วิธีใช้ AI เพื่อการประกันคุณภาพ

ไข้แห่งระบบอัตโนมัติได้แพร่กระจายไปทั่วอุตสาหกรรมการทดสอบซอฟต์แวร์ ทีมประกันคุณภาพ (QA) กำลัง เปลี่ยนจากการทดสอบด้วยมือไปสู่กระบวนการอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว เพื่อปรับปรุงความเร็วในการตรวจจับข้อบกพร่องและหลีกเลี่ยงความล้มเหลวด้านคุณภาพ

ดังนั้น, อัลกอริทึม AI สามารถเป็นพันธมิตรที่ดีที่สุดของคุณได้ ไม่ว่าคุณต้องการความช่วยเหลือในการทดสอบหรือตลอดกระบวนการพัฒนา

ในคู่มือฉบับละเอียดนี้ เราจะครอบคลุมวิธีการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพในงานประกันคุณภาพ ปรับปรุงกระบวนการ QA ของคุณและผสาน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของทีมซอฟต์แวร์

การเข้าใจ AI ในด้านการประกันคุณภาพ

การเดินทางของการประกันคุณภาพในการทดสอบซอฟต์แวร์นั้นยาวนานและค่อยเป็นค่อยไป โดยเริ่มจากการทดสอบด้วยมือไปจนถึงการทดสอบอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ

ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในเส้นทางนี้ โดยทำให้การทดสอบฉลาดขึ้น รวดเร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แบบจำลองการทดสอบซอฟต์แวร์อัตโนมัติ (ASTM) ลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์อย่างต่อเนื่องโดยใช้ AI เพื่อทำให้กระบวนการทดสอบซอฟต์แวร์ทั้งหมดเป็นอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้วจะมีหกระดับ:

การทดสอบแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบยังคงเป็นเพียงความฝันที่ห่างไกล ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นเท่านั้น เนื่องจากทรัพยากรที่จำกัด ผู้ทดสอบรายบุคคลและโครงการขนาดเล็กส่วนใหญ่มักจะมีเพียงการทดสอบแบบแมนนวลในแผนการทดสอบของพวกเขาเท่านั้น

ประโยชน์ของการประกันคุณภาพที่นำโดยปัญญาประดิษฐ์

การเปลี่ยนจากการประกันคุณภาพแบบแมนนวลไปสู่การขับเคลื่อนด้วย AI มอบประโยชน์หลายประการ:

ข้อจำกัดของการทดสอบด้วยมือและวิธีที่ AI สามารถเปลี่ยนแปลงได้

การทดสอบแบบแมนนวลเป็นวิธีการที่ใช้มานานในกระบวนการควบคุมคุณภาพ (QA) แต่ข้อจำกัดหลายประการทำให้การทดสอบนี้ไม่เพียงพอสำหรับวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่

มาสำรวจความท้าทายหลักของการทดสอบแบบแมนนวลและวิธีที่ AI สามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้:

🔮 สถานการณ์ที่ 1: การทดสอบการถดถอยที่ใช้เวลานาน

ข้อจำกัดด้วยตนเอง: ทีม QA มักใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทดสอบซ้ำๆ สำหรับการเปลี่ยนแปลงโค้ดทุกครั้ง ซึ่งส่งผลให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพ

🔮 สถานการณ์ที่ 2: การตรวจจับข้อบกพร่องที่ไม่สม่ำเสมอ

ข้อจำกัดแบบแมนนวล: ผู้ทดสอบมนุษย์อาจมองข้ามข้อบกพร่องเนื่องจากความเหนื่อยล้าหรือข้อจำกัดด้านเวลา

🔮 สถานการณ์ที่ 3: การครอบคลุมการทดสอบที่จำกัด

ข้อจำกัดด้วยตนเอง: ข้อจำกัดด้านเวลาอาจบังคับให้ผู้ทดสอบต้องมุ่งเน้นเฉพาะกรณีทดสอบพื้นฐานเท่านั้น ทำให้กรณีขอบเขตไม่ได้รับการสำรวจ

