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.](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-115.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-114.png)
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"](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-113.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-111.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-110.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-109.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-108.png)
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](https://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-107.png)
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».
Пингбэк: Fullstack QA - the way of the samurai, or unlocking the potential of a tester - Prog.World