<style>.lazy{display:none}</style>ИИ-тестирование и его важность в QA

ИИ-тестирование и его важность в QA

В динамичной сфере разработки программного обеспечения обеспечение качества продукта является многогранной задачей. Оно выходит за рамки знания кода и охватывает более широкий спектр факторов, таких как несовершенные требования, сложная инфраструктура и жесткие временные ограничения.

По данным консалтинговой компании McKinsey, 56% предприятий называют неточность одним из наиболее заметных рисков в условиях экспоненциального роста новых технологий. Обеспечение качества становится одним из центральных направлений инвестиций для стартапов и крупных предприятий, стремящихся решить эту проблему.

Достижение комплексного обеспечения качества требует стратегического подхода, и одним из ключевых моментов в этой области является интеграция ИИ-тестирования.

БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ КНИГИ в телеграм канале "Библиотека тестировщика"

Что такое ИИ-тестирование?

ИИ-тестирование в обеспечении качества программного обеспечения – это передовой подход, использующий технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности и результативности процесса тестирования. В отличие от традиционных подходов к тестированию, основанных в основном на ручном труде, ИИ-тестирование автоматизирует различные элементы тестирования – от создания тест-кейсов до их выполнения и анализа результатов.

Этот новый подход использует алгоритмы машинного обучения для адаптации к изменяющейся программной среде, распознавания закономерностей и прогнозирования возможных проблем. Тестирование ИИ играет важную роль в решении сложных задач, связанных с системами на основе ИИ, где приходится сталкиваться с такими проблемами, как способность к самообучению, предубеждения, этические соображения и т. д.

За счет использования возможностей искусственного интеллекта QA-команды могут увеличивать тестовое покрытие, раньше выявлять дефекты и повышать общую надежность продукта.

Необходимость ИИ-тестирования

Несмотря на то, что традиционные методологии тестирования позволяют оценить качество кода, они часто не справляются с многогранными проблемами, с которыми сталкиваются современные программные проекты. В этой статье мы рассмотрим, почему ИИ-тестирование стало краеугольным камнем в обеспечении качества программного обеспечения. Также мы исследуем его роль в устранении распространенных ошибок, совершенствовании стратегий тестирования и повышении общей надежности систем на основе ИИ.

За пределами качества кода

Традиционные методологии тестирования часто фокусируются в основном на качестве кода, упуская из виду первопричины, которые могут привести к нежелательному поведению программного обеспечения. Тестирование с помощью искусственного интеллекта позволяет тщательно изучить все тонкости кода и разобраться в сложностях, возникающих в результате ошибочных требований, запутанной инфраструктуры и нехватки времени.

Диаграмма причин провала ИИ-проектов.

Примерно 70% компаний отмечают минимальный эффект от использования ИИ, а 87% проектов по обработке данных терпят неудачу из-за некорректного тестирования и неясных бизнес-целей.

Устранение частых причин неудач ИИ-проектов

Проекты в области искусственного интеллекта, несмотря на их перспективность, часто сталкиваются с проблемами, которые могут привести к провалу. Выявление и решение этих проблем имеет решающее значение для успешного внедрения систем на основе ИИ.

Это в очередной раз подчеркивает, что ИИ-тестирование является важной частью обеспечения качества программного обеспечения.

Давайте рассмотрим распространенные причины неудач проектов в области искусственного интеллекта.

Недостаточное качество данных

Недостаточное качество данных является серьезным препятствием для обеспечения качества ПО, особенно в отношении моделей искусственного интеллекта.

Качество данных, используемых для обучения моделей и принятия решений, существенно влияет на точность и надежность этих моделей. Неверно сформированные или некачественные данные могут привести к возникновению погрешностей и ошибок, что ставит под угрозу эффективность работы ИИ-системы. Кроме того, это влияет на итоговые показатели бизнеса.

Диаграмма влияния некачественных данных на доходность компании

Комплексные методы валидации и очистки данных являются неотъемлемой частью процесса тестирования. Они позволяют убедиться в том, что исходные данные соответствуют строгим требованиям для точного обучения модели и вывода решений.

Отсутствие должного опыта

Еще одним существенным препятствием является отсутствие опыта в области машинного обучения, науки о данных и тестирования ИИ. Реализация и тестирование ИИ-моделей требуют особого набора навыков, выходящего за рамки стандартной разработки ПО.

Диаграмма "Наибольшие сложности и блокеры ИИ"

Без необходимых знаний результаты проекта могут быть неудовлетворительными. В контексте QA критически важным является сотрудничество между экспертами в данной области, специалистами по изучению данных и QA-инженерами.

Междисциплинарный подход гарантирует соответствие методик тестирования сложностям ИИ-технологий, что позволяет более тщательно оценивать эффективность моделей.