🔮 สถานการณ์ที่ 4: วงจรการตอบกลับล่าช้า

ข้อจำกัดในการทำงานด้วยมือ: การทดสอบด้วยมือมักสร้างคอขวด ทำให้การปล่อยซอฟต์แวร์ล่าช้า

ประโยชน์ของเครื่องมือทดสอบ AI เหล่านี้ช่วยประหยัดเวลา ปรับปรุงความถูกต้อง ขยายขอบเขตการทดสอบ และเร่งกระบวนการพัฒนา

การประยุกต์ใช้ AI ที่พบได้ทั่วไปในด้านการประกันคุณภาพ

เราได้เตรียมรายการกรณีการใช้งานเฉพาะเพื่อทำความเข้าใจการประกันคุณภาพซอฟต์แวร์ให้ดียิ่งขึ้น มาดูวิธีการใช้ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์กัน!

1. ทบทวนการโต้ตอบกับลูกค้าข้ามช่องทาง

โดยการประเมินการสนทนาเหล่านี้ AI สามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการสื่อสาร ความไม่สอดคล้องกันในคุณภาพการสนับสนุน และพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมพนักงาน ปรับปรุงสคริปต์การสนับสนุน และยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม การวิเคราะห์ในระดับนี้ช่วยให้มั่นใจว่าปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่องค์กรกำหนดไว้อย่างสม่ำเสมอ

2. การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

NLP ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อกำหนดที่เขียนโดยมนุษย์กับการทดสอบทางเทคนิค ทำให้ AI สามารถสร้างสคริปต์อัตโนมัติจากภาษาธรรมชาติได้ การทำงานอัตโนมัตินี้ช่วยประหยัดเวลาอย่างมากและลดโอกาสของการเข้าใจผิดหรือการตีความผิดพลาดระหว่างการทดสอบ

โดยการแปลงภาษาธรรมชาติให้เป็นกรณีทดสอบที่สามารถดำเนินการได้, AI สามารถทำให้การตรวจสอบคุณภาพมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถเข้าถึงได้สำหรับทีมที่ขาดความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดเฉพาะทาง

3. การได้รับการยืนยันจาก UI

การตรวจสอบความถูกต้องของส่วนติดต่อผู้ใช้ (UI) เป็นส่วนสำคัญของการควบคุมคุณภาพ (QA) ที่ช่วยให้แน่ใจว่าลักษณะและการทำงานของซอฟต์แวร์ยังคงสอดคล้องกันบนอุปกรณ์ต่างๆ เบราว์เซอร์ และความละเอียดหน้าจอที่แตกต่างกัน

4. การตรวจจับการถดถอยทางสายตา

การตรวจจับการถดถอยทางภาพจะระบุการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ตั้งใจซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ เช่น การเปลี่ยนแปลงเลย์เอาต์หรือการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดหลังจากการอัปเดตโค้ด

สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่าองค์ประกอบด้านภาพของแอปพลิเคชันยังคงความสอดคล้องกันไว้ได้ ซึ่งช่วยรักษาประสบการณ์การใช้งานที่มีคุณภาพสูงตลอดการอัปเดต

5. การดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยให้ทีม QA สามารถจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบ มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง และป้องกันข้อบกพร่องก่อนที่จะเกิดขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยประเมินความน่าจะเป็นของปัญหาในอนาคต ทำให้ทีมสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และรับประกันความเสถียรและความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์

6. การทดสอบ API

แอปพลิเคชันโปรแกรมมิงอินเตอร์เฟซ (API) มีความสำคัญอย่างยิ่งในซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ช่วยให้การสื่อสารระหว่างระบบต่าง ๆ เป็นไปได้

การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องนี้ช่วยรักษาความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของระบบซอฟต์แวร์ที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งในที่สุดจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของแอปพลิเคชัน

วิธีการนำ AI มาใช้ในประกันคุณภาพ

การผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับกระบวนการประกันคุณภาพของคุณเป็นประโยชน์สำหรับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง แต่คุณควรเริ่มต้นอย่างไร? ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อเป็นแนวทางเบื้องต้นอย่างรวดเร็ว:

