Kunstmatige intelligentie (AI) in softwaretests

Een van de meest trendy modewoorden op het gebied van softwaretesten is geautomatiseerde kunstmatige intelligentie. Maar wat betekent het? Hoe doet Kunstmatige intelligentie (AI) bij het testen van software afwijken van de meer inclusieve definitie?

Software testen Het testen van software is een essentiële procedure die ervoor zorgt dat klanten en gebruikers tevreden zijn met de applicatie. Het is een goed gepland proces en een goed geplande aanpak in testautomatisering waarbij een applicatie onder nauwkeurige criteria wordt gecontroleerd om bugs te vinden.

Hier begrijpen de testers de voorsprong en ingewikkelde risico’s in de implementatie van softwareontwikkeling grondig.

Wat is kunstmatige intelligentie (AI) in softwaretests?

AI in Software Testing helpt bij het beschermen van een applicatie tegen latente applicatiefouten, die schadelijk kunnen zijn voor de app en de betrokken belanghebbenden. Nu kunstmatige intelligentie een onderdeel van ons leven wordt, neemt de vraag naar testen toe Kunstmatige Intelligentie zal toenemen.Neem bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s; als hun intelligentie niet voortdurend en grondig wordt gecontroleerd, kan de reactietijd vertragen en tot ongelukken leiden. Deze blog geeft een uitgebreid overzicht van de trends, voordelen en vereisten van kunstmatige intelligentie in software testen.

Waarom is AI belangrijk bij het testen van software?

AI bij het testen van software verhoogt de testdekking omdat het de inhoud foutloos kan controleren, nauwkeurige informatietabellen en programmastatussen kan bieden. Het helpt ook bij het begrijpen van het product of het interne programma werkt zoals verwacht en biedt operationele testafhandeling. Laten we eens kijken naar de mogelijkheden van AI in software testen.

Visuele authenticatie

AI heeft gedetailleerde patroon- en beeldherkenningscapaciteiten die fouten detecteren door visuele tests op mobiele apps mogelijk te maken. AI kan dynamische UI-besturingselementen onderscheiden, ongeacht hun grootte, en deze op een nauwkeurig pixelniveau analyseren.

Het biedt hulp en zorgt ervoor dat alle visuele componenten interactief zijn en naar behoren werken.

Verbeterde precisie

Bij handmatige testtechnieken is de kans op menselijke fouten groot, vooral in scenario’s van repetitieve taken. Automatiseringstests ondersteunen het uitbannen van deze menselijke fouten.

Maar met de komst vanAI bij het testen van automatisering,monotone taken worden efficiënter beheerd en de resultaten worden nauwkeurig vastgelegd. AI helpt dus bij het elimineren van de kleine kans op fouten en bevordert de nauwkeurigheid van tests.

Bespaart betrokken tijd, geld en moeite

Softwaretestactiviteiten worden herhaald telkens wanneer er een wijziging wordt aangebracht in de broncode. Fysiek wordt dit tijdrovend en vergt het meer inspanning van het testen van middelen.

Met AI-gestuurd testen worden monotone taken echter op de juiste, snelle en vindingrijke manier beheerd, waardoor u zelfs uw geld bespaart.

Snellere time-to-market

AI-gestuurde tests ondersteunen nauwkeurig en continu testen, waardoor producten sneller worden vrijgegeven. Dit scenario helpt bedrijven verder om vroeg op de markt te komen voor sneller zakelijk succes.

Trimt gebreken

AI bij het testen van software helpt bij het initiële en snelle vastleggen van bugs. Het verkleint de gebreken verder en maakt het product foutloos en vertrouwd door de gebruikers.

Wanneer moeten organisaties op zoek gaan naar AI om te genieten van testvoordelen?

Het is essentieel om te begrijpen dat wat als “AI” wordt beschouwd, in de loop van de tijd afwijkt. Op een gegeven moment beschouwden professionals optische tekenherkenning (OCR) bijvoorbeeld als een baanbrekende en geavanceerde oplossing in AI. Evenzo, werden de reacties van Siri en Alexa als zeer vooruitstrevend beschouwd.

Nu worden beide gevallen echter overwegend als vanzelfsprekend beschouwd en niet gemeten in een AI-oplossing. De opstanden in de automatisering van vandaag zullen worden geprojecteerd zoals verwacht, met nieuwe competenties die snel evolueren. Laten we nu eens kijken naar AI die softwaretestautomatisering bevordert.