Этические проблемы

Этические проблемы ИИ-тестирования связаны с возможностью непреднамеренного искажения моделей в результате использования некорректных данных для обучения. Этот этический аспект требует добросовестного подхода к тестированию, который выходит за рамки стандартных измерений обеспечения качества.

Чтобы гарантировать этичность и справедливость работы ИИ-систем, методики тестирования должны включать в себя тесты на справедливость, прозрачность и этические соображения.

Неадекватные стратегии тестирования

Неадекватные стратегии тестирования усугубляют трудности, связанные с системами на основе ИИ. Несмотря на то, что традиционные подходы к тестированию полезны при работе с традиционным ПО, они могут оказаться недостаточными при решении сложных задач, связанных с моделями ИИ. Тестирование систем искусственного интеллекта требует отдельной адаптивной стратегии, учитывающей возможности самообучения, недетерминизма и объяснимости.

Неспособность адаптироваться к изменениям

Определенную опасность представлет неспособность адаптироваться к изменениям, особенно учитывая динамичность среды, в которой работают модели ИИ.

Чтобы сохранить оптимальную производительность и функциональность, ИИ-системы должны постоянно адаптироваться и изменяться в зависимости от динамики условий. Поэтому в систему обеспечения качества ПО необходимо включать подходы к тестированию, позволяющие оценить адаптивность и восприимчивость моделей ИИ к изменениям.

Минимизация негативного поведения с помощью проверенных принципов и практик

Соблюдение признанных принципов и лучших практик является критически важным для снижения нежелательного поведения программного обеспечения. Эти рекомендации обеспечивают систематический подход к обнаружению и решению проблем, возникающих из различных источников. Применение таких принципов, как SOLID, BDD и TDD, имеет решающее значение для улучшения процесса обеспечения качества.

Принципы SOLID

SOLID – принципы, определяющие объектно-ориентированное проектирование. Их пять:

  • принцип единственной ответственности (single responsibility principle)
  • принцип открытости/закрытости (open-closed principle)
  • принцип подстановки Лисков (Liskov substitution principle)
  • принцип разделения интерфейса (interface segregation principle)
  • принцип инверсии зависимостей (dependency inversion principle)

Придерживаясь этих принципов, разработчики создают модульные, масштабируемые и устойчивые системы, способствующие эффективному тестированию и сопровождению.

Принципы BDD

Разработка на основе поведения (Behaviour-Driven Development – BDD) ориентирована на сотрудничество разработчиков, специалистов по контролю качества и нетехнических заинтересованных сторон для определения и проверки поведения системы.

Принципы BDD способствуют улучшению коммуникации, уменьшению двусмысленности требований и созданию исполняемых спецификаций. Все это повышает эффективность процесса тестирования.

Схема процесса BDD-разработки

Принципы TDD

Разработка через тестирование (Test-driven development – TDD), предполагает написание тестов до реализации реального кода. Такой подход гарантирует соответствие кода заданным требованиям и сохранение функциональности с течением времени.

Принципы TDD способствуют повышению надежности кода, ускорению циклов разработки и простоте сопровождения.

Цикл TDD-разработки

Роль ИИ-тестировщиков в обеспечении качества ПО

Привлечение ИИ-тестировщиков, особенно сертифицированных ISTQB®, привносит множество преимуществ в процесс обеспечения качества ПО.

1. Комплексное понимание тенденций развития ИИ

Сертифицированные тестировщики ISTQB®, ориентированные на работу с искусственным интеллектом, обладают глубоким пониманием современного состояния и прогнозируемых тенденций развития ИИ. Это понимание позволяет им связать методологии тестирования с развивающейся экосистемой ИИ-технологий.

2. Опыт внедрения и тестирования ML-моделей

Специалисты по тестированию ИИ не понаслышке знают, как реализуются и тестируются модели машинного обучения (Machine Learning – ML). Эти знания позволяют им определять критические области, в которых тестировщики могут оказать наибольшее влияние на качество ML-моделей, обеспечивая их оптимальную производительность и надежность.

3. Решение проблем в системах, основанных на базе ИИ

Возможности самообучения, предубеждения, этика, сложность, недетерминизм, прозрачность и объяснимость — все это понятия являются проблемами при тестировании систем на основе искусственного интеллекта. Сертифицированные тестировщики ISTQB® могут решить эти вопросы и внести свой вклад в комплексный подход к тестированию.

4. Разработка и выполнение тест-кейсов для систем на основе ИИ

Специалисты по тестированию ИИ являются экспертами в области создания и выполнения тест-кейсов для систем на базе ИИ. При этом необходимо учитывать требования к тестовой инфраструктуре, чтобы она соответствовала тонкостям оценки приложений, управляемых искусственным интеллектом.

