Cơn sốt tự động hóa đã lan rộng trong ngành kiểm thử phần mềm. Các nhóm đảm bảo chất lượng (QA) đang nhanh chóng chuyển từ kiểm thử thủ công sang các quy trình tự động để cải thiện tốc độ phát hiện lỗi và tránh các sai sót về chất lượng.
Sự chuyển đổi này phần lớn được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Trên thực tế, khoảng 65% các nhóm QA hiện đang hợp tác với công nghệ AI, khiến nó trở thành một yếu tố quan trọng của ngành.
Vậy, các thuật toán AI có thể trở thành người đồng hành đắc lực của bạn, dù bạn cần hỗ trợ trong quá trình kiểm thử hay suốt quá trình phát triển.
Trong hướng dẫn chi tiết này, chúng tôi sẽ trình bày cách sử dụng AI hiệu quả trong đảm bảo chất lượng, tinh chỉnh quy trình QA và tích hợp AI để tăng hiệu quả của các nhóm phần mềm.
Hiểu về AI trong Kiểm soát Chất lượng
Hành trình của kiểm thử chất lượng phần mềm đã trải qua một quá trình dài và dần dần, từ kiểm thử thủ công đến kiểm thử hoàn toàn tự động.
AI đóng vai trò quan trọng trong hành trình này bằng cách giúp quá trình thử nghiệm trở nên thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Các mô hình kiểm tra phần mềm tự động (ASTM) dần dần giảm nhu cầu can thiệp của con người bằng cách sử dụng AI để tự động hóa và tối ưu hóa toàn bộ vòng đời kiểm tra phần mềm. Chúng thường có sáu cấp độ:
- Kiểm tra thủ công (cấp độ 0): Quá trình kiểm tra cần 100% sự can thiệp của con người, khiến nó tốn nhiều công sức và dễ xảy ra lỗi do con người
- Tự động hóa kiểm tra có hỗ trợ (cấp độ 1): Người kiểm tra vẫn đóng vai trò chính nhưng sử dụng máy tính để hỗ trợ các công việc cụ thể, giảm thiểu nỗ lực lặp đi lặp lại
- Tự động hóa thử nghiệm một phần (cấp độ 2): Con người và máy tính hợp tác với nhau, máy tính làm theo hướng dẫn của người thử nghiệm
- Kiểm tra tự động tích hợp (cấp độ 3): AI bắt đầu đóng vai trò tư vấn, tạo ra các tùy chọn và yêu cầu người kiểm tra phê duyệt
- Kiểm tra tự động thông minh (cấp độ 4): Các hành động tốt nhất được AI lựa chọn và thực hiện một cách tự động, chỉ cần sự can thiệp của con người khi cần thiết
- Kiểm tra hoàn toàn tự động (cấp độ 5): Người kiểm tra từ bỏ hoàn toàn quyền kiểm soát quá trình kiểm tra cho AI, AI sẽ thực hiện các bài kiểm tra mà không cần sự can thiệp của con người
Thử nghiệm hoàn toàn tự động vẫn chỉ là giấc mơ viển vông, mới chỉ ở giai đoạn sơ khai. Do nguồn lực giới hạn, hầu hết các thử nghiệm viên cá nhân và các dự án quy mô nhỏ thường chỉ có thử nghiệm thủ công trong kế hoạch thử nghiệm của họ.
Hầu hết các công ty lớn đã bắt đầu áp dụng phương pháp kết hợp, trong đó các công cụ kiểm tra tự động hóa thực hiện một số trường hợp kiểm tra tự động, còn lại vẫn được thực hiện thủ công để thêm yếu tố con người vào quy trình.
Ví dụ, SapFix, công cụ AI của Facebook, tự động tạo ra các bản sửa lỗi cho các lỗi cụ thể, giúp triển khai các sản phẩm mới nhanh hơn.
