Займет ли искусственный интеллект рабочие места тестировщиков или поможет сделать их работу проще? В этой статье вы узнаете о растущей роли ИИ в автоматизации тестирования.
Если ИИ может писать и выполнять тест-кейсы, какое будущее у тестировщиков?
Тестирование программного обеспечения это процесс, который постоянно совершенствуется в силу постоянного стремления повысить качество продукта. На заре своего существования тестирование проводилось только вручную. Тогда тестировщики должны были скрупулезно прописывать и выполнять тест-кейсы шаг за шагом. Такой подход, несмотря на свою тщательность, был очень медленным, подверженным человеческим ошибкам и не мог эффективно масштабироваться по мере роста сложности ПО.
Затем появились автоматизированные фреймворки для тестирования, и это был переломный момент. Эти инструменты позволили QA-инженерам и тестировщикам автоматизировать повторяющиеся задачи, значительно повышая скорость и надежность тестирования.
Однако автоматизация имела и свои недостатки. Некоторые инструменты требовали длительной настройки и значительного участия человека в выполнении тестов. Сегодня создание и выполнение сценариев тестирования по-прежнему отнимает много времени. А сложность достижения полного покрытия всех возможных сценариев по-прежнему остается главной проблемой.
И вот теперь, с внедрением искусственного интеллекта, автоматизация тестирования достигла нового уровня прогресса. Кто бы мог подумать, что одного промта может быть достаточно, чтобы написать целый модуль кода? ИИ совершает революцию в сфере автоматизации тестирования: интеллектуально создает тест-кейсы и управляет ими, обнаруживает баги, автоматизирует повторяющиеся задачи, генерирует тестовые данные для выполнения тест-кейсов, анализирует эффективность тестов и создает подробные отчеты. Во многом благодаря ИИ тестирование программного обеспечения выходит на новый уровень эффективности и результативности.
Но наряду с восторгом по поводу возможностей ИИ остается большой вопрос: может ли ИИ полностью заменить тестировщиков?
Эта статья не о том, что ИИ лишит вас работы, а о том, как ИИ может улучшить автоматизацию тестирования. Мы на реальных примерах покажем, как использовать эту технологию в качестве помощника.
БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ КНИГИ в телеграм канале "Библиотека тестировщика"
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект – это системы, разработанные для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. К ним могут относиться зрительное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод с одного языка на другой. По сути, ИИ это машина, которая может имитировать поведение человека.
Когда речь идет о тестировании, ИИ использует алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) и глубокого обучения (Deep Learning). Они помогают проводить анализ кода и поведения пользователей, а также результатов тестирования. В чем же перспективы ИИ в автоматизации тестирования? Вот некоторые основные возможности:
- ИИ способен анализировать огромные объемы данных для нахождения закономерностей и создания оптимизированных тест-кейсов. Это помогает сосредоточить усилия специалистов по тестированию на критически важных областях.
- ИИ способен автоматически генерировать реалистичные тестовые данные, что позволяет избежать их создания вручную. А это расширяет спектр сценариев тестирования.
- Системы ИИ способны обновлять тест-кейсы по мере того как изменяется сам продукт, что обеспечивает непрерывное покрытие тестами. Они могут сами модифицировать тесты, в зависимости от того, что обновилось в приложении.
- ИИ может анализировать взаимодействие пользователей с приложением для того, чтобы создавать сценарии тестирования. Появляется уверенность, что основные пути взаимодействия пользователей с сервисом достаточно протестированы.
- ИИ способен ускорить разработку автоматизированных тестов с помощью low-code платформ, которые делают создание тестов более интуитивным и доступным для непрограммистов. Это расширяет возможности тестирования.
Займет ли искусственный интеллект рабочие места QA-тестировщиков?
Давайте будем реалистами: очень быстрый темп развития искусственного интеллекта существенно повлияет на разработку программного обеспечения в текущем ее виде. Как сказал Джейсон Арбон, генеральный директор Checkie.AI, “Две вещи можно сказать наверняка: 1) большие языковые модели (LLM) будут очень эффективны в программировании и 2) люди действительно медлительны и не всегда обращают внимание на детали при выполнении рутинных и монотонных задач”. Что это значит?
“Если ИИ, скажем, в 10 раз быстрее человека, то это значит, что он может создать в 10 раз больше кода, а в некоторых сферах даже в 100 раз больше кода, который нужно протестировать. Человек не способен так эффективно масштабироваться. Мы не способны масштабироваться в 100 раз”, – считает Арбон.
Многие люди опасаются того, что ИИ со временем станет слишком умным и захватит наши рабочие места и весь мир, как в антиутопических фильмах. Что ж, ваш страх, что ИИ заменит QA, вполне обоснован. Однако в действительности все не так, как в кино.
ИИ отлично справляется с конкретными, узконаправленными задачами, но он все еще не может похвастаться таким гибким общим интеллектом, каким обладает человек. Сегодня системы ИИ разрабатываются людьми, чтобы помогать и дополнять человеческие возможности, а не заменять их. Воспринимайте ИИ как неустанного помощника, который выполняет основную работу, позволяя вам высвобождать ваши творческие способности и опыт для решения более высокоуровневых задач тестирования.
В сообществе разработчиков существуют разные точки зрения на этот вопрос. Однако действительность такова, что многие организации требуют от своих ИТ-отделов гораздо больше их возможностей. В таких ситуациях low-code платформы могут быть отличным помощником.
Будущее тестирования – это не борьба людей с машинами, а совместная работа людей и машин. Благодаря ИИ, способному заняться повседневными задачами, у вас появится больше времени для использования ваших уникальных навыков для углубленного тестирования и стратегического решения проблем. Более того, хотя ИИ может успешно справляться с некоторыми задачами, человеческое суждение и экспертиза остаются решающими. Скажем так: конечно, ИИ – это круто, но догадайтесь, кто будет проверять, насколько правильно и безопасно он работает?
Примеры применения искусственного интеллекта в автоматизации тестирования
ИИ уже сейчас трансформирует тестирование программного обеспечения. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как ИИ расширяет возможности автоматизированного тестирования.
1. Тестирование с использованием low-code платформ для ускорения цикла разработки
ИИ способствует появлению low-code инструментов автоматизации тестирования, которые делают создание автотестов доступным для QA без знания языков программирования.
Например, с помощью Sauce Labs’ Low Code Testing, можно создавать автотесты, просто воспроизводя действия на мобильном устройстве. После этого ИИ создает тестовый сценарий, который можно будет переиспользовать на разных устройствах.
Low-code инструменты позволяют большему числу сотрудников в организации участвовать в автоматизации.
2. Предиктивный анализ и тестирование приложения после внесения изменений
Актуализация тест-кейсов после внесения изменений в приложение может стать настоящим кошмаром. ИИ отлично справляется с нахождением шаблонов тестов в больших массивах данных. С его помощью команды тестировщиков могут анализировать изменения кода и корректировать тест-кейсы. Более того, он с легкостью обработает информацию об использовании продукта и возникших дефектах, чтобы предсказать, где с наибольшей вероятностью возникнут проблемы в дальнейшем. И затем обозначит