Automatizační horečka zachvátila odvětví testování softwaru. Týmy zajišťující kvalitu (QA) rychle přecházejí od manuálního testování k autonomním procesům , aby zvýšily rychlost detekce chyb a zabránily selháním kvality.
Tato transformace je z velké části poháněna umělou inteligencí (AI). Ve skutečnosti přibližně 65 % týmů QA nyní spolupracuje s technologií AI, což z ní činí klíčový prvek tohoto odvětví.
Algoritmy AI tak mohou být vaším nejlepším spojencem, ať už potřebujete pomoc při testování nebo v průběhu celého vývojového procesu.
V tomto podrobném průvodci se budeme zabývat tím, jak efektivně využívat AI v zajišťování kvality, vylepšovat vaše procesy QA a integrovat AI za účelem zvýšení efektivity softwarových týmů.
Porozumění AI v zajišťování kvality
Cesta k zajištění kvality při testování softwaru byla dlouhá a postupná, od manuálního testování až po plně autonomní testování.
AI hraje v tomto procesu klíčovou roli, protože díky ní je testování chytřejší, rychlejší a efektivnější.
Autonomní modely testování softwaru (ASTM) postupně snižují potřebu lidského zásahu tím, že využívají AI k automatizaci a optimalizaci celého životního cyklu testování softwaru. Obvykle se jedná o šest úrovní:
- Ruční testování (úroveň 0): Testovací proces vyžaduje 100% lidský zásah, což ho činí náročným na pracovní sílu a náchylným k lidským chybám.
- Asistovaná automatizace testování (úroveň 1): Testující stále hrají hlavní roli, ale k provádění konkrétních úkolů využívají počítače, čímž minimalizují opakované úkony.
- Částečná automatizace testování (úroveň 2): Lidé a počítače spolupracují, přičemž počítač se řídí pokyny testera.
- Integrované automatizované testování (úroveň 3): AI začíná hrát poradenskou roli, generuje možnosti a žádá testery o schválení.
- Inteligentní automatizované testování (úroveň 4): AI autonomně vybírá a provádí nejlepší akce a lidský zásah vyžaduje pouze v případě potřeby.
- Plně autonomní testování (úroveň 5): Testeři předávají úplnou kontrolu nad testovacím procesem AI, která provádí testy bez jakéhokoli zásahu člověka.
Plně autonomní testování je stále jen snem, který je teprve v plenkách. Vzhledem k omezeným zdrojům mají většina individuálních testerů a malé projekty ve svém testovacím plánu obvykle pouze manuální testování.
Většina velkých společností začala uplatňovat hybridní přístup, kdy automatizační testovací nástroje provádějí některé testovací případy automaticky a zbytek se stále provádí ručně, aby se do procesu vnesl lidský prvek.
Například SapFix, nástroj umělé inteligence společnosti Facebook, autonomně generuje opravy konkrétních chyb, což pomáhá rychleji uvádět na trh nové produkty.
Výhody zajištění kvality pomocí AI
Přechod od manuálního zajištění kvality k zajištění kvality pomocí AI nabízí řadu výhod:
- Generuje inteligentní testovací data: AI dokáže analyzovat kód, identifikovat zranitelnosti a vytvářet cílené testovací případy.
- Zvyšuje přesnost: Zajištění kvality založené na AI neponechává prostor pro lidské chyby a zajišťuje vyšší kvalitu softwaru.
- Úspora nákladů: Automatizace opakujících se úkolů výrazně snižuje náklady na pracovní sílu.
- Rychlejší výsledky: AI může pracovat nepřetržitě, což urychluje proces testování bez únavy.
- Zvyšuje efektivitu: Schopnost AI zvládat složité úkoly zajišťuje konzistentní a spolehlivé výsledky testů.
- Zajišťuje neustálé zlepšování: AI studuje historická data, aby předpovídala závady a včas poskytovala upozornění na údržbu.
Omezení manuálního testování a jak to může AI změnit
Ruční testování je dlouhodobě používanou metodou v oblasti zajištění kvality, ale několik omezení způsobuje, že je pro moderní životní cyklus vývoje softwaru stále méně vhodné.
Pojďme prozkoumat hlavní výzvy ručního testování a jak je může AI řešit:
🔮 Scénář 1: Časově náročné regresní testování
Manuální omezení: Týmy QA často tráví hodiny opakováním stejného testu pro každou změnu kódu, což vede k neefektivitě.
Řešení AI: Nástroje AI mohou automatizovat regresní testování, provádět velké objemy testovacích případů během několika minut a zlepšovat pokrytí pomocí modelů strojového učení.
🔮 Scénář 2: Nekonzistentní detekce chyb
Manuální omezení: Lidští testeři mohou kvůli únavě nebo časovým omezením přehlédnout chyby.
Řešení AI: Zajištění kvality založené na AI zajišťuje komplexní pokrytí a detekuje jemné vzorce a vady, které by lidským testerům mohly uniknout.
🔮 Scénář 3: Omezené pokrytí testováním
Omezení manuálního testování: Časové omezení může testery donutit soustředit se pouze na základní testovací případy, přičemž okrajové případy zůstanou neprozkoumané.
Řešení AI: AI generuje komplexní testovací scénáře, které zajišťují širší pokrytí, včetně okrajových a složitých případů.
🔮 Scénář 4: Zpožděné zpětné vazby
Omezení ručního testování: Ruční testování často vytváří úzká místa, která zpožďují vydávání softwaru.
Řešení AI: Kontinuální testování založené na AI poskytuje okamžitou zpětnou vazbu, pomáhá řešit problémy v rané fázi vývoje a zrychluje cykly vydávání nových verzí.
Tyto výhody testovacích nástrojů AI šetří čas, zvyšují přesnost, rozšiřují pokrytí testů a zrychlují vývojové cykly.
Běžné aplikace AI v zajišťování kvality
Připravili jsme seznam konkrétních případů použití, abyste lépe porozuměli zajištění kvality softwaru. Podívejme se, jak využít AI ve vývoji softwaru!
1. Kontrola interakcí zákazníků napříč kanály
AI analyzuje interakce se zákazníky napříč několika kanály, jako jsou telefon, e-mail, chatboty a sociální média, aby vyhodnotila, zda splňují standardy QA.
Na základě vyhodnocení těchto konverzací může AI identifikovat potenciální problémy v komunikaci, nesrovnalosti v kvalitě podpory a oblasti, které je třeba zlepšit.
Tyto poznatky mohou zlepšit školení zaměstnanců, doladit podpůrné skripty a zlepšit celkovou zákaznickou zkušenost. Tato úroveň analýzy zajišťuje, že interakce se zákazníky trvale splňují standardy kvality stanovené organizací.
2. Použití zpracování přirozeného jazyka (NLP)
AI založená na NLP dokáže interpretovat pokyny a požadavky uživatelů a převést je do testovacích případů, které lze provést bez manuálního zásahu.
NLP pomáhá překlenout propast mezi požadavky napsanými lidmi a technickými testy, což umožňuje AI generovat automatizované skripty z přirozeného jazyka. Tato automatizace šetří značné množství času a snižuje pravděpodobnost nedorozumění nebo nesprávných interpretací během testování.
Díky transformaci přirozeného jazyka na proveditelné testovací případy může AI zefektivnit QA a zpřístupnit jej týmům, které nemají specializované znalosti v oblasti kódování.
3. Získání validace uživatelského rozhraní
Validace uživatelského rozhraní (UI) je klíčovým aspektem zajištění kvality, který zajišťuje, že vzhled a funkčnost softwaru zůstávají konzistentní napříč různými zařízeními, prohlížeči a rozlišeními.
Vizuální ověřování pomocí AI porovnává snímky obrazovky aplikace v různých prostředích a detekuje odchylky, jako jsou nesprávně zarovnané prvky, nesprávná písma nebo chybějící komponenty. Tím je zajištěno, že uživatelský zážitek zůstane jednotný a vy můžete před vydáním aplikace odstranit všechny nesrovnalosti v uživatelském rozhraní.
4. Detekce vizuálních regresí
Vizuální detekce regrese identifikuje nechtěné změny, které by mohly mít dopad na uživatelský zážitek, jako jsou posuny rozvržení nebo neočekávané změny po aktualizaci kódu.
AI studuje současné a předchozí snímky, aby ověřila, zda jste změnili dřívější návrhy, což týmům umožňuje odhalit problémy, které by jinak mohly zůstat nepovšimnuty.
Tím je zajištěno, že vizuální aspekty aplikace zůstanou konzistentní a během aktualizací bude zachována vysoká kvalita uživatelského prostředí.
5. Provádění prediktivní analýzy
AI v QA může využívat prediktivní analytiku ke zlepšení kvality softwaru prostřednictvím analýzy historických testovacích dat. AI může také předvídat potenciální problémové oblasti v aktuální verzi softwaru identifikováním vzorců z minulých problémů a defektů.