Lợi ích của kiểm tra chất lượng do AI dẫn dắt
Chuyển đổi từ kiểm thử thủ công sang kiểm thử do AI điều khiển mang lại nhiều lợi ích:
- Tạo dữ liệu thử nghiệm thông minh: AI có thể phân tích mã, xác định lỗ hổng và tạo các trường hợp thử nghiệm mục tiêu
- Tăng độ chính xác: QA dựa trên AI không để xảy ra lỗi do con người, đảm bảo phần mềm có chất lượng cao hơn
- Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại giúp giảm đáng kể chi phí nhân công
- Mang lại kết quả nhanh hơn: AI có thể làm việc suốt ngày đêm, đẩy nhanh quá trình thử nghiệm mà không bị mệt mỏi
- Cải thiện hiệu quả: Khả năng xử lý các công việc phức tạp của AI đảm bảo kết quả kiểm tra nhất quán và đáng tin cậy
- Cung cấp cải tiến liên tục: AI nghiên cứu dữ liệu lịch sử để dự đoán lỗi và cung cấp cảnh báo bảo trì kịp thời
Hạn chế của kiểm tra thủ công và cách AI có thể thay đổi điều đó
Kiểm tra thủ công là phương pháp lâu đời trong QA, nhưng một số giới hạn khiến phương pháp này ngày càng không phù hợp với vòng đời phát triển phần mềm hiện đại.
Hãy cùng tìm hiểu những thách thức chính của kiểm thử thủ công và cách AI có thể giải quyết chúng:
🔮 Trường hợp 1: Kiểm thử hồi quy tốn nhiều thời gian
Giới hạn thủ công: Các nhóm QA thường mất hàng giờ để lặp lại cùng một thử nghiệm cho mỗi thay đổi mã, dẫn đến sự kém hiệu quả.
Giải pháp AI: Các công cụ AI có thể tự động hóa kiểm tra hồi quy, thực hiện khối lượng lớn các trường hợp kiểm tra trong vài phút và cải thiện phạm vi bao phủ bằng cách sử dụng các mô hình học máy.
🔮 Trường hợp 2: Phát hiện lỗi không nhất quán
Giới hạn thủ công: Người kiểm tra có thể bỏ sót các lỗi do mệt mỏi hoặc hạn chế về thời gian.
Giải pháp AI: QA được điều khiển bởi AI đảm bảo phạm vi kiểm tra toàn diện, phát hiện các mẫu và lỗi tinh vi mà tester con người có thể bỏ qua.
🔮 Tình huống 3: Phạm vi kiểm tra giới hạn
Giới hạn thủ công: Giới hạn thời gian có thể buộc người kiểm tra chỉ tập trung vào các trường hợp kiểm tra cơ bản, bỏ qua các trường hợp ngoại lệ.
Giải pháp AI: AI tạo ra các kịch bản kiểm thử toàn diện, đảm bảo phạm vi kiểm thử rộng hơn, bao gồm cả các trường hợp biên và phức tạp.
🔮 Trường hợp 4: Chu trình phản hồi chậm trễ
Giới hạn thủ công: Kiểm tra thủ công thường tạo ra các điểm nghẽn, làm chậm trễ việc phát hành phần mềm.
Giải pháp AI: Thử nghiệm liên tục dựa trên AI cung cấp phản hồi ngay lập tức, giúp giải quyết các vấn đề sớm trong quá trình phát triển và đẩy nhanh chu kỳ phát hành.
Những lợi ích của công cụ kiểm tra AI giúp tiết kiệm thời gian, cải thiện độ chính xác, mở rộng phạm vi kiểm tra và đẩy nhanh chu kỳ phát triển.
Xem thêm: 10 Công cụ Kiểm thử Chất lượng Phần mềm Tốt Nhất cho Kiểm thử Phần mềm
Các ứng dụng phổ biến của AI trong kiểm tra chất lượng
Chúng tôi đã chuẩn bị một danh sách các trường hợp sử dụng cụ thể để hiểu rõ hơn về đảm bảo chất lượng phần mềm. Hãy cùng xem cách sử dụng AI trong phát triển phần mềm!
1. Xem xét các tương tác của khách hàng trên các kênh
AI phân tích các tương tác của khách hàng trên nhiều kênh, chẳng hạn như điện thoại, email, chatbot và mạng xã hội, để đánh giá xem chúng có đáp ứng các tiêu chuẩn QA hay không.
Bằng cách đánh giá các cuộc hội thoại này, AI có thể xác định các vấn đề tiềm ẩn trong giao tiếp, sự không nhất quán trong chất lượng hỗ trợ và các lĩnh vực cần cải thiện.
Những thông tin chi tiết này có thể nâng cao chất lượng đào tạo nhân viên, tinh chỉnh các kịch bản hỗ trợ và cải thiện trải nghiệm khách hàng tổng thể. Mức độ phân tích này đảm bảo rằng các tương tác với khách hàng luôn đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng do tổ chức đặt ra.
2. Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
AI được hỗ trợ bởi NLP có thể hiểu các hướng dẫn và yêu cầu của người dùng, biến chúng thành các trường hợp thử nghiệm có thể được thực hiện mà không cần nỗ lực thủ công.
NLP giúp thu hẹp khoảng cách giữa các yêu cầu do con người viết và các bài kiểm tra kỹ thuật, cho phép AI tạo ra các tập lệnh tự động từ ngôn ngữ tự nhiên. Tự động hóa này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và giảm khả năng hiểu nhầm hoặc giải thích sai trong quá trình kiểm tra.
Bằng cách chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành các trường hợp thử nghiệm có thể thực thi, AI có thể giúp QA hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn cho các nhóm thiếu chuyên môn về mã hóa.
3. Đảm bảo tính hợp lệ của giao diện người dùng (UI)
Xác thực giao diện người dùng (UI) là một khía cạnh quan trọng của QA, đảm bảo rằng giao diện và chức năng của phần mềm luôn nhất quán trên các thiết bị, trình duyệt và độ phân giải khác nhau.
Xác minh trực quan dựa trên AI so sánh ảnh chụp màn hình của ứng dụng trên các môi trường khác nhau để phát hiện các sai lệch như các yếu tố không thẳng hàng, phông chữ không chính xác hoặc các thành phần bị thiếu. Điều này đảm bảo trải nghiệm của người dùng cuối luôn đồng nhất và bạn có thể giải quyết mọi sự khác biệt về giao diện người dùng trước khi phát hành.
4. Phát hiện sự cố regressions về mặt hình ảnh
Phát hiện hồi quy trực quan xác định những thay đổi không mong muốn có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng, chẳng hạn như thay đổi bố cục hoặc những thay đổi bất ngờ sau khi cập nhật mã.
AI nghiên cứu các bản chụp hiện tại và trước đó để xác minh xem bạn có thay đổi các thiết kế trước đó hay không, cho phép các nhóm phát hiện các vấn đề có thể bị bỏ qua.
Điều này đảm bảo rằng các khía cạnh trực quan của ứng dụng vẫn nhất quán, duy trì trải nghiệm người dùng chất lượng cao trong suốt quá trình cập nhật.
5. Thực hiện phân tích dự đoán
AI trong QA có thể sử dụng phân tích dự đoán để nâng cao chất lượng phần mềm bằng cách phân tích dữ liệu thử nghiệm trong quá khứ. AI cũng có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong phiên bản phần mềm hiện tại bằng cách xác định các mẫu từ các vấn đề và lỗi trong quá khứ.
Cách tiếp cận chủ động này giúp các nhóm QA ưu tiên các nỗ lực kiểm tra, tập trung vào các lĩnh vực rủi ro cao và ngăn chặn các lỗi trước khi chúng xảy ra. Phân tích dự đoán cũng giúp ước tính khả năng xảy ra các vấn đề trong tương lai, cho phép nhóm phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn và đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của phần mềm.
6. Kiểm tra API
Giao diện lập trình ứng dụng (API) rất quan trọng trong phần mềm hiện đại, cho phép giao tiếp giữa các hệ thống khác nhau.
AI cải thiện việc sử dụng API bằng cách liên tục theo dõi các chỉ số hiệu suất chính, chẳng hạn như thời gian phản hồi, tỷ lệ lỗi và thông lượng.
