Automatiseringsfebern har gripit tag i mjukvarutestningsbranschen. Kvalitetssäkringsgrupper (QA) övergår snabbt från manuell testning till autonoma processer för att förbättra hastigheten för buggdetektering och undvika kvalitetsfel.
Denna omvandling drivs till stor del av artificiell intelligens (AI). Faktum är att cirka 65 % av QA-teamen nu samarbetar med AI-teknik, vilket gör den till en viktig del av branschen.
AI-algoritmer kan alltså vara din bästa allierade, oavsett om du behöver hjälp med testning eller under hela utvecklingsprocessen.
I denna detaljerade guide går vi igenom hur du effektivt använder AI inom kvalitetssäkring, förfinar dina QA-processer och integrerar AI för att öka effektiviteten hos mjukvaruteam.
Förstå AI inom kvalitetssäkring
Kvalitetssäkring inom mjukvarutestning har genomgått en lång och gradvis utveckling, från manuell testning till helt autonom testning.
AI spelar en avgörande roll i denna utveckling genom att göra testningen smartare, snabbare och effektivare.
Autonoma mjukvarutestmodeller (ASTM) minskar successivt behovet av mänsklig inblandning genom att använda AI för att automatisera och optimera hela mjukvarutestningscykeln. Dessa finns vanligtvis i sex nivåer:
- Manuell testning (nivå 0): Testprocessen kräver 100 % mänsklig inblandning, vilket gör den arbetsintensiv och benägen för mänskliga fel.
- Assisterad testautomatisering (nivå 1): Testare spelar fortfarande huvudrollen, men använder datorer som hjälp vid specifika uppgifter, vilket minimerar repetitiva arbetsmoment.
- Partiell testautomatisering (nivå 2): Människor och datorer arbetar tillsammans, där datorn följer testarens anvisningar.
- Integrerad automatiserad testning (nivå 3): AI börjar spela en rådgivande roll, genererar alternativ och ber testare om godkännande.
- Intelligent automatiserad testning (nivå 4): De bästa åtgärderna väljs och utförs autonomt av AI, och mänsklig inblandning krävs endast när det behövs.
- Helt autonom testning (nivå 5): Testare överlämnar fullständig kontroll över testprocessen till AI, som kör testerna utan någon mänsklig inblandning.
Helt autonom testning är fortfarande en önskedröm, knappt i sin linda. På grund av begränsade resurser har de flesta enskilda testare och småskaliga projekt vanligtvis bara manuell testning i sin testplan.
De flesta stora företag har börjat följa en hybridstrategi där automatiserade testverktyg utför vissa testfall automatiskt, medan resten fortfarande utförs manuellt för att ge processen en mänsklig touch.
SapFix, Facebooks AI-verktyg, genererar till exempel självständigt korrigeringar för specifika buggar, vilket bidrar till att nya produkter kan lanseras snabbare.
Fördelarna med AI-ledd kvalitetssäkring
Att gå från manuell till AI-driven kvalitetssäkring erbjuder flera fördelar:
- Genererar intelligenta testdata: AI kan analysera kod, identifiera sårbarheter och skapa riktade testfall.
- Ökar noggrannheten: AI-driven kvalitetssäkring lämnar inget utrymme för mänskliga fel, vilket garanterar mjukvara av högre kvalitet.
- Sparar kostnader: Automatisering av repetitiva uppgifter minskar arbetskraftskostnaderna avsevärt.
- Ger snabbare resultat: AI kan arbeta dygnet runt och påskynda testprocessen utan att tröttna.
- Förbättrar effektiviteten: AI:s förmåga att hantera komplexa uppgifter garanterar konsekventa och tillförlitliga testresultat.
- Ger kontinuerlig förbättring: AI studerar historiska data för att förutsäga fel och ge underhållsvarningar i rätt tid.
Begränsningarna med manuell testning och hur AI kan förändra det
Manuell testning har länge varit en vanlig metod inom kvalitetssäkring, men flera begränsningar gör den alltmer otillräcklig för den moderna mjukvaruutvecklingscykeln.
Låt oss utforska de största utmaningarna med manuell testning och hur AI kan hantera dem:
🔮 Scenario 1: Tidskrävande regressionstestning
Manuella begränsningar: QA-team spenderar ofta timmar på att upprepa samma test för varje kodändring, vilket leder till ineffektivitet.