Kunstmatige intelligentie die tools voor het testen van software mogelijk maakt

Wanneer AI wordt gebruikt om handmatige beperkingen te elimineren, blinkt AI uit in testen en softwareontwikkeling. Het stelt automatiseringstools voor softwaretesten in staat om programmeurs en testprofessionals meer waarde te bieden. AI toepassen tools voor het testen van software en autonoom testen maakt de ontwikkelingslevenscyclus eenvoudiger.

De voordelen van het gebruik van deze techniek voor een CI/CD-pijplijn zijn vrij eenvoudig. Bedenk bijvoorbeeld dat de testautomatiseringstools tests voor u uitvoeren en resultaten opleveren. Veel apparaten weten echter niet welke tests ze moeten uitvoeren, dus werken ze ze allemaal uit of faciliteren ze traag een vooraf afgesproken set.

Wat als een AI-gestuurde bot kan de huidige teststatus, nieuwe codewijzigingen, algehele codedekking en andere belangrijke statistieken controleren, beslissen welke tests moeten worden uitgevoerd en deze vervolgens uitvoeren.

Het invoeren van expliciete besluitvorming op basis van variabele gegevens illustreert dus het gebruik van AI. De software met AIkan met succes de ontwikkelaar of tester vervangen in de besluitvormingsprocedure.

Testen mogelijk maken door AI en machine learning (ML)

Machinaal leren kan kunstmatige intelligentie verbeteren door intelligente algoritmen te gebruiken. Het stelt de tool in staat om geautomatiseerd te verbeteren door data gegenereerde sets te verzamelen tijdens het testen.

Onderzoek naar machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie onderzoek gericht op besluitvormingsadministratie op basis van eerder verzamelde gegevens. Dit scenario is een belangrijk facet van AI, aangezien intelligentie de besluitvorming moet veranderen naarmate de kennis toeneemt.

In software testen tools is machine learning echter niet altijd verplicht. Echter, nu en dan, een AI-gestuurde tool wordt handmatig afgestemd op de activiteiten van een bedrijf. En dan kan elke keer een vergelijkbare logica worden gebruikt, ongeacht het resultaat van het toevoegen van ML-mogelijkheden.

AI en ML voor het verbeteren van besluitvormingsprocedures voor testen

Data verzamelenis essentieel voor de besluitvormingsprocedure voor testen. AI en ML kan waardevol zijn, waarbij in eerste instantie wat gegevens nodig zijn en vervolgens worden verfijnd naarmate er meer gegevenssets worden samengesteld.

Programmeringsdekking, statische analyseresultaten, testuitval of andere parameters kunnen bijvoorbeeld de huidige softwareprojectstatus aan de AI suggereren. Het kan dan verder gaan voor betere besluitvorming in testprocedures.

Kunstmatige intelligentie trends in 2024

Trend 1: kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) voor nauwkeurige kwaliteitsborging

Je hebt misschien gehoord dat AI nu meer wordt gebruikt op de werkplek. En deze trend groeit vooral in kwaliteitsborging.

Kwaliteitsborging beoordeelt een product op fouten en onvolkomenheden voordat het beschikbaar is voor gebruikers. Kwaliteitsborging gebeurde vroeger handmatig. Tegenwoordig maken bedrijven gebruik van AI en ML om deze taak geautomatiseerd uit te voeren.

Sommige bedrijven gebruiken ML om automatisch fouten en bugs in hun software op te sporen voordat ze deze aan klanten introduceren. Desalniettemin kunnen AI-tests niet alles vangen, dus organisaties hebben nog steeds menselijke expertise nodig om tools te bedienen en kruiscontroles uit te voeren voordat softwareoplossingen worden ingediend voor openbaar gebruik.

Kwaliteitsborging van microservices maakt innovatieve testschema’s en -benaderingen mogelijk. Dit scenario benadrukt ook relatief meer de softwarekwaliteit van programmeren dan handmatige documentatie.

Organisaties accepteren agile principes en krijgen vrij van gedetailleerde documentatie voor de “how-to” van software testen. De meeste documentatie in organisaties is bovendien “Waarheen”, “Wat-naar” of “Wie-naar”.

Tools en functionaliteiten die toegankelijk zijn in de markt zijn volledig gebaseerd op Kwaliteitsborging van AI, ML en microservices.