Tận dụng các thuật toán học máy, AI có thể hiểu các mẫu hành vi tiêu chuẩn và nhanh chóng xác định các sai lệch có thể cho thấy một vấn đề. Nếu phát hiện sai lệch, AI có thể xác định nguyên nhân gốc rễ và đề xuất hoặc thực hiện các biện pháp khắc phục, đảm bảo API hoạt động tối ưu và an toàn.
Việc giám sát liên tục này giúp duy trì độ tin cậy và hiệu quả của các hệ thống phần mềm liên kết, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể của ứng dụng.
Đọc thêm: 10 mẫu trường hợp thử nghiệm thiết yếu cho thử nghiệm phần mềm và sản phẩm
Cách triển khai AI trong kiểm thử chất lượng
Tích hợp AI vào quy trình đảm bảo chất lượng là lợi ích cho tất cả các bên liên quan, nhưng làm thế nào để thực hiện điều đó? Hãy làm theo quy trình sau để có cái nhìn tổng quan nhanh chóng:
Bước 1: Đánh giá các quy trình QA hiện tại của bạn
Một chuyên gia tư vấn QA cần phân tích quy trình QA hiện tại của bạn để liệt kê những giới hạn và tác động chính của nó.
Ví dụ, họ sẽ đánh giá tài liệu dự án, tỷ lệ tự động hóa và giao tiếp trong nhóm để xác định liệu quá trình kiểm tra phần mềm của bạn có mang lại kết quả hay không.
Bước 2: Chọn công cụ AI phù hợp
Các nhóm QA nên xem xét các công cụ kiểm tra tự động hóa tốt nhất để đảm bảo chất lượng. Các công cụ này phải đảm bảo hiệu quả, khả năng bảo trì, tính nhất quán và khả năng mở rộng.
Điều này nghe có vẻ khiêm tốn, nhưng ClickUp thực sự đáp ứng tất cả các yêu cầu trên (và hơn thế nữa). Khi sử dụng ClickUp, bạn không cần phải học các kỹ thuật phức tạp để sử dụng AI để tự động hóa các công việc.
Đây là phần mềm quản lý dự án nhóm tất cả trong một, hỗ trợ trực quan cho các trường hợp sử dụng khác nhau, các vấn đề theo dõi lỗi và các thách thức quản lý chất lượng khác.
Nhưng làm thế nào điều đó có thể xảy ra?
ClickUp sử dụng mô hình AI của mình, ClickUp Brain, để hỗ trợ đảm bảo chất lượng cho các nhóm QA.
ClickUp Brain
Các chuyên gia QA có trách nhiệm đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của API trong các dự án khác nhau. Họ sẽ phải làm việc quá sức, mệt mỏi và thất vọng. Thêm vào đó, họ sẽ phải chịu áp lực rất lớn để hoàn thành công việc đúng thời hạn.
Hãy sử dụng ClickUp Brain và các tính năng tự động hóa dựa trên NLP! Các chuyên gia chỉ cần mô tả những gì họ muốn tự động hóa bằng ngôn ngữ đơn giản, trực tiếp — tạo tập lệnh, tìm kiếm lỗi cụ thể hoặc thậm chí đưa ra phản hồi cụ thể nếu phát hiện lỗi — và ClickUp Brain sẽ lo phần còn lại.
Ngoài ra, việc quản lý các trường hợp thử nghiệm API, giám sát các bản cập nhật và phản hồi các vấn đề sẽ liên quan đến việc xử lý nhiều công việc trên năm công cụ khác nhau. Tuy nhiên, điều này không xảy ra với ClickUp Brain, nơi bạn có thể tích hợp các nền tảng bên ngoài như GitHub để thay đổi mã tại một nơi.
ClickUp Brain sẽ có thể thu thập hiểu biết sâu sắc về bối cảnh công việc của bạn nhờ các tích hợp này. Điều đó sẽ tự động hóa nhiều quy trình.
Ví dụ, tạo tài liệu sản phẩm là một quá trình khá dài. Với ClickUp Brain, bạn có thể sử dụng các lời nhắc AI được định dạng sẵn và tạo ra các tài liệu cụ thể trong vòng vài phút. Chúng thậm chí còn có các trường được định nghĩa sẵn cho các điểm cuối, kết quả mong đợi và kết quả kiểm tra.