Tento proaktivní přístup pomáhá týmům QA stanovit priority testování, zaměřit se na oblasti s vysokým rizikem a předcházet vadám ještě předtím, než k nim dojde. Prediktivní analytika také pomáhá odhadnout pravděpodobnost budoucích problémů, což týmu umožňuje efektivněji alokovat zdroje a zajistit stabilitu a spolehlivost softwaru.
6. Testování API
Rozhraní pro programování aplikací (API) jsou v moderním softwaru nezbytná, protože umožňují komunikaci mezi různými systémy.
AI zlepšuje využití API tím, že nepřetržitě sleduje klíčové ukazatele výkonu, jako jsou doby odezvy, míra chybovosti a propustnost.
Díky algoritmům strojového učení umí AI rozpoznat standardní vzorce chování a rychle identifikovat odchylky, které mohou naznačovat problém. Pokud je zjištěna odchylka, AI dokáže určit její příčinu a navrhnout nebo provést opravu, čímž zajistí optimální a bezpečné fungování API.
Toto nepřetržité monitorování pomáhá udržovat spolehlivost a efektivitu propojených softwarových systémů, což v konečném důsledku zlepšuje celkový výkon aplikací.
Jak implementovat AI do zajištění kvality
Integrace AI do procesu zajištění kvality je výhodná pro všechny zúčastněné strany, ale jak na to? Postupujte podle tohoto procesu, který vám poskytne rychlý úvod:
Krok 1: Posuďte své současné procesy zajištění kvality
Konzultant QA musí analyzovat váš stávající proces QA, aby mohl vypsat jeho hlavní omezení a dopady.
Například posoudí projektovou dokumentaci, podíl automatizace a komunikaci v týmu, aby určili, zda váš proces testování softwaru přináší výsledky.
Krok 2: Vyberte si správné nástroje AI
Týmy QA by měly zvážit nejlepší automatizační testovací nástroje pro zajištění kvality. Měly by být schopny slíbit efektivitu, udržovatelnost, konzistenci a škálovatelnost.
Může to znít jako skromná chlubivost, ale ClickUp splňuje všechny tyto požadavky (a ještě více). Při používání ClickUp nemusíte studovat složitosti používání AI k automatizaci úkolů.
Jedná se o komplexní software pro správu týmových projektů, který intuitivně pomáhá s různými případy použití, sledováním chyb a dalšími výzvami v oblasti řízení kvality.
Ale jak je to možné?
ClickUp využívá svůj model umělé inteligence ClickUp Brain k usnadnění zajištění kvality pro týmy QA.
ClickUp Brain
Profesionálové v oblasti zajištění kvality jsou zodpovědní za zajištění spolehlivosti a výkonu API v různých projektech. Budou přepracovaní, unavení a frustrovaní. Navíc budou pod enormním tlakem, aby práci dokončili včas.
Seznamte se s ClickUp Brain a jeho automatizačními schopnostmi založenými na NLP! Odborníci mohou jednoduše popsat, co chtějí automatizovat, jednoduchým a přímým jazykem – generovat skripty, hledat konkrétní chyby nebo dokonce poskytovat konkrétní odpovědi, pokud jsou chyby detekovány – a ClickUp Brain se postará o zbytek.
Kromě toho bude správa testovacích případů API, sledování aktualizací a reakce na problémy vyžadovat žonglování s úkoly v pěti různých nástrojích. To však neplatí pro ClickUp Brain, kde můžete integrovat externí platformy, jako je GitHub, pro změny kódu na jednom místě.
Díky těmto integracím bude ClickUp Brain schopen získat hluboké kontextové porozumění vašemu pracovnímu procesu. To zase automatizuje mnoho procesů.
Například vytváření produktové dokumentace je poměrně zdlouhavý proces. S ClickUp Brain můžete použít předformátované AI výzvy a vytvořit konkrétní dokumenty během několika minut. Budou dokonce obsahovat předdefinovaná pole pro koncové body, očekávané výstupy a výsledky testů.
A to nejlepší? Nebudete muset provádět korektury, ověřovat fakta ani formátovat produktovou dokumentaci; nástroj to udělá za vás a vše podrobně prezentuje.
Dalším klíčovým prvkem QA je vědět, co si uživatelé myslí o vašem produktu. Analýza chování uživatelů je únavná, ale nezbytná úloha.
Můžete však použít ClickUp Brain k získání poznatků a porozumění vašim zákazníkům tím, že ho požádáte o vytvoření shrnutí založených na AI. Výsledky můžete použít ke zlepšení svého produktu a navržení nové strategie podle potřeb vašich zákazníků.
Vedoucí pracovníci QA mohou také generovat týdenní souhrny, aby informovali tým o testování API, dokončených testech, identifikovaných chybách a nevyřízených úkolech, aniž by museli ručně kompilovat data.
Krok 3: Proškolte svůj tým
Abyste mohli AI skutečně úspěšně využít v oblasti QA, potřebujete tým, který vás bude podporovat, a je nezbytné jej vyškolit v práci s testovacími nástroji založenými na AI.
Začněte s technicky přívětivým nastavením. Poskytněte přístup k zdrojům, jako jsou workshopy a kurzy, naplánujte praktická školení a podněcujte zvědavost ohledně nástrojů.
Plánování a sledování pokroku všech účastníků programu však může zabrat hodně času. Použijte šablonu struktury rozdělení práce v rámci školicího programu ClickUp, abyste mohli spravovat více úkolů a zároveň dodržet termíny.
Šablonu můžete použít k rozdělení složitých úkolů na zvládnutelné akce, jejich přidělení členům týmu a aktualizaci v případě změn.
Tato šablona je ideální pro:
- Definování jasných cílů a výstupů pro každou fázi vašeho vzdělávacího programu
- Efektivní organizace a strukturování vašeho vzdělávacího programu
- Přiřazování úkolů a výstupů členům týmu a rozdělování odpovědností
- Sledování pokroku, aby program probíhal podle plánu a žádný člen týmu nezůstal pozadu
Krok 4: Automatizujte testovací procesy
Bez automatizace některých „rutinních“ částí testovacího procesu skončíte s vyčerpaným týmem QA a sprinty přesahujícími termín.
Nyní můžete používat ClickUp Automations jako komplexní řešení pro všechny vaše potřeby.
Automatizujte správu testovacích případů
Stačí použít nástroj ClickUp AI Automation Builder k popisu kritérií pro spuštění revizí testovacích případů a ClickUp automaticky vygeneruje automatizaci.
Výsledkem je, že můžete přidělit recenzentům úkoly vytváření testovacích případů v rámci konkrétní složky/seznamu. Budete také moci zapojit všechny členy týmu do aktualizací.
Automatizujte správu hlášení o vadách
Nastavte automatizovaný pracovní postup pro přiřazování nových hlášení o chybách nebo defektech členům týmu. Úkoly můžete také přiřadit zpět těm, kteří testy původně spustili.
ClickUp Automations dokonce umožňuje každému členovi týmu komentovat úkoly a aktivně spolupracovat.
Krok 5: Monitorujte a optimalizujte
Práce nekončí implementací AI do vašeho procesu zajištění kvality. Budete muset sledovat výkonnost nástroje a vyhodnocovat výsledky, abyste identifikovali slabá místa a postupně jej optimalizovali podle svých požadavků.
Aby však AI v zajišťování kvality fungovala bezchybně, je nutné, aby všichni členové týmu byli na stejné vlně. To se může zdát snazší říct než udělat, ale předem připravená šablona vám k tomu může pomoci.
Šablona pro správu testů ClickUp
Šablona ClickUp Test Management Template může podpořit vaše současné i budoucí potřeby v oblasti automatizace. Týmy QA mohou využít analytické funkce a přizpůsobená zobrazení šablony k shromažďování cenných tréninkových dat, identifikaci příležitostí k automatizaci a ověřování testovacích případů generovaných AI.
S touto šablonou můžete:
- Standardizujte dokumentaci testů
- Implementujte testovací případy generované umělou inteligencí společně s manuálními testovacími případy.
- Škálujte úspěšné vzorce AI napříč testovacími sadami
- Udržujte hybridní přístup s AI a manuálním dohledem.
- Využijte systém kontroly šablony k ověření rozhodnutí AI.
Kromě toho můžete pomocí šablony ClickUp Bug and Issue Tracking Template spolupracovat s různými členy týmu na dodávání lepších produktů. Nabízí komplexní řešení, které propojuje současné potřeby testování s budoucími možnostmi AI.
Automatizované pracovní postupy šablony a přizpůsobené vstupní formuláře jsou cenné pro standardizaci procesů hlášení chyb. Umožňuje také mezifunkční spolupráci a plynulou komunikaci mezi inženýry, produktovými týmy a podporou.
Pro provádění testování v různých prohlížečích a hlášení chyb můžete také vyzkoušet novou integraci ClickUp LambdaTest, která vám pomůže s testováním webových aplikací na různých zařízeních.
ClickUp usnadňuje našemu technickému týmu propojení našich požadavků na sloučení GitHub s úkoly, které jsou přiřazeny příslušným frontendovým a backendovým vývojářům. Jako vedoucí týmu QA je nyní mnohem snazší sledovat průběh požadavků na sloučení a začít provádět testovací dotazy na nové sloučené změny!
ClickUp usnadňuje našemu technickému týmu propojení našich požadavků na sloučení GitHub s úkoly, které jsou přiřazeny příslušným frontendovým a backendovým vývojářům. Jako vedoucí týmu QA je nyní mnohem snazší sledovat průběh požadavků na sloučení a začít provádět testovací dotazy na nové sloučené změny!
Přečtěte si také: 10 nejlepších softwarových nástrojů pro automatizované testování kvality
Výzvy spojené s implementací AI v QA
AI je módní slovo pro vše, co souvisí s technologií, a zajištění kvality není vůči tomuto nadšení imunní. Nicméně, opatrný přístup k AI může být dobrým nápadem.
Přes všechny její výhody a téměř magické schopnosti stále existuje několik problémů, pokud jde o úspěšné nasazení AI v QA:
♦️ Kvalita dat a překážky standardizace
Systémy umělé inteligence se při učení a předpovídání ve velké míře opírají o historická data. Nejednotná, neúplná nebo zastaralá data však mohou ohrozit výkonnost modelu umělé inteligence. Například týmy zajišťující kvalitu mohou mít data, která pokrývají více systémů, z nichž každý používá odlišné formáty, což umělé inteligenci ztěžuje získávání smysluplných poznatků.
Možné řešení: Aby se tento problém vyřešil, musí organizace před nasazením řešení AI upřednostnit čištění a standardizaci dat.
♦️ Integrace se stávajícími CI/CD pipeline
Začlenění AI do procesů kontinuální integrace/kontinuálního nasazování (CI/CD) může být náročné. Například proces, který obvykle dokončí testy za méně než hodinu, může po zavedení AI zaznamenat značné zpoždění kvůli době zpracování modelu.
Možné řešení: Aby organizace úspěšně integrovaly AI, musí zajistit, že se AI hladce začlení do stávajících pracovních postupů, aniž by způsobila významné narušení.
♦️ Důvěra a náklady na ověřování
Jednou z největších výzev u testovacích případů generovaných AI je nutnost lidské validace. AI může činit rozhodnutí na základě dat, ale často chybí transparentnost v tom, jak tato rozhodnutí činí.
„Černá skříňka“ AI může ztěžovat týmům QA plně důvěřovat výstupům AI, zejména v regulovaných odvětvích, kde je dodržování předpisů zásadní.
Možné řešení: Organizace, které zavádějí AI do zajištění kvality, musí investovat do procesů, které umožňují lidský dohled a zajišťují, že testovací případy generované AI jsou spolehlivé a v souladu s průmyslovými standardy.
Osvědčené postupy pro implementaci AI v zajišťování kvality
Chcete-li při testování softwaru co nejlépe využít AI, postupujte podle těchto osvědčených postupů:
- Stanovte jasné cíle pro implementaci AI
- Začněte s integrací AI pomocí konkrétních testovacích scénářů, abyste mohli posoudit její účinnost.
- Kombinujte testování založené na AI s manuálním explorativním testováním.
- Trénujte modely AI s vysoce kvalitními a rozmanitými datovými sadami pro komplexní výsledky.
- Podporujte sdílení znalostí mezi odborníky na AI, týmy QA a dalšími zainteresovanými stranami.
- Zajistěte, aby vaši zaměstnanci rozvíjeli své znalosti v oblasti AI a dosahovali kvalitních výsledků.
ClickUp: Vaše dokonalé řešení pro autonomní testování softwaru
Integrace AI do zajištění kvality již není trendem budoucnosti, ale spíše nutností současnosti. Přechod na QA řízené AI zajišťuje rychlejší a efektivnější testovací procesy a poskytuje konzistentní výsledky v oblasti kvality.
Pomocí komplexního řešení, jako je ClickUp, můžete na jedné platformě spravovat generování testovacích dat, automatizovat vytváření testů, sledovat chyby a dokonce vytvářet podrobné zprávy.
Pokud jste ještě nevyužili AI pro QA, nyní je ten správný čas. Začněte ještě dnes a vyzkoušejte, jak AI může transformovat vaše procesy zajištění kvality.
Zaregistrujte se zdarma na ClickUp a posuňte své QA na zcela novou úroveň!