Trend 2: het waarborgen van gebruikersovertuiging zal een prioriteit worden voor softwareorganisaties om testen mogelijk te maken

Software ontwikkelingen testen zijn veranderd in een meer veelzijdige procedure in de ruimte van IoT. Ook wordt beveiliging een steeds belangrijker onderwerp voor softwareorganisaties om over na te denken en aan te werken.

Daarom besteden softwareorganisaties nu meer aandacht aan beveiligingsuitdagingen met hun producten, zowel vanuit het oogpunt van de gebruiker als vanuit het perspectief van de organisatie.

Enkele van de meest substantiële risico’s en uitdagingen zijn het stelen van gegevens en daden van kwetsbaarheden. Softwaretesten en kwaliteitsborging zijn voornamelijk verantwoordelijk voor beveiligingsmaatregelen.

Bovendien werven softwareorganisaties nu toegewijde professionals aan om de veiligheid van hun producten te waarborgen, waarbij expertise op het gebied vanAI en ML. De rol van deze professional is om kwetsbaarheden in software op te sporen voordat ze worden ontdekt door hackers of opgemerkt door toezichthouders.

Trend 3: de komst van AI en testen van gebruikerservaringen (UX) in mobiele applicaties

AI is een veelzijdige technologie, en het combineren ervan met de gebruikerservaring van mobiele apps kan de komende tijd resultaatgericht zijn. Deze blend kan van grote waarde zijn voor uw bedrijf, waardoor het een gewaardeerd voorstel wordt.

Eerder werd de gebruikerservaring voornamelijk gemaakt vóór de ontwerpfasen van softwareontwikkeling. Dit is echter niet langer een effectieve manier met mobiele applicaties, aangezien gebruikers interactie hebben met mobiele applicaties en mogelijk met elkaar verbonden zijn aan de ervaring.

Gebruikerservaring is tegenwoordig een belangrijk onderdeel van de teststrategie voor bedrijven en geen extra inspanning die op de achtergrond wordt uitgevoerd. Bijgevolg moeten ontwikkelaars van mobiele applicaties een overtuigende gebruikerservaring creëren om concurrerend te blijven ten opzichte van andere organisaties die strijden om de aandacht van klanten.

In plaats van direct in de ontwerpprocedure te springen, start u een MVP-aanpak om een AI-gestuurd ontwerp mogelijk te maken. Controleer het bovendien via bètatests om feedback te ontvangen en verder te handelen. Voer het ontwerp alleen uit als de test het MVP-ontwerp ondersteunt en de gebruikerservaring verbetert.

Hoe wordt AI effectief gebruikt bij het testen van software om uitdagingen op te lossen?

Er zijn er talloze AI-aangedreven testtools, en ze benadrukken duidelijk niet allemaal dezelfde complicaties of dezelfde stadia in de testlevenscyclus.

Wat is wederzijds voor alle tools en manieren om AI-testenis verbeterd geautomatiseerd testen. AI-tools doen dat door uitdagingen die meer innovatieve testtactieken opleveren, in te korten of uit te bannen.

Laten we onderzoeken hoe AI-testen zou een aantal van die complicaties en problemen kunnen oplossen.

Trage testimplementatie

Niemand houdt van een testsuite die traag werkt. AI-testtools kunnen dit probleem op verschillende manieren helpen verlichten:

• Ze kunnen uw tactieken voor het beheer van testgegevens verbeteren, zodat gegevens van superieure kwaliteit testcases sneller bereiken.
• Ze kunnen het minimale aantal tests achterhalen dat nodig is na een bepaalde wijziging in de programmering, waardoor de snelheid van de CI/CD-pijplijn toeneemt.
• Ten slotte kunnen ze misschien onnodige testgevallen herkennen die aan hun implementatie voorafgaan.

Extreme testduurzaamheid

Webapplicaties kunnen regelmatig wijzigen. Breekbare tests kunnen zonder problemen breken bij elke wijziging in de programmering, met name wanneer identificatiegegevens van het element op de pagina staan.

In dit scenario kan de CSS-klasse van een knop worden gewijzigd en kan de softwaretesttool de onderdelen niet meer herkennen.
Een AI-tool kan dit oplossen door ML-technieken te gebruikenom een verbeterde strategie te genereren voor het positioneren van elementen op de pagina, wat leidt tot krachtigere tests.