Phần hay nhất là gì? Bạn sẽ không cần phải hiệu đính, xác minh sự kiện hoặc định dạng tài liệu sản phẩm; công cụ sẽ làm việc đó cho bạn và trình bày mọi thứ một cách chi tiết.
Một yếu tố quan trọng khác của QA là biết người dùng nghĩ gì về sản phẩm của bạn. Phân tích hành vi người dùng là một công việc mệt mỏi nhưng rất cần thiết.
Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng ClickUp Brain để thu thập thông tin chi tiết và hiểu khách hàng của mình bằng cách yêu cầu nó tạo bản tóm tắt dựa trên AI. Bạn có thể sử dụng kết quả để cải thiện sản phẩm và thiết kế lộ trình mới theo nhu cầu của khách hàng.
Trưởng nhóm QA cũng có thể tạo bản tóm tắt hàng tuần để thông báo cho nhóm về việc kiểm tra API, các bài kiểm tra đã hoàn thành, các lỗi đã được phát hiện và các công việc đang chờ xử lý mà không cần tổng hợp dữ liệu thủ công.
Bước 3: Đào tạo nhóm của bạn
Bạn cần một nhóm bên cạnh để AI thực sự thành công trong QA, và đào tạo họ làm việc với các công cụ kiểm tra dựa trên AI là điều cần thiết.
Bắt đầu với thiết lập thân thiện với công nghệ. Cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên như hội thảo và khóa học, lên lịch đào tạo thực hành và khuyến khích sự tò mò về các công cụ.
Tuy nhiên, việc lập kế hoạch và theo dõi tiến độ của mọi người trong chương trình có thể tốn nhiều thời gian của bạn. Sử dụng Mẫu cấu trúc phân chia công việc chương trình đào tạo ClickUp để quản lý nhiều nhiệm vụ trong khi vẫn đảm bảo thời hạn.
Bạn có thể sử dụng mẫu để chia nhỏ các công việc phức tạp thành các hành động dễ quản lý, phân bổ chúng cho các thành viên trong nhóm và cập nhật chúng trong trường hợp có thay đổi.
Mẫu này rất phù hợp cho:
- Xác định mục tiêu và kết quả rõ ràng cho từng giai đoạn của chương trình đào tạo
- Tổ chức và cấu trúc chương trình đào tạo của bạn một cách hiệu quả
- Phân công công việc và kết quả mong đợi cho các thành viên trong nhóm và phân bổ trách nhiệm
- Đang theo dõi tiến độ để đảm bảo chương trình đúng tiến độ và không có thành viên nào bị bỏ lại phía sau
Bước 4: Tự động hóa quy trình kiểm tra
Nếu không tự động hóa một số phần "thường ngày" trong quy trình kiểm tra, bạn sẽ kết thúc với một nhóm QA kiệt sức và các sprint vượt quá thời hạn.
Giờ đây, bạn có thể sử dụng ClickUp Automations như một giải pháp duy nhất cho tất cả nhu cầu của mình.
Tự động hóa quản lý trường hợp thử nghiệm
Chỉ cần sử dụng Trình tạo tự động hóa AI của ClickUp để mô tả các tiêu chí kích hoạt đánh giá trường hợp thử nghiệm, và ClickUp sẽ tự động tạo ra quy trình tự động hóa.
Kết quả là, bạn có thể chỉ định người đánh giá để thực hiện các công việc tạo/lập trường hợp thử nghiệm trong một thư mục/danh sách cụ thể. Bạn cũng có thể gửi thông báo cập nhật cho tất cả các thành viên trong nhóm.
Tự động hóa quản lý báo cáo lỗi
Thiết lập quy trình làm việc tự động để phân công báo cáo lỗi mới hoặc phiếu báo lỗi cho các thành viên trong nhóm. Bạn cũng có thể phân công lại công việc cho những người đã kích hoạt các bài kiểm tra ban đầu.
Tự động hóa ClickUp thậm chí còn cho phép mọi thành viên trong nhóm bình luận về nhiệm vụ và hợp tác chủ động.
Bước 5: Giám sát và tối ưu hóa
Công việc không dừng lại sau khi bạn đã tích hợp AI vào quy trình QA. Bạn sẽ cần theo dõi hiệu suất của công cụ và đánh giá kết quả để xác định các lỗ hổng và tối ưu hóa nó theo yêu cầu của bạn.
Tuy nhiên, để đảm bảo AI hoạt động không có lỗi trong đảm bảo chất lượng, bạn cần mọi thành viên trong nhóm phải thống nhất với nhau. Điều này nghe có vẻ dễ hơn làm, nhưng một mẫu cài đặt sẵn có thể giúp bạn đạt được điều này.
Mẫu quản lý thử nghiệm ClickUp
Mẫu Quản lý kiểm tra ClickUp có thể hỗ trợ nhu cầu tự động hóa hiện tại và tương lai của bạn. Các nhóm QA có thể sử dụng phân tích và chế độ xem tùy chỉnh của mẫu để thu thập dữ liệu đào tạo có giá trị, xác định cơ hội tự động hóa và xác thực các trường hợp kiểm tra do AI tạo ra.
Với mẫu này, bạn có thể:
- Tiêu chuẩn hóa tài liệu kiểm thử
- Áp dụng các trường hợp thử nghiệm do AI tạo ra cùng với các trường hợp thử nghiệm thủ công
- Mở rộng các mẫu AI thành công trên các bộ thử nghiệm
- Giữ vững phương pháp kết hợp giữa AI và giám sát thủ công
- Sử dụng hệ thống đánh giá của mẫu để xác thực các quyết định của AI
Ngoài ra, bằng cách sử dụng Mẫu theo dõi lỗi và vấn đề của ClickUp, bạn có thể hợp tác với các thành viên khác trong nhóm để cung cấp các sản phẩm tốt hơn. Nó cung cấp một giải pháp toàn diện, kết nối nhu cầu thử nghiệm hiện tại với các khả năng AI trong tương lai.
Các quy trình công việc tự động và biểu mẫu nhập liệu tùy chỉnh của mẫu này rất hữu ích cho việc chuẩn hóa các quy trình báo cáo lỗi. Nó cũng cho phép hợp tác liên chức năng, giúp giao tiếp giữa các kỹ sư, nhóm sản phẩm và bộ phận hỗ trợ diễn ra suôn sẻ.
Để thực hiện kiểm tra chéo trình duyệt và báo cáo lỗi, bạn cũng có thể thử tích hợp mới LambdaTest của ClickUp, có thể giúp kiểm tra ứng dụng web trên các thiết bị khác nhau.
ClickUp giúp nhóm kỹ thuật của chúng tôi dễ dàng liên kết yêu cầu hợp nhất GitHub với các nhiệm vụ được giao cho các nhà phát triển frontend và backend tương ứng. Là trưởng nhóm QA, giờ đây tôi dễ dàng theo dõi tiến độ của các yêu cầu hợp nhất và bắt đầu thực hiện các truy vấn thử nghiệm trên các thay đổi mới được hợp nhất!
ClickUp giúp nhóm kỹ thuật của chúng tôi dễ dàng liên kết yêu cầu hợp nhất GitHub với các nhiệm vụ được giao cho các nhà phát triển frontend và backend tương ứng. Là trưởng nhóm QA, giờ đây tôi dễ dàng theo dõi tiến độ của các yêu cầu hợp nhất và bắt đầu thực hiện các truy vấn thử nghiệm trên các thay đổi mới được hợp nhất!
Đọc thêm: 10 công cụ phần mềm kiểm tra QA tự động hóa tốt nhất
Thách thức trong việc triển khai AI trong QA
AI là từ khóa hot trong mọi lĩnh vực công nghệ, và kiểm thử chất lượng cũng không nằm ngoài xu hướng này. Tuy nhiên, việc tham gia vào làn sóng AI một cách thận trọng có thể là một ý tưởng hay.