5. Использование ИИ для поддержки тестирования программного обеспечения

Сертифицированные специалисты по ИИ-тестированию понимают, как технологии искусственного интеллекта могут быть использованы для дополнения и оптимизации процедур тестирования ПО. Они делятся своими соображениями о стратегической интеграции инструментов ИИ для повышения эффективности тестирования – от автоматизации до прогнозной аналитики.

Преимущества ИИ-тестирования для бизнеса

Тестирование с использованием искусственного интеллекта обладает огромным количеством преимуществ по сравнению с традиционными методами тестирования. Рассмотрим некоторые из них.

1. Повышение эффективности и скорости работы

ИИ-тестирование автоматизирует повторяющиеся задачи, позволяя ускорить выполнение тест-кейсов. Это ускоряет процесс тестирования и повышает общую эффективность жизненного цикла разработки ПО.

На графике ниже показаны процессы, на которые тратится больше всего времени при ручном тестировании. Применение ИИ позволяет автоматизировать многие из этих задач.

22% - анализ провала тестов
17% - настройка тестового окружения
35% - ручное тестирование
14% - создание продвинутых скриптов
12% - поддержка скриптов

2. Расширенное тестовое покрытие

ИИ-тестирование позволяет исследовать множество тестовых сценариев, обеспечивая всестороннее покрытие. Это особенно полезно в сложных системах, где ручные проверки не всегда позволяют изучить все возможные комбинации и взаимодействия. Автоматизация заменяет 50% ручного тестирования.

3. Раннее выявление дефектов

ИИ-тестирование позволяет выявлять дефекты на ранних этапах разработки, сокращая затраты и усилия, необходимые для исправления ошибок. Раннее обнаружение дефектов способствует выпуску более надежного и стабильного продукта. Чем больше времени требуется для обнаружения дефектов, тем выше затраты для вашего бизнеса.

Диаграмма стоимости исправления дефектов

4. Адаптивное тестирование в динамических средах

ИИ-механизмы тестирования предназначены для адаптации к динамичным и развивающимся средам. Такая адаптивность крайне важна для систем на базе ИИ, которые работают в режиме реального времени и реагируют на изменяющиеся условия.

5. Эффективная обработка данных

ИИ-тестирование позволяет работать с большими массивами данных, что является общей характеристикой приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта возможность обеспечивает тщательное тестирование моделей, обученных на большом объеме данных, что приводит к получению более надежных и точных результатов.

6. Повышение возможности повторного использования тестов

Модели ИИ-тестирования можно повторно использовать в различных проектах и приложениях. Такая возможность экономит время и способствует согласованности методологий и практик тестирования.

7. Усовершенствованный прогнозный анализ

Средства тестирования с использованием искусственного интеллекта могут анализировать исторические данные тестирования для прогнозирования потенциальных проблем и проблемных областей. Такой пронозный анализ позволяет командам QA решать проблемы до того, как они обострятся.

8. Улучшенный пользовательский опыт

Моделируя реальные сценарии и взаимодействие с пользователями, ИИ-тестирование повышает эффективность работы пользователей. Это включает в себя выявление узких мест в производительности, оперативный отклик и проверку общего удобства использования программного обеспечения.

9. Снижение затрат

Хотя первоначальная настройка системы тестирования с использованием искусственного интеллекта может потребовать инвестиций, в долгосрочной перспективе это обеспечит значительное сокращение затрат.

График кумулятивного сокращения расходов

Автоматизация процессов тестирования приводит к ускорению выпуска релизов, сокращению ручных проверок и снижению общих затрат на тестирование.

Выводы

Интеграция ИИ-тестирования в обеспечение качества программного обеспечения имеет ключевое значение для решения многогранных проблем, возникающих при разработке современного ПО. Сертифицированные ISTQB® тестировщики, обладающие опытом ИИ-тестирования, играют важнейшую роль в обеспечении надежности, производительности и этической чистоты систем на базе ИИ, повышая тем самым стандарты обеспечения качества ПО.

Использование принципов SOLID, BDD и TDD еще больше укрепляет основу комплексной и эффективной стратегии тестирования. ИИ-тестирование незаменимо для достижения беспрецедентного качества программного обеспечения по мере развития технологий.

Широкие преимущества ИИ-тестирования – от повышения эффективности до улучшения пользовательского опыта и снижения затрат – подчеркивают его значение для обеспечения качества ПО.

Раннее выявление неблагоприятного поведения ПО имеет жизненно важное значение. Компании стремятся обеспечить наилучший опыт для своих потребителей и гарантировать, что предлагаемые услуги будут более производительными и надежными, чем у конкурентов.

Перевод статьи «The Need for AI Testing in Software Quality Assurance».

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *