внедряване (CI/CD) може да бъде предизвикателство. Например, процес, който обикновено завършва тестовете за по-малко от час, може да претърпи значителни забавяния при въвеждането на изкуствен интелект поради времето за обработка на модела.
Възможно решение: За да интегрират успешно изкуствения интелект, организациите трябва да гарантират, че той се вписва безпроблемно в съществуващите работни процеси, без да причинява значителни смущения.
♦️ Доверие и разходи за валидиране
Едно от най-големите предизвикателства при тестовите случаи, генерирани от изкуствен интелект, е необходимостта от човешка валидация. Изкуственият интелект може да взема решения въз основа на данни, но често липсва прозрачност в начина, по който взема тези решения.
„Черната кутия” на изкуствения интелект може да затрудни екипите за осигуряване на качеството да се доверят напълно на резултатите от изкуствения интелект, особено в регулираните индустрии, където спазването на нормативните изисквания е от критично значение.
Възможно решение: Организациите, които внедряват изкуствен интелект в осигуряването на качеството, трябва да инвестират в процеси, които позволяват човешки надзор, за да се гарантира, че тестовите случаи, генерирани от изкуствен интелект, са надеждни и отговарят на индустриалните стандарти.
Най-добри практики за внедряване на изкуствен интелект в осигуряването на качеството
За да извлечете максимална полза от изкуствения интелект в тестването на софтуер, следвайте тези най-добри практики:
- Определете ясни цели за внедряването на изкуствения интелект
- Започнете интеграцията на изкуствения интелект с конкретни сценарии за тестови случаи, за да оцените ефективността му.
- Комбинирайте тестването, задвижвано от изкуствен интелект, с ръчно проучвателно тестване.
- Обучавайте моделите на изкуствения интелект с висококачествени, разнообразни набори от данни за изчерпателни резултати.
- Насърчавайте споделянето на знания между експерти по изкуствен интелект, екипи за осигуряване на качеството и други заинтересовани страни.
- Уверете се, че вашите служители придобиват умения в областта на изкуствения интелект, за да постигат качествени резултати.
Прочетете също: Product Dogfooding: Максимизиране на качеството на софтуера и потребителското преживяване
ClickUp: Вашето перфектно решение за автономно тестване на софтуер
Интегрирането на изкуствения интелект в осигуряването на качеството вече не е бъдеща тенденция, а по-скоро настояща необходимост. Преминаването към QA, ръководено от изкуствен интелект, гарантира по-бързи и по-ефективни процеси на тестване и осигурява постоянни резултати по отношение на качеството.
С помощта на всеобхватно решение като ClickUp можете да управлявате генерирането на тестови данни, да автоматизирате създаването на тестове, да проследявате грешки и дори да създавате подробни отчети на една платформа.
Ако все още не сте възприели изкуствения интелект за осигуряване на качеството, сега е моментът да го направите. Започнете своето пътуване още днес и вижте как изкуственият интелект може да промени вашите процеси за осигуряване на качеството.
Регистрирайте се безплатно в ClickUp и подобрете QA като никога досега!