Vorming van testcases van superieure kwaliteit

Het is vaak moeilijk om gewaardeerde testcases te schrijven. AI kan helpen door gebruik te maken van testtools om testcases te creëren op unit- en API-niveau.

Testautomatiseringstools kunnen zelfs helpen bij het genereren van superieure tests door herbruikbare elementen te herkennen die kunnen worden opgeroepen in plaats van gekopieerd.

Overmaat aan test- en QA-inspanningen

We hebben het kort gehad over extra inspanningen op het gebied van testen en kwaliteitsborging. Binnen een enorme testsuite, yU zult testgevallen vinden die niet erg verplicht zijn, omdat ze de acties van diverse testgevallen herhalen.

Ze maken misschien geen uitgebreid onderscheid; ze kunnen echter oplopen tijdens de testimplementatie. AI-testtools kunnen extra inspanningen tijdens het uitvoeren van testcases opsporen en elimineren.

Bovendien kunnen dergelijke kruiscontroles proactief worden uitgevoerd tijdens het programmeren, waardoor programmeurs worden gewaarschuwd wanneer ze op het punt staan een riskante testcase te omarmen. Automatisering zorgt er echter voor dat de betrokken belanghebbenden zich kunnen concentreren op andere vitale taken.

Lage testdekking

Testdekking evalueert hoe uitgebreid uw toepassing is getest met betrekking tot de functies, projectvereisten en essentiële risicopunten.

AI-gestuurde testtools kunnen ons daar ook bij helpen. Een AI-tool kan nieuwe testgevallen reguleren en genereren om een inclusieve dekking te garanderen door eerdere onderzoekstestsessies te beoordelen.

Dat zou overwegend inschikkelijk zijn als het wordt gecombineerd met een op risico gebaseerde tactiek waarbij de tool statistieken van de app inspecteert om twee functionaliteiten te controleren.

De eerste is welke secties van de toepassing meer kans hebben om kapot te gaan en welke secties mogelijk meer destructief zijn als ze fouten zouden maken.

Defecten vroegtijdig opsporen en verhelpen

Innovatieve tests met kunstmatige intelligentie verbeteren de testkwaliteit door defecten in een vroeg stadium van de defecten vroeg in de ontwikkelcyclus te elimineren. AI en verbonden gebieden zoals Data Science hebben een substantiële invloed op de uitvoering van vroege en gezondere tests.

Toepassing van kunstmatige intelligentie in testautomatisering

Laten we eens kijken naar enkele echte toepassingen van AI in testautomatisering, waaronder het testen van eenheden, het testen van gebruikersinterfaces en het testen van API’s.

Het genereren en bijwerken van unittests

Het testen van eenheden kan een echte uitdaging zijn in softwareontwikkelingsprojecten. Klassiek besteden ontwikkelaars veel tijd aan het schrijven en onderhouden van unit-tests, wat een eentonig werk is.

Op AI gebaseerde producten voor het geautomatiseerd genereren van unit-tests kunnen nuttig zijn, vooral voor bedrijven die van plan zijn om laat in de productlevenscyclus kennis te maken met unit-tests.

Aanzienlijke voordelen:

• Op AI gebaseerde geautomatiseerde unit-tests zijn een belangrijke stap voor op het maken van op sjablonen gebaseerde automatische unit-tests die gebruik maken van statische of dynamische analyse. De aldus gecreëerde tests zijn echte code, niet slechts overblijfselen.
• Op AI gebaseerde unit-tests kunnen snel worden gemaakt, voordelig voor een omvangrijke heersende programmeerbasis.
• Programmeurs hoeven alleen tests te wijzigen en kunnen de unit-regressiesuite snel opzetten.

Geautomatiseerde gebruikersinterfacetests

Bij AI-gestuurde gebruikersinterfacetests analyseren testautomatiseringstools de DOM en de aangesloten code om objecteigenschappen te bepalen. Ze gebruiken ook beeldherkenningspraktijken om door de toepassing te navigeren en UI-objecten en -componenten visueel te valideren om UI-gebaseerde tests te genereren. Dit is expliciet een domein waar AI begint te schitteren.

Bovendien maken AI-testsystemen gebruik van verkennende tests om fouten in de gebruikersinterface van de applicatie op te sporen en screenshots te maken voor latere onderbouwing door een QA-professional. Op dezelfde manier kunt u de visuele facetten van de System Under Tests (SUT) bevestigen, zoals lay-out, grootte en kleur.