AI-lösning: AI-verktyg kan automatisera regressionstestning, utföra stora volymer testfall på några minuter och förbättra täckningen med hjälp av maskininlärningsmodeller.
🔮 Scenario 2: Inkonsekvent buggdetektering
Manuella begränsningar: Mänskliga testare kan förbise fel på grund av trötthet eller tidsbrist.
AI-lösning: AI-driven kvalitetssäkring garanterar omfattande täckning och upptäcker subtila mönster och fel som mänskliga testare kan missa.
🔮 Scenario 3: Begränsad testtäckning
Manuella begränsningar: Tidsbrist kan tvinga testare att fokusera enbart på grundläggande testfall, vilket innebär att gränsfall förblir outforskade.
AI-lösning: AI genererar omfattande testscenarier som säkerställer bredare täckning, inklusive extrema och komplexa fall.
🔮 Scenario 4: Fördröjda återkopplingsloopar
Manuella begränsningar: Manuell testning skapar ofta flaskhalsar, vilket försenar mjukvarureleaser.
AI-lösning: AI-driven kontinuerlig testning ger omedelbar feedback, vilket hjälper till att lösa problem tidigt i utvecklingen och påskyndar release-cyklerna.
Dessa fördelar med AI-testverktyg sparar tid, förbättrar noggrannheten, utökar testtäckningen och påskyndar utvecklingscyklerna.
Vanliga tillämpningar av AI inom kvalitetssäkring
Vi har sammanställt en lista med specifika användningsfall för att bättre förstå kvalitetssäkring av programvara. Låt oss se hur AI kan användas i programvaruutveckling!
1. Granska kundinteraktioner över olika kanaler
AI analyserar kundinteraktioner över flera kanaler, såsom telefon, e-post, chattbottar och sociala medier, för att utvärdera om de uppfyller kvalitetssäkringsstandarder.
Genom att utvärdera dessa konversationer kan AI identifiera potentiella problem i kommunikationen, inkonsekvenser i supportkvaliteten och områden som kan förbättras.
Dessa insikter kan förbättra medarbetarutbildningen, finjustera supportscript och förbättra den övergripande kundupplevelsen. Denna analysnivå säkerställer att kundkontakterna konsekvent uppfyller de kvalitetsmål som organisationen har satt upp.
2. Användning av naturlig språkbehandling (NLP)
AI som drivs av NLP kan tolka användarinstruktioner och krav och omvandla dem till testfall som kan utföras utan manuellt arbete.
NLP hjälper till att överbrygga klyftan mellan mänskligt skrivna krav och tekniska tester, vilket gör det möjligt för AI att generera automatiserade skript från naturligt språk. Denna automatisering sparar betydande tid och minskar risken för missförstånd eller feltolkningar under testningen.
Genom att omvandla naturligt språk till körbara testfall kan AI göra kvalitetssäkring mer effektiv och tillgänglig för team som saknar specialiserad kodningskompetens.
3. Få UI-validering
Validering av användargränssnitt (UI) är en viktig del av kvalitetssäkring, som säkerställer att programvarans utseende och funktionalitet förblir konsekvent på olika enheter, webbläsare och upplösningar.
AI-drivna visuella verifieringar jämför skärmdumpar av applikationen i olika miljöer för att upptäcka avvikelser som felaktigt justerade element, felaktiga teckensnitt eller saknade komponenter. Detta säkerställer att slutanvändarupplevelsen förblir enhetlig och att du kan åtgärda eventuella avvikelser i användargränssnittet innan lanseringen.
4. Upptäcka visuella regressioner
Visuell regressionsdetektering identifierar oavsiktliga förändringar som kan påverka användarupplevelsen, till exempel layoutförändringar eller oväntade förändringar efter en koduppdatering.
AI studerar nuvarande och tidigare ögonblicksbilder för att verifiera om du har ändrat tidigare design, vilket gör det möjligt för teamen att upptäcka problem som annars kanske skulle ha förblivit oupptäckta.
Detta säkerställer att de visuella aspekterna av applikationen förblir konsekventa, vilket bibehåller en högkvalitativ användarupplevelse genom alla uppdateringar.
5. Genomföra prediktiv analys
AI inom kvalitetssäkring kan använda prediktiv analys för att förbättra mjukvarukvaliteten genom att analysera historiska testdata. AI kan också förutsäga potentiella problemområden i den aktuella mjukvaruversionen genom att identifiera mönster från tidigare problem och fel.
Denna proaktiva strategi hjälper QA-team att prioritera testarbetet, fokusera på högriskområden och förebygga fel innan de uppstår. Prediktiv analys hjälper också till att uppskatta sannolikheten för framtida problem, vilket gör det möjligt för teamet att fördela resurserna mer effektivt och säkerställa mjukvarans stabilitet och tillförlitlighet.
6. Testning av API
Applikationsprogrammeringsgränssnitt (API:er) är avgörande i modern programvara, eftersom de möjliggör kommunikation mellan olika system.
AI förbättrar API-användningen genom att kontinuerligt övervaka viktiga prestandamätvärden, såsom svarstider, felfrekvenser och genomströmning.
Med hjälp av maskininlärningsalgoritmer kan AI förstå standardbeteendemönster och snabbt identifiera avvikelser som kan indikera ett problem. Om en avvikelse upptäcks kan AI fastställa orsaken och antingen föreslå eller implementera korrigeringar, vilket säkerställer att API:er fungerar optimalt och säkert.
Denna kontinuerliga övervakning bidrar till att upprätthålla tillförlitligheten och effektiviteten hos sammankopplade mjukvarusystem, vilket i slutändan förbättrar applikationernas totala prestanda.
Hur man implementerar AI i kvalitetssäkring
Att integrera AI i din kvalitetssäkringsprocess är en vinst för alla inblandade, men hur ska du gå tillväga? Följ denna process för en snabb introduktion:
Steg 1: Utvärdera dina nuvarande kvalitetssäkringsprocesser
En QA-konsult behöver analysera din befintliga QA-process för att lista dess huvudsakliga begränsningar och påverkan.
De kommer till exempel att utvärdera projektdokumentation, automatiseringsgrad och teamkommunikation för att avgöra om din mjukvarutestningsprocess ger resultat.
Steg 2: Välj rätt AI-verktyg
QA-team bör överväga de bästa automatiserade testverktygen för kvalitetssäkring. De bör kunna garantera effektivitet, underhållsbarhet, konsistens och skalbarhet.
Det kanske låter som skryterier, men ClickUp uppfyller alla dessa krav (och mer därtill). När du använder ClickUp behöver du inte lära dig alla finesserna i att använda AI för att automatisera uppgifter.
Det är en allt-i-ett-programvara för projektledning som intuitivt hjälper till med olika användningsfall, buggspårning och andra utmaningar inom kvalitetshantering.
Men hur är det möjligt?
ClickUp använder sin AI-modell, ClickUp Brain, för att underlätta kvalitetssäkring för QA-team.
ClickUp Brain
QA-experter ansvarar för att säkerställa API:ers tillförlitlighet och prestanda i olika projekt. De kommer att vara överarbetade, trötta och frustrerade. Dessutom kommer det att finnas ett enormt tryck att slutföra arbetet i tid.
Upptäck ClickUp Brain och dess NLP-drivna automatiseringsfunktioner! De professionella användarna kan helt enkelt beskriva vad de vill automatisera med ett enkelt och direkt språk – generera skript, leta efter specifika buggar eller till och med ge specifika svar om buggar upptäcks – och ClickUp Brain sköter resten.
Dessutom innebär hantering av API-testfall, övervakning av uppdateringar och hantering av problem att man måste jonglera uppgifter mellan fem olika verktyg. Så är dock inte fallet med ClickUp Brain, där du kan integrera externa plattformar som GitHub för kodändringar på ett och samma ställe.
ClickUp Brain kommer att kunna samla in en djup kontextuell förståelse för din arbetsprocess tack vare dessa integrationer. Det kommer i sin tur att automatisera många processer också.
Att skapa produktdokumentation är till exempel en ganska lång process. Med ClickUp Brain kan du använda förformaterade AI-prompter och skapa specifika dokument på några minuter. De har till och med fördefinierade fält för slutpunkter, förväntade resultat och testresultat.
Det bästa av allt? Du behöver inte korrekturläsa, verifiera fakta eller formatera produktdokumentationen – verktyget gör det åt dig och presenterar allt i detalj.
Ett annat viktigt element i kvalitetssäkring är att veta vad användarna tycker om din produkt. Att analysera användarnas beteende är en tröttsam men nödvändig uppgift.