ขั้นตอนที่ 1: ประเมินกระบวนการ QA ปัจจุบันของคุณ

ที่ปรึกษา QA จำเป็นต้องวิเคราะห์กระบวนการ QA ที่มีอยู่ของคุณเพื่อระบุข้อจำกัดหลักและผลกระทบที่เกิดขึ้น

ขั้นตอนที่ 2: เลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะสม

ทีม QA ควรพิจารณาเครื่องมือทดสอบอัตโนมัติที่ดีที่สุดสำหรับการประกันคุณภาพ พวกเขาควรสามารถรับประกันประสิทธิภาพ ความสามารถในการบำรุงรักษา ความสม่ำเสมอ และความสามารถในการขยายตัว

นี่อาจฟังดูเหมือนการคุยโม้แบบถ่อมตัว แต่ClickUpสามารถทำได้ครบทุกข้อ (และมากกว่านั้น) เมื่อใช้ ClickUp คุณไม่จำเป็นต้องเรียนรู้รายละเอียดซับซ้อนในการใช้ AI เพื่อทำงานอัตโนมัติ

เป็นซอฟต์แวร์การจัดการโครงการทีมแบบครบวงจรที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้งานที่หลากหลาย การติดตามข้อบกพร่อง และจัดการปัญหาคุณภาพอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แต่นั่นเป็นไปได้อย่างไร?

ดีครับ, ClickUp ใช้แบบจำลอง AI ของตัวเองClickUp Brain เพื่อช่วยให้การประกันคุณภาพสำหรับทีม QA.

คลิกอัพ เบรน

ผู้เชี่ยวชาญด้านคุณภาพ (QA) มีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของ API ในโครงการต่าง ๆ พวกเขาจะต้องทำงานหนัก รู้สึกเหนื่อยล้า และหงุดหงิด นอกจากนี้ยังต้องเผชิญกับแรงกดดันอย่างมากในการทำงานให้เสร็จตามกำหนดเวลา

ClickUp Brain จะสามารถรวบรวมความเข้าใจเชิงบริบทที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับกระบวนการทำงานของคุณได้ด้วยการผสานรวมเหล่านี้ ซึ่งจะช่วยทำให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติมากขึ้นด้วยเช่นกัน

ส่วนที่ดีที่สุด? คุณไม่จำเป็นต้องตรวจทาน แก้ไขข้อเท็จจริง หรือจัดรูปแบบเอกสารผลิตภัณฑ์; เครื่องมือจะทำทั้งหมดนี้ให้คุณและนำเสนอทุกอย่างอย่างละเอียด

อีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของการควบคุมคุณภาพคือการรู้ว่าผู้ใช้คิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ เป็นงานที่เหนื่อยแต่จำเป็นอย่างยิ่ง

ผู้นำ QA สามารถสร้างสรุปประจำสัปดาห์เพื่อแจ้งให้ทีมทราบเกี่ยวกับการทดสอบ API, การทดสอบที่เสร็จสิ้น, ข้อบกพร่องที่พบ, และงานที่รอการดำเนินการ โดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง

ขั้นตอนที่ 3: ฝึกอบรมทีมงานของคุณ

คุณต้องการทีมงานอยู่เคียงข้างเพื่อให้ AI ประสบความสำเร็จอย่างแท้จริงใน QA และการฝึกอบรมพวกเขาให้ทำงานร่วมกับเครื่องมือทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นสิ่งสำคัญ

เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าที่เป็นมิตรกับเทคโนโลยี จัดหาทรัพยากร เช่น เวิร์กช็อปและหลักสูตร กำหนดตารางการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติ และส่งเสริมความอยากรู้อยากเห็นเกี่ยวกับเครื่องมือต่างๆ

อย่างไรก็ตาม การวางแผนและติดตามความคืบหน้าของทุกคนในระหว่างโปรแกรมอาจใช้เวลาของคุณใช้เทมเพลตโครงสร้างการแบ่งงานของโปรแกรมการฝึกอบรม ClickUpเพื่อจัดการงานหลายอย่างในขณะที่บรรลุกำหนดเวลา