Aanzienlijke voordelen:

• Geautomatiseerde UI-testen kunnen de programmering en codedekking verbeteren.
• Onbeduidende afwijkingen in de gebruikersinterface leiden er niet toe dat de testsuite niet succesvol is.

Gebruikmaken van AI om API-testen te ondersteunen

Zelfs zonder AI is het automatiseren van API-testen een aanzienlijke klus. Het omvat het begrijpen van de API en het opzetten van tests voor tal van set-ups om dekking te garanderen.

Bestaande API-testautomatiseringstools registreren API-taken om tests te evalueren en te genereren. Desalniettemin zijn er voor het aanpassen en upgraden van tests testers nodig die de fijne kneepjes van REST-aanroepen onderzoeken en vervolgens de API-testsuite beoordelen.

AI-gestuurde API-automatiseringstesttools verminderen dit probleem door verkeer te inspecteren en patronen te categoriseren te midden van API-aanroepen, en ze efficiënt te groeperen op basis van de situatie. Tools gebruiken ook gangbare tests om relaties tussen API’s te verkennen, deze te gebruiken om wijzigingen in API’s te begrijpen en nieuwe op situaties gebaseerde tests te genereren.

Aanzienlijke voordelen:

• Het zal helpen, zo niet alles, maar eenAI-automatiseringstool kan enkele van de API-wijzigingen beheren.
• Voor beginnende testers is deze ondersteuning nuttig om ze op weg te helpen.

Integreer met externe AI-testtools

Bewaak en volg uw geautomatiseerde testresultaten met behulp van AI-testtools. Faciliteer bovendien continu testen door uw tests te orkestreren en pre- of post-activiteiten mogelijk te maken via door AI aangedreven externe testtools.

Aanzienlijke voordelen:

• Stimuleer en stimuleer de samenwerking door gebruik te maken van aangepaste extensies.
• Club en stroomlijn uw bestaande tools om beter te kunnen testen.

Hoe selecteert u de juiste tool voor kunstmatige intelligentie voor uw behoeften in 2024?

Het is waarschijnlijk dat AI in 2024 een vast en integraal onderdeel van ons leven zal zijn. U ziet mogelijk een toename in het gebruik van digitale assistenten, chatbots en intelligentere apparaten in onze huis- of commerciële ruimtes.

Hier is hoe testautomatiseringstools van invloed zullen zijn en waar rekening mee moet worden gehouden:

• Ondersteuning van geavanceerde webbrowsers en technologieplatforms.
• Verstrekking van bestaande taalbindingen.
• Ondersteuning van hedendaagse webtechnologiestacks.
• Ondersteuning door derden en tools.
• Ondersteuning van CI/CD-, Docker- of futuristische platformintegraties.
• Open-source volledig of tot een bepaald niveau toestaan.

AI-testen zijn hier om te blijven en te behouden

In de afgelopen twee decennia heeft het toenemende gebruik van automatisering bij het testen van software de manier veranderd waarop software wordt bedoeld, gebouwd en verzonden. Testautomatisering maakte CI/CD mogelijk en met DevOps konden bedrijven sneller code van superieure kwaliteit verzenden.

Bovendien is het baanbrekende AI-testen voordelig voor bedrijven, omdat het de testautomatisering helpt om zijn volledige potentieel te bereiken.

Vooruit gaan

Naarmate de technologie moderniseert, accepteren bedrijven agile en DevOps-methodologieën in het huidige scenario. Met de acceptatie van deze tactieken nemen ook de eisen toe aan krachtige tools die continu testen en vrijgeven ondersteunen.

Dit scenario is waar AI-gebaseerde testautomatiseringstools organisaties in staat stellen. Met de komst van AI in AI-gestuurde testautomatiseringstools ondersteunen geavanceerde technologische praktijken en zorgen voor betere besluitvormingscapaciteiten, waardoor uiteindelijk software van superieure kwaliteit wordt vrijgegeven in minder tijd en moeite.Accepteer de volgende generatie AI-gebaseerde testoplossingen van moderne aanbieders van testdiensten om snellere releases van hogere kwaliteit te krijgen met meer competentie en precisie. Wilt u uw softwaretests verbeteren? Bekijk de software testdiensten van Zuci en ontdek hoe je Zuci kunt inzetten voor jouw bedrijfsbehoeften.