Du kan dock använda ClickUp Brain för att samla in insikter och förstå dina kunder genom att be det skapa AI-drivna sammanfattningar. Du kan använda resultatet för att förbättra din produkt och utforma en ny färdplan utifrån dina kunders behov.
QA-chefer kan också generera veckosammanfattningar för att informera teamet om API-testning, slutförda tester, identifierade buggar och väntande uppgifter utan att behöva sammanställa data manuellt.
Steg 3: Utbilda ditt team
Du behöver ett team vid din sida för att AI verkligen ska lyckas inom kvalitetssäkring, och det är viktigt att utbilda dem i att arbeta med AI-drivna testverktyg.
Börja med en teknikvänlig miljö. Ge tillgång till resurser som workshops och kurser, planera in praktisk utbildning och uppmuntra nyfikenhet kring verktygen.
Det kan dock ta tid att planera och följa upp allas framsteg under ett program. Använd ClickUps mall för arbetsfördelningsstruktur för utbildningsprogram för att hantera flera uppgifter och samtidigt hålla deadlines.
Du kan använda mallen för att dela upp komplexa uppgifter i hanterbara åtgärder, fördela dem mellan teammedlemmarna och uppdatera dem vid förändringar.
Denna mall är utmärkt för:
- Definiera tydliga mål och resultat för varje fas i ditt utbildningsprogram
- Organisera och strukturera ditt utbildningsprogram effektivt
- Tilldela uppgifter och leveranser till teammedlemmar och fördela ansvar
- Spåra framsteg för att hålla programmet enligt schemat och se till att ingen teammedlem hamnar på efterkälken.
Steg 4: Automatisera testprocesser
Utan att automatisera vissa "rutinmässiga" delar av testprocessen kommer du att sluta med ett utmattat kvalitetssäkringsteam och sprints som löper över deadline.
Nu kan du använda ClickUp Automations som en helhetslösning för alla dina behov.
Automatisera hanteringen av testfall
Använd helt enkelt ClickUp AI Automation Builder för att beskriva kriterierna för att utlösa testfallsgranskningar, så genererar ClickUp automatiskt automatiseringen.
Som ett resultat kan du tilldela granskare uppgifter för att skapa testfall inom en specifik mapp/lista. Du kommer också att kunna koppla in alla teammedlemmar i uppdateringarna.
Automatisera hanteringen av felrapporter
Skapa ett automatiserat arbetsflöde för att tilldela nya felrapporter eller felanmälningar till teammedlemmar. Du kan också omfördela uppgifterna till dem som initierade testerna från början.
ClickUp Automations gör det även möjligt för alla teammedlemmar att kommentera uppgiften och samarbeta proaktivt.
Steg 5: Övervaka och optimera
Arbetet slutar inte när du har implementerat AI-integrationer i din kvalitetssäkringsprocess. Du måste övervaka verktygets prestanda och utvärdera resultaten för att identifiera sårbarheter och optimera det iterativt enligt dina krav.
För att säkerställa en felfri användning av AI inom kvalitetssäkring måste dock alla teammedlemmar vara på samma sida. Det kan låta lättare sagt än gjort, men en fast mall kan hjälpa dig att uppnå detta.
ClickUp-mall för testhantering
ClickUp Test Management Template kan stödja dina nuvarande och framtida automatiseringsbehov. QA-team kan använda mallens analyser och anpassade vyer för att samla in värdefull utbildningsdata, identifiera automatiseringsmöjligheter och validera AI-genererade testfall.
Med den här mallen kan du:
- Standardisera testdokumentationen
- Implementera AI-genererade testfall tillsammans med manuella testfall
- Skala framgångsrika AI-mönster över testsuiter
- Behåll en hybridstrategi med AI och manuell övervakning
- Använd mallens granskningssystem för att validera AI-beslut.
Med hjälp av ClickUp Bug and Issue Tracking Template kan du dessutom samarbeta med olika teammedlemmar för att leverera bättre produkter. Det erbjuder en omfattande lösning som överbryggar nuvarande testbehov med framtida AI-funktioner.
Mallens automatiserade arbetsflöden och anpassade intagsformulär är värdefulla för att standardisera processerna för felrapportering. Det möjliggör också tvärfunktionellt samarbete, vilket möjliggör smidig kommunikation mellan ingenjörer, produktteam och support.
För att utföra webbläsaröverskridande tester och rapportera buggar kan du också prova ClickUps nya integration LambdaTest, som kan hjälpa till med testning av webbapplikationer på olika enheter.
ClickUp gör det enklare för vårt teknikteam att länka vår GitHub-sammanslagningsbegäran till de uppgifter som tilldelats respektive frontend- och backend-utvecklare. Som QA-teamledare är det nu mycket enklare att spåra framstegen för sammanslagningsbegäran och börja utföra testfrågor på de nya sammanslagna ändringarna!
ClickUp gör det enklare för vårt teknikteam att länka vår GitHub-sammanslagningsbegäran till de uppgifter som tilldelats respektive frontend- och backend-utvecklare. Som QA-teamledare är det nu mycket enklare att spåra framstegen för sammanslagningsbegäran och börja utföra testfrågor på de nya sammanslagna ändringarna!
Utmaningar med att implementera AI i kvalitetssäkring
AI är ett modeord inom all teknik, och kvalitetssäkring är inte immunt mot entusiasmen. Det kan dock vara en bra idé att hoppa på AI-tåget med försiktighet.
Trots alla fördelar och nästan magiska förmågor finns det fortfarande flera problem när det gäller att framgångsrikt implementera AI i kvalitetssäkring:
♦️ Hinder för datakvalitet och standardisering
AI-system är starkt beroende av historiska data för att lära sig och göra förutsägelser. Inkonsekventa, ofullständiga eller föråldrade data kan dock äventyra AI-modellens prestanda. Till exempel kan QA-team ha data som spänner över flera system, var och ett med olika format, vilket gör det svårt för AI att dra meningsfulla slutsatser.
Möjlig lösning: För att hantera detta måste organisationer prioritera datarensning och standardisering innan de implementerar AI-lösningar.
♦️ Integration med befintliga CI/CD-pipelines
Att integrera AI i pipelines för kontinuerlig integration/kontinuerlig distribution (CI/CD) kan vara en utmaning. Till exempel kan en pipeline som normalt slutför tester på under en timme drabbas av betydande förseningar när du introducerar AI på grund av modellens bearbetningstid.
Möjlig lösning: För att framgångsrikt integrera AI måste organisationer se till att AI passar in sömlöst i befintliga arbetsflöden utan att orsaka betydande störningar.
♦️ Tillit och valideringskostnader
En av de största utmaningarna med AI-genererade testfall är behovet av mänsklig validering. AI kan fatta beslut baserat på data, men det saknas ofta transparens i hur dessa beslut fattas.
AI:s "svarta låda"-karaktär kan göra det svårt för kvalitetssäkringsteam att lita fullt ut på AI-resultat, särskilt i reglerade branscher där efterlevnad är avgörande.
Möjlig lösning: Organisationer som använder AI inom kvalitetssäkring måste investera i processer som möjliggör mänsklig övervakning, så att AI-genererade testfall är tillförlitliga och uppfyller branschstandarder.
Bästa praxis för implementering av AI inom kvalitetssäkring
För att få ut mesta möjliga av AI i mjukvarutestning, följ dessa bästa praxis:
- Fastställ tydliga mål för AI-implementering
- Börja AI-integrationen med specifika testfallsscenarier för att mäta effektiviteten.
- Kombinera AI-driven testning med manuell utforskande testning
- Träna AI-modeller med högkvalitativa, mångsidiga datamängder för omfattande resultat.
- Uppmuntra kunskapsdelning mellan AI-experter, kvalitetssäkringsteam och andra intressenter.
- Se till att din personal bygger upp kompetens inom AI för att uppnå kvalitetsresultat.
ClickUp: Din perfekta lösning för autonom mjukvarutestning
Att integrera AI i kvalitetssäkring är inte längre en framtida trend utan snarare en nödvändighet i dag. Övergången till AI-ledd kvalitetssäkring garanterar snabbare och effektivare testprocesser och ger konsekventa kvalitetsresultat.
Med en allt-i-ett-lösning som ClickUp kan du hantera generering av testdata, automatisera skapandet av tester, spåra buggar och till och med skapa detaljerade rapporter på en och samma plattform.
Om du ännu inte har börjat använda AI för kvalitetssäkring är det dags att göra det nu. Börja din resa idag och upplev hur AI kan förändra dina kvalitetssäkringsprocesser.
Registrera dig gratis på ClickUp och förbättra din kvalitetssäkring som aldrig förr!