Mặc dù có tất cả những lợi ích và khả năng gần như kỳ diệu, vẫn còn một số vấn đề khi triển khai AI thành công trong QA:
♦️ Rào cản về chất lượng dữ liệu và tiêu chuẩn hóa
Các hệ thống AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu lịch sử để học hỏi và đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, dữ liệu không nhất quán, không đầy đủ hoặc lỗi thời có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình AI. Ví dụ, các nhóm QA có thể có dữ liệu trải rộng trên nhiều hệ thống, mỗi hệ thống sử dụng định dạng khác nhau, khiến AI khó có thể rút ra những thông tin hữu ích.
Giải pháp khả thi: Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần ưu tiên việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi triển khai các giải pháp AI.
♦️ Tích hợp với các quy trình CI/CD hiện có
Việc tích hợp AI vào các quy trình tích hợp liên tục/triển khai liên tục (CI/CD) có thể rất khó khăn. Ví dụ, một quy trình thường hoàn thành các bài kiểm tra trong vòng một giờ có thể bị chậm trễ đáng kể khi bạn giới thiệu AI do thời gian xử lý của mô hình.
Giải pháp khả thi: Để tích hợp AI thành công, các tổ chức cần đảm bảo rằng AI phù hợp hoàn hảo với quy trình làm việc hiện tại mà không gây ra gián đoạn đáng kể.
♦️ Chi phí tin cậy và xác thực
Một trong những thách thức lớn nhất khi sử dụng các trường hợp thử nghiệm do AI tạo ra là nhu cầu xác minh của con người. AI có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng thường thiếu tính minh bạch trong cách nó đưa ra những quyết định đó.
Bản chất "hộp đen" của AI có thể khiến các nhóm QA khó tin tưởng hoàn toàn vào kết quả của AI, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ, nơi tuân thủ là yếu tố quan trọng.
Giải pháp khả thi: Các tổ chức áp dụng AI trong QA cần đầu tư vào các quy trình cho phép sự giám sát của con người, đảm bảo rằng các trường hợp kiểm thử do AI tạo ra là đáng tin cậy và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành.
Các phương pháp tốt nhất để triển khai AI trong kiểm tra chất lượng
Để tận dụng tối đa AI trong kiểm thử phần mềm, hãy tuân theo các nguyên tắc tốt nhất sau:
- Thiết lập mục tiêu rõ ràng cho việc triển khai AI
- Bắt đầu tích hợp AI với các kịch bản kiểm thử cụ thể để đánh giá hiệu quả
- Kết hợp kiểm thử được hỗ trợ bởi AI với kiểm thử khám phá thủ công
- Đào tạo các mô hình AI với bộ dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để có kết quả toàn diện
- Khuyến khích chia sẻ kiến thức giữa các chuyên gia AI, nhóm QA và các bên liên quan khác
- Đảm bảo nhân viên của bạn nâng cao kỹ năng về AI để đạt được kết quả chất lượng
Đọc thêm: Product Dogfooding: Tối đa hóa chất lượng phần mềm và trải nghiệm người dùng
ClickUp: Giải pháp hoàn hảo cho thử nghiệm phần mềm tự động
Tích hợp AI vào kiểm thử chất lượng không còn là xu hướng tương lai mà đã trở thành nhu cầu cấp thiết hiện tại. Chuyển sang kiểm thử chất lượng do AI dẫn dắt đảm bảo quy trình kiểm thử nhanh hơn, hiệu quả hơn và mang lại kết quả chất lượng nhất quán.
Sử dụng giải pháp tất cả trong một như ClickUp, bạn có thể quản lý tạo dữ liệu thử nghiệm, tự động hóa tạo thử nghiệm, theo dõi lỗi và thậm chí tạo báo cáo chi tiết trên một nền tảng duy nhất.
Nếu bạn chưa áp dụng AI cho QA, bây giờ là thời điểm để bắt đầu. Hãy bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay và trải nghiệm cách AI có thể biến đổi các quy trình đảm bảo chất lượng của bạn.
Đăng ký ClickUp miễn phí và nâng cao chất lượng đảm bảo chất lượng của bạn hơn bao giờ hết!