ดาวน์โหลดเทมเพลตนี้

คุณสามารถใช้เทมเพลตเพื่อแยกงานที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ จัดสรรให้กับสมาชิกในทีม และอัปเดตเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง

เทมเพลตนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ:

ขั้นตอนที่ 4: อัตโนมัติกระบวนการทดสอบ

หากไม่ทำการอัตโนมัติบางส่วนของกระบวนการทดสอบที่เป็น 'กิจวัตร' คุณจะจบลงด้วยทีม QA ที่เหนื่อยล้าและการวิ่งสปรินต์ที่เกินกำหนดเวลา

ตอนนี้คุณสามารถใช้ClickUp Automationsเป็นโซลูชันครบวงจรสำหรับทุกความต้องการของคุณ

ระบบอัตโนมัติการจัดการกรณีทดสอบ

เพียงใช้ ClickUp AI Automation Builder เพื่ออธิบายเกณฑ์สำหรับการกระตุ้นการตรวจสอบกรณีทดสอบ แล้ว ClickUp จะสร้างระบบอัตโนมัติให้คุณโดยอัตโนมัติ

ดังนั้น คุณสามารถมอบหมายผู้ตรวจสอบให้ทำภารกิจการสร้างกรณีทดสอบภายในโฟลเดอร์/รายการที่เฉพาะเจาะจงได้ คุณยังสามารถให้ทีมทุกคนได้รับการอัปเดตทั้งหมดได้

ระบบอัตโนมัติการจัดการรายงานข้อบกพร่อง

ตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติเพื่อมอบหมายรายงานข้อบกพร่องหรือบัตรข้อบกพร่องใหม่ให้กับสมาชิกในทีม คุณสามารถมอบหมายงานใหม่ให้กับผู้ที่ทำให้เกิดการทดสอบในครั้งแรกได้เช่นกัน

ClickUp Automations ยังอนุญาตให้สมาชิกทุกคนในทีมแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับงานและทำงานร่วมกันได้อย่างเชิงรุก

ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบและปรับปรุงให้เหมาะสม

งานไม่ได้หยุดเมื่อคุณได้ทำการผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการ QA ของคุณแล้ว คุณจำเป็นต้องติดตามประสิทธิภาพของเครื่องมือและประเมินผลลัพธ์เพื่อระบุช่องโหว่และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามความต้องการของคุณ

อย่างไรก็ตาม เพื่อให้การทำงานของ AI ในการประกันคุณภาพปราศจากข้อผิดพลาด คุณจำเป็นต้องให้สมาชิกทุกคนในทีมมีความเข้าใจตรงกัน ซึ่งอาจฟังดูง่ายกว่าการทำจริง แต่การใช้แม่แบบที่กำหนดไว้สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้

เทมเพลตการจัดการการทดสอบ ClickUp

เทมเพลตการจัดการการทดสอบของ ClickUpสามารถรองรับความต้องการด้านระบบอัตโนมัติในปัจจุบันและอนาคตของคุณได้ ทีม QA สามารถใช้การวิเคราะห์และมุมมองที่กำหนดเองของเทมเพลตเพื่อรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมที่มีค่า ระบุโอกาสในการทำงานอัตโนมัติ และตรวจสอบความถูกต้องของกรณีทดสอบที่สร้างโดย AI

ดาวน์โหลดเทมเพลตนี้

ด้วยเทมเพลตนี้ คุณสามารถ:

เพื่อทำการทดสอบข้ามเบราว์เซอร์และรายงานข้อบกพร่อง คุณยังสามารถลองใช้การผสานรวมใหม่ของ ClickUp คือLambdaTest ซึ่งสามารถช่วยในการทดสอบแอปพลิเคชันเว็บบนอุปกรณ์ต่างๆ ได้

ClickUp ช่วยให้ทีมเทคโนโลยีของเราสามารถเชื่อมโยงคำขอการผสานใน GitHub กับงานที่มอบหมายให้กับนักพัฒนา frontend และ backend ได้อย่างง่ายดายขึ้น ในฐานะผู้นำทีม QA ตอนนี้การติดตามความคืบหน้าของคำขอการผสานและการเริ่มทำการทดสอบบนการเปลี่ยนแปลงที่ผสานใหม่กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมาก!

ความท้าทายในการนำ AI มาใช้ใน QA

AI เป็นคำฮิตติดปากสำหรับทุกสิ่งที่เกี่ยวกับเทคโนโลยี และการประกันคุณภาพก็ไม่อาจหลีกเลี่ยงความตื่นเต้นนี้ได้ อย่างไรก็ตาม การกระโดดเข้าร่วมกระแส AI อย่างระมัดระวังอาจเป็นความคิดที่ดี

แม้จะมีประโยชน์และความสามารถที่เกือบจะมหัศจรรย์ แต่ยังมีปัญหาหลายประการเมื่อพูดถึงการนำไปใช้ของ AI ใน QA อย่างประสบความสำเร็จ:

♦️ อุปสรรคด้านคุณภาพและมาตรฐานของข้อมูล

ระบบ AI อาศัยข้อมูลทางประวัติศาสตร์เป็นอย่างมากเพื่อเรียนรู้และทำนายอนาคต อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอ ไม่สมบูรณ์ หรือล้าสมัยอาจทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI ลดลงได้ ตัวอย่างเช่น ทีม QA อาจมีข้อมูลที่ครอบคลุมหลายระบบ ซึ่งแต่ละระบบอาจใช้รูปแบบที่แตกต่างกัน ทำให้ AI ยากที่จะได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

♦️ การผสานรวมกับ CI/CD pipeline ที่มีอยู่

การนำ AI มาใช้ในกระบวนการรวมอย่างต่อเนื่อง/การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) อาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล ตัวอย่างเช่น กระบวนการที่ปกติแล้วจะทำการทดสอบเสร็จสิ้นภายในเวลาไม่ถึงชั่วโมง อาจพบความล่าช้าอย่างมากเมื่อคุณนำ AI เข้ามาใช้ เนื่องจากเวลาในการประมวลผลของโมเดล

♦️ ความไว้วางใจและการตรวจสอบความถูกต้อง

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของกรณีทดสอบที่สร้างโดย AI คือความจำเป็นในการตรวจสอบโดยมนุษย์ AI สามารถตัดสินใจตามข้อมูลได้ แต่บ่อยครั้งขาดความโปร่งใสในวิธีการตัดสินใจเหล่านั้น

ลักษณะ "กล่องดำ" ของ AI อาจทำให้ทีม QA ไว้วางใจผลลัพธ์ของ AI ได้อย่างเต็มที่ยากขึ้น โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดซึ่งการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นสิ่งสำคัญ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI มาใช้ในงานประกันคุณภาพ

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก AI ในการทดสอบซอฟต์แวร์ ให้ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

ClickUp: โซลูชันที่สมบูรณ์แบบสำหรับการทดสอบซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ

การผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการประกันคุณภาพไม่ใช่เทรนด์ในอนาคตอีกต่อไป แต่เป็นความจำเป็นในปัจจุบัน การเปลี่ยนไปสู่การประกันคุณภาพที่นำโดย AI ช่วยให้กระบวนการทดสอบรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พร้อมทั้งส่งมอบผลลัพธ์คุณภาพที่สม่ำเสมอ

การใช้โซลูชันแบบครบวงจรอย่าง ClickUp คุณสามารถจัดการการสร้างข้อมูลทดสอบ, อัตโนมัติการสร้างทดสอบ, ติดตามบั๊ก, และแม้กระทั่งสร้างรายงานอย่างละเอียดบนแพลตฟอร์มเดียว

หากคุณยังไม่ได้ใช้ AI สำหรับการประกันคุณภาพ (QA) ถึงเวลาแล้วที่คุณควรเริ่ม เริ่มต้นการเดินทางของคุณวันนี้และสัมผัสว่า AI สามารถเปลี่ยนแปลงกระบวนการประกันคุณภาพของคุณได้อย่างไร

สมัครใช้ ClickUpฟรีและยกระดับการควบคุมคุณภาพของคุณอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน!