De automatisering heeft de software testindustrie in zijn greep. Quality Assurance (QA) Teams stappen in hoog tempo over van handmatig testen naar autonome processen om bugs sneller op te sporen en kwaliteitsfouten te voorkomen.
Deze transformatie wordt grotendeels aangedreven door kunstmatige intelligentie (AI). Ongeveer 65% van de QA Teams werken nu samen met AI-technologie, waardoor het een cruciaal element van de industrie is geworden.
AI-algoritmen kunnen dus je beste bondgenoot zijn, of je nu hulp nodig hebt bij het testen of tijdens het hele ontwikkelingsproces.
In deze gedetailleerde handleiding behandelen we hoe je AI effectief kunt gebruiken bij kwaliteitsborging, je QA-processen kunt verfijnen en aI integreren om de efficiëntie van softwareteams te verhogen .
AI begrijpen in kwaliteitsborging
De reis van kwaliteitsborging in softwaretesten is lang en geleidelijk geweest, van handmatig testen naar volledig autonoom testen.
AI speelt een cruciale rol in deze reis door testen slimmer, sneller en effectiever te maken.
Autonome softwaretestmodellen (ASTM) verminderen geleidelijk de behoefte aan menselijke tussenkomst door AI te gebruiken om de gehele levenscyclus van softwaretesten te automatiseren en te optimaliseren. Deze bestaan meestal uit zes niveaus:
De reis van handmatig testen naar autonoom testen
- Handmatig testen (niveau 0): 100% menselijke tussenkomst is vereist voor het testproces, waardoor het arbeidsintensief is en vatbaar voor menselijke fouten
- Geassisteerde testautomatisering (niveau 1): Testers spelen nog steeds de hoofdrol, maar gebruiken computers om te helpen bij specifieke Taken, waardoor repetitieve inspanningen geminimaliseerd worden
- **Gedeeltelijke testautomatisering (niveau 2): Mensen en computers werken samen, waarbij de computer de aanwijzingen van de tester opvolgt
- **Geïntegreerd geautomatiseerd testen (niveau 3): AI begint een adviserende rol te spelen, genereert opties en vraagt testers om goedkeuring
- **Intelligent geautomatiseerd testen (niveau 4): De beste acties worden autonoom geselecteerd en uitgevoerd door AI, waarbij menselijke inbreng alleen nodig is als dat nodig is
- **Volledig autonoom testen (niveau 5): testers geven de controle over het testproces volledig uit handen aan de AI, die de tests uitvoert zonder menselijke tussenkomst
**Vanwege de beperkte middelen hebben de meeste individuele testers en kleinschalige projecten meestal alleen handmatige tests in hun testplan.
De meeste grote bedrijven zijn begonnen met een hybride aanpak, waarbij tools voor automatiseringstesten sommige testcases automatisch uitvoeren en de rest nog steeds handmatig wordt uitgevoerd om het proces een menselijk tintje te geven.
Bijvoorbeeld SapFix, de AI-tool van Facebook, genereert autonoom fixes voor specifieke bugs, waardoor nieuwe producten sneller kunnen worden uitgerold.
Voordelen van AI-gestuurde kwaliteitscontrole
De overstap van handmatige naar AI-gestuurde kwaliteitscontrole biedt meerdere voordelen:
- Genereert intelligente testgegevens: AI kan code analyseren, kwetsbaarheden identificeren en target testcases maken
- Verhoogt de nauwkeurigheid: AI-gestuurde QA laat geen ruimte voor menselijke fouten, waardoor software van hogere kwaliteit wordt gegarandeerd
- Bespaart kosten: Het automatiseren van repetitieve taken verlaagt de arbeidskosten aanzienlijk
- levert sneller resultaat op: AI kan 24 uur per dag werken, waardoor het testproces sneller verloopt zonder vermoeid te raken
- Verbetert de efficiëntie: Het vermogen van AI om complexe Taken uit te voeren zorgt voor consistente en betrouwbare testresultaten
- **Levert continue verbetering op: AI bestudeert historische gegevens om defecten te voorspellen en tijdig onderhoudswaarschuwingen te geven
De limieten van handmatig testen en hoe AI dat kan veranderen
Handmatig testen is van oudsher een methode voor QA, maar door een aantal beperkingen is het steeds minder geschikt voor de moderne levenscyclus van softwareontwikkeling.
Laten we eens kijken naar de belangrijkste uitdagingen van handmatig testen en hoe AI deze kan aanpakken:
Scenario 1: Tijdrovende regressietests
Handmatige beperking: QA Teams zijn vaak uren bezig met het herhalen van dezelfde test voor elke codewijziging, wat leidt tot inefficiëntie.
AI-oplossing: AI-tools kunnen regressietests automatiseren, grote hoeveelheden testgevallen in enkele minuten uitvoeren en de dekking verbeteren met behulp van machine-learningmodellen.
Scenario 2: Inconsistente bugdetectie
Handmatige beperking: Menselijke testers kunnen defecten over het hoofd zien door vermoeidheid of tijdgebrek.
AI-oplossing: AI-gestuurde QA zorgt voor uitgebreide dekking en detecteert subtiele patronen en defecten die menselijke testers mogelijk over het hoofd zien.
Scenario 3: Beperkte testdekking
Handmatige beperking: Tijdgebrek kan testers dwingen om zich alleen te richten op basistestgevallen, waardoor randgevallen onontdekt blijven.
AI-oplossing: AI genereert uitgebreide testscenario's en zorgt voor een bredere dekking, inclusief randgevallen en complexe gevallen.
Scenario 4: Vertraagde feedbacklussen
Handmatige beperking: Handmatig testen zorgt vaak voor knelpunten, waardoor softwarereleases vertraging oplopen.
AI-oplossing: Continu testen met AI biedt onmiddellijke feedback, helpt problemen vroeg in de ontwikkeling op te lossen en versnelt de cyclus van releases.
Deze voordelen van AI-testtools besparen tijd, verbeteren de nauwkeurigheid, breiden de testdekking uit en versnellen ontwikkelingscycli.
Ook lezen: De 10 beste tools voor kwaliteitsborging bij het testen van software
Veelvoorkomende toepassingen van AI in kwaliteitsborging
We hebben een lijst opgesteld met specifieke use cases om de kwaliteitsborging van software beter te begrijpen. Laten we eens kijken hoe u AI kunt gebruiken bij softwareontwikkeling !
1. Klantinteracties via verschillende kanalen beoordelen
AI analyseert interacties met klanten via meerdere kanalen, zoals telefoon, e-mail, chatbots en sociale media, om te evalueren of ze voldoen aan de QA-normen.
Door deze gesprekken te beoordelen, kan AI mogelijke problemen in de communicatie, inconsistenties in de kwaliteit van het ondersteunen en gebieden voor verbetering identificeren.
Deze inzichten kunnen de training van medewerkers verbeteren, ondersteuningsscripts verfijnen en de algehele klantervaring verbeteren. Dit analyseniveau zorgt ervoor dat interacties met klanten consequent voldoen aan de kwaliteitsstandaards die door de organisatie zijn ingesteld.
2. Natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruiken
Een NLP-AI kan instructies en vereisten van gebruikers interpreteren en deze omzetten in testgevallen die zonder handmatige inspanning kunnen worden uitgevoerd.
NLP helpt de kloof te overbruggen tussen door mensen geschreven vereisten en technische tests, waardoor de AI geautomatiseerde scripts kan genereren op basis van natuurlijke taal. Deze automatisering bespaart veel tijd en vermindert de kans op misverstanden of verkeerde interpretaties tijdens het testen.
Door natuurlijke taal om te zetten in uitvoerbare testcases kan AI QA efficiënter en toegankelijker maken voor teams die niet beschikken over gespecialiseerde codeerexpertise.
3. UI-validatie verkrijgen
Validatie van de gebruikersinterface (UI) is een cruciaal aspect van QA. Het zorgt ervoor dat het uiterlijk en de functie van de software consistent blijven op verschillende apparaten, browsers en resoluties.
Visuele verificaties met behulp van AI vergelijken schermafbeeldingen van de applicatie in verschillende omgevingen om afwijkingen op te sporen, zoals verkeerd uitgelijnde elementen, onjuiste lettertypen of ontbrekende onderdelen. Dit zorgt ervoor dat de ervaring van de eindgebruiker uniform blijft en dat u eventuele UI-discrepanties kunt aanpakken voordat de software wordt vrijgegeven.
4. Visuele regressies detecteren
Visuele regressiedetectie identificeert onbedoelde wijzigingen die van invloed kunnen zijn op de gebruikerservaring, zoals verschuivingen in de layout of onverwachte wijzigingen na een code-update.
AI bestudeert de huidige en vorige snapshots om te controleren of u eerdere ontwerpen hebt gewijzigd, waardoor teams problemen kunnen opsporen die anders misschien onopgemerkt zouden blijven.
Dit zorgt ervoor dat de visuele aspecten van de applicatie consistent blijven, waardoor de gebruikerservaring tijdens updates van hoge kwaliteit blijft.
5. Voorspellende analyses uitvoeren
AI in QA kan voorspellende analyses gebruiken om de softwarekwaliteit te verbeteren door historische testgegevens te analyseren. AI kan ook potentiële probleemgebieden in de huidige versie van de software voorspellen door patronen te identificeren van problemen en defecten uit het verleden.
Deze proactieve aanpak helpt QA Teams om prioriteiten te stellen bij het testen, zich te richten op gebieden met een hoog risico en defecten te voorkomen voordat ze optreden. Voorspellende analyses helpen ook bij het inschatten van de waarschijnlijkheid van toekomstige problemen, waardoor het team de middelen effectiever kan inzetten en de stabiliteit en betrouwbaarheid van de software kan garanderen.
6. API testen
Application Programming Interfaces (API's) zijn essentieel in moderne software en maken communicatie tussen verschillende systemen mogelijk.
AI verbetert het gebruik van API's door continu de sleutelprestatiegegevens te controleren, zoals responstijden, foutpercentages en doorvoer.
Door gebruik te maken van machine-learning algoritmen kan AI standaard gedragspatronen begrijpen en snel afwijkingen identificeren die kunnen duiden op een probleem. Als er een afwijking wordt gedetecteerd, kan AI de hoofdoorzaak bepalen en oplossingen voorstellen of implementeren, zodat API's optimaal en veilig presteren.
Deze voortdurende bewaking helpt de betrouwbaarheid en efficiëntie van onderling verbonden softwaresystemen te behouden, waardoor uiteindelijk de algehele prestaties van applicaties verbeteren.
Ook lezen: 10 essentiële sjablonen voor testcases voor software- en producttesten
Hoe AI implementeren in kwaliteitsborging
AI integreren in uw kwaliteitsborgingsproces is een win-winsituatie voor alle betrokkenen, maar hoe doet u dat? Volg dit proces voor een snelle inleiding:
Stap 1: Beoordeel uw huidige QA-processen
Een QA consultant moet uw bestaande QA proces analyseren om de belangrijkste beperkingen en impact ervan op te sommen.
Zo zullen ze bijvoorbeeld projectdocumentatie, delen van automatisering en teamcommunicatie beoordelen om te bepalen of uw softwaretestproces resultaten oplevert.
Stap 2: Kies de juiste AI-tools
QA Teams moeten nadenken over de beste tools voor automatiseringstesten voor kwaliteitsborging. Ze moeten efficiëntie, onderhoudbaarheid, consistentie en schaalbaarheid kunnen beloven.
Dit klinkt misschien als opscheppen, maar ClickUp controleert al deze boxen (en meer). Als u ClickUp gebruikt, hoeft u niet de fijne kneepjes te leren van
aI gebruiken om Taken te automatiseren
.
Het is een alles-in-één software voor projectmanagement voor teams die intuïtief helpt met verschillende use cases, problemen met het bijhouden van bugs en andere uitdagingen op het gebied van kwaliteitsbeheer.
Maar hoe is dat mogelijk?
ClickUp gebruikt zijn AI-model, ClickUp Brein om kwaliteitsborging voor QA teams te vergemakkelijken.
ClickUp Brain
Gebruik ClickUp Brain om testgegevens, stappenplannen en tijdlijnen te genereren
QA-professionals zijn verantwoordelijk voor de betrouwbaarheid en prestaties van API's in verschillende projecten. Ze zijn overwerkt, moe en gefrustreerd. Bovendien is er een enorme druk om het werk op tijd af te krijgen.
Enter ClickUp Brain en zijn NLP-aangedreven automatiseringsmogelijkheden! De professionals kunnen gewoon in eenvoudige, directe taal beschrijven wat ze willen automatiseren, scripts genereren, naar specifieke bugs zoeken of zelfs specifieke reacties geven als er bugs worden gedetecteerd, en ClickUp Brain zorgt voor de rest.
Daarnaast brengt het beheren van API testcases, het monitoren van updates en het reageren op problemen het jongleren van problemen over vijf verschillende tools met zich mee. Dit is echter niet het geval met ClickUp Brain, waar u externe platforms zoals GitHub kunt integreren voor codewijzigingen op één plaats
Gebruik ClickUp Brain om binnen enkele minuten documenten met productvereisten te maken
Een ander cruciaal QA-element is weten wat gebruikers van uw product vinden. Het analyseren van gebruikersgedrag is een vermoeiende maar essentiële taak.
U kunt echter ClickUp Brain gebruiken om inzichten te verzamelen en uw consument te begrijpen door het te vragen AI-gestuurde samenvattingen te maken. U kunt de output gebruiken om uw product te verbeteren en een nieuwe roadmap te ontwerpen op basis van de behoeften van uw klanten.
QA leads kunnen ook wekelijkse samenvattingen genereren om het team te informeren over API tests, voltooide tests, geïdentificeerde bugs en uitstaande taken zonder handmatige gegevens te verzamelen.
/$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-21.gif ClickUp Brein /%img/
Schrijf met ClickUp Brain en vat gedetailleerde rapporten, vergaderingen en meer samen
Stap 3: Train uw team
U hebt een team naast u nodig om AI echt succesvol te maken in QA, en het is essentieel dat u hen traint om te werken met testtools die werken met AI.
Begin met een technologievriendelijke installatie. Bied toegang tot hulpmiddelen zoals workshops en cursussen, plan hands-on training en moedig nieuwsgierigheid naar de tools aan.
Dat gezegd hebbende, het plannen en bijhouden van ieders voortgang tijdens een programma kan veel tijd in beslag nemen. Gebruik de ClickUp Training Programma Work Breakdown Structure Sjabloon om meerdere Taken te beheren en deadlines te halen.
/cta/
https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-22.gif
ClickUp Training Programma Werk Breakdown Structuur sjabloon
https://app.clickup.com/signup?sjabloon=t-182104300&department=pmo&\_gl=1*1pj21yl*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MzE1MTMxMTYuQ2p3S0NBaUF1ZEc1QmhBUkVpd0FXTWxTakk2UExFeGE5cmVDOHRkN1pTTE9OTll1cmFiSHFnMlh2WV9sMEVqTMySE9nMG9hTHFlWGVCb0NObHNRQXZEX0J3Q.nc2Mjc0NDQ4LjE3MjcxMTMzMDQuMTE0OTQyMjY0MC4xNzMxMDY0Nzg3LjE3MzEwNjQ3ODY.
Dit sjabloon downloaden
/$$$cta/
Je kunt het sjabloon gebruiken om complexe Taken op te splitsen in beheersbare acties, ze toe te wijzen aan de leden van het team en ze bij te werken in geval van wijzigingen.
Dit sjabloon is uitstekend geschikt voor:
- Het definiëren van duidelijke doelstellingen en deliverables voor elke fase van uw trainingsprogramma
- Het effectief organiseren en structureren van uw trainingsprogramma
- Taken en deliverables toewijzen aan teamleden en verantwoordelijkheden toewijzen
- Het bijhouden van de voortgang om het programma op schema te houden en ervoor te zorgen dat geen enkel lid van het team achterblijft
Stap 4: Testprocessen automatiseren
Zonder sommige 'routinematige' onderdelen van het testproces te automatiseren, zul je eindigen met een uitgeput QA team en Sprints die over de deadline heen lopen.
Nu kunt u het volgende gebruiken
ClickUp Automatiseringen
als een one-stop-oplossing voor al uw behoeften.
Automatisering van testcasebeheer
Gebruik gewoon de ClickUp AI Automation Builder om de criteria te beschrijven voor het triggeren van testcasebeoordelingen en ClickUp zal de automatisering automatisch genereren.
Als resultaat kunt u beoordelaars toewijzen aan taken voor het aanmaken van testcases binnen een specifieke map/lijst. U kunt ook alle leden van het team betrekken bij de updates.
ClickUp Automation gebruiken om te beschrijven hoe u testcasebeoordelingen kunt triggeren en het proces kunt automatiseren
Beheer van defectrapporten automatiseren
Stel een geautomatiseerde werkstroom in om nieuwe bugrapporten of defecttickets aan teamleden toe te wijzen. U kunt de taken ook opnieuw toewijzen aan degenen die de tests in eerste instantie triggerden.
Met ClickUp-taak automatisering kan elk lid van het team zelfs commentaar geven op de taak en proactief samenwerken.
ClickUp gebruiken om aangepaste automatiseringen in te stellen
Stap 5: Bewaken en optimaliseren
Het werk stopt niet zodra u AI-integraties hebt geïmplementeerd in uw QA-proces. U moet de prestaties van de tool bewaken en de resultaten evalueren om kwetsbaarheden te identificeren en de tool voortdurend optimaliseren volgens uw vereisten
Om ervoor te zorgen dat AI in de kwaliteitsborging foutloos werkt, moet elk lid van het team op dezelfde pagina zitten. Dit klinkt misschien makkelijker gezegd dan gedaan, maar een vast sjabloon kan je helpen dit te bereiken.
ClickUp sjabloon voor testbeheer
De ClickUp sjabloon voor testbeheer kan uw huidige en toekomstige behoeften op het gebied van automatisering ondersteunen. QA teams kunnen de analyses en aangepaste weergaven van de sjabloon gebruiken om waardevolle trainingsgegevens te verzamelen, automatiseringsmogelijkheden te identificeren en AI-gegenereerde testcases te valideren.
/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/12/image-252.png ClickUp sjabloon voor testbeheer https://app.clickup.com/signup?sjabloon=t-102451742&afdeling=techniek-product&\_gl=1*njugbj*\_gcl_aw*R0NMLjE3MzIxOTg2MzEuQ2owS0NRaUEwZnU1QmhEUUFSSXNBTVhVQk9MWHBVNThPUWpzemtwSFQ3SG1yWHh6TW9sbzJjVF9Ha0lBYklwLTBseFFScXhTc3FDVWJCY2FBZ1NCRUFMd193Y0I.\*\_gcl\_au\*MjA4NTk2ODgwMC4xNzMxOTk0MzM2 Dit sjabloon downloaden /$$$cta/
Met dit sjabloon kunt u:
- Testdocumentatie standaardiseren
- AI-gegenereerde testgevallen naast handmatige implementeren
- Succesvolle AI-patronen opschalen over testsuites heen
- Een hybride aanpak handhaven met AI en handmatig toezicht
- Het beoordelingssysteem van het sjabloon gebruiken om AI-beslissingen te valideren
Bovendien kunt u de ClickUp sjabloon voor het bijhouden van bugs en problemen kunt u samenwerken met verschillende leden van het team om betere producten af te leveren. Het biedt een allesomvattende oplossing die de huidige testbehoeften overbrugt met toekomstige AI-mogelijkheden.
De geautomatiseerde werkstromen van het sjabloon en de aangepaste formulieren voor de intake zijn waardevol voor het standaardiseren van processen voor het rapporteren van bugs. Het maakt ook functieoverschrijdende samenwerking mogelijk, waardoor de communicatie tussen technici, productteams en ondersteuning soepel verloopt.
Om cross-browser tests uit te voeren en bugs te rapporteren, kunt u ook het volgende proberen ClickUp's nieuwe integratie LambdaTest die kan helpen bij het testen van webapplicaties op verschillende apparaten.
Dankzij ClickUp is het voor ons technische team eenvoudiger om ons GitHub samenvoegverzoek te koppelen aan de taken die zijn toegewezen aan de respectieve frontend- en backendontwikkelaars. Als QA teamleider is het nu veel gemakkelijker om de voortgang van de samenvoegverzoeken bij te houden en de test query's uit te voeren op de nieuwe samengevoegde wijzigingen!
Yasha Ali, Backend Engineer bij Turing Technologies
Ook lezen: 10 beste software voor automatisering van QA-testen
Uitdagingen van het implementeren van AI in QA
AI is het modewoord voor alles wat met technologie te maken heeft, en kwaliteitsborging is niet immuun voor de opwinding. Het kan echter een goed idee zijn om voorzichtig op de AI-bandwagon te springen.
Ondanks alle voordelen en bijna magische vaardigheden zijn er nog steeds verschillende problemen bij het succesvol inzetten van AI in QA:
♦️ Barrières voor gegevenskwaliteit en standaardisatie
AI-systemen zijn sterk afhankelijk van historische gegevens om te leren en voorspellingen te doen. Maar inconsistente, onvolledige of verouderde gegevens kunnen de prestaties van het AI-model in gevaar brengen. Zo kunnen QA Teams gegevens hebben die zich uitstrekken over meerdere systemen die elk een ander format gebruiken, waardoor het voor AI moeilijk wordt om zinvolle inzichten af te leiden.
Mogelijke oplossing: Om dit aan te pakken, moeten organisaties prioriteit geven aan het opschonen en standaardiseren van gegevens voordat ze AI-oplossingen inzetten.
♦️ Integratie met bestaande CI/CD-pijplijnen
AI integreren in Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-pijplijnen kan lastig zijn. Een pijplijn die normaal gesproken tests voltooit in minder dan een uur kan bijvoorbeeld aanzienlijke vertragingen oplopen wanneer u AI introduceert vanwege de verwerkingstijd van het model.
Mogelijke oplossing: Om AI met succes te integreren, moeten organisaties ervoor zorgen dat AI naadloos in bestaande werkstromen past zonder dat dit tot grote verstoringen leidt.
♦️ Vertrouwen en validatie overhead
Een van de grootste uitdagingen van AI-gegenereerde testcases is de noodzaak van menselijke validatie. AI kan beslissingen nemen op basis van gegevens, maar er is vaak een gebrek aan transparantie in hoe het die beslissingen neemt.
De "black box" aard van AI kan het moeilijk maken voor QA teams om volledig te vertrouwen op AI output, vooral in gereguleerde industrieën waar compliance van cruciaal belang is.
Mogelijke oplossing: Organisaties die AI toepassen in QA moeten investeren in processen die menselijk toezicht mogelijk maken, zodat de door AI gegenereerde testcases betrouwbaar zijn en voldoen aan de industrienormen.
Best Practices voor het implementeren van AI in kwaliteitsborging
Volg deze best practices om het meeste uit AI te halen bij het testen van software:
- Stel duidelijke doelen voor de implementatie van AI
- Begin AI-integratie met specifieke testscenario's om de effectiviteit te meten
- Combineer AI-gebaseerde tests met handmatige verkennende tests
- Train AI-modellen met hoogwaardige, diverse datasets voor uitgebreide resultaten
- Stimuleer het delen van kennis tussen AI-experts, QA teams en andere belanghebbenden
- Zorg ervoor dat uw personeel bekwaamheid in AI opbouwt om kwaliteitsresultaten te behalen
Ook lezen: Product Dogfooding: Softwarekwaliteit en gebruikerservaring maximaliseren
ClickUp: De perfecte oplossing voor autonoom software testen
De integratie van AI in kwaliteitsborging is niet langer een toekomstige trend, maar eerder een huidige noodzaak. De overstap naar AI-geleide QA zorgt voor snellere en efficiëntere testprocessen en levert consistente kwaliteitsresultaten op.
Met een alles-in-één oplossing zoals ClickUp kun je het genereren van testgegevens beheren, het aanmaken van tests automatiseren, bugs bijhouden en zelfs gedetailleerde rapportages maken op één platform.
Als je AI voor QA nog niet hebt omarmd, is het nu tijd om dat te doen. Begin vandaag nog en ervaar hoe AI uw kwaliteitsborgingsprocessen kan transformeren. Meld u aan voor ClickUp gratis en verbeter uw QA als nooit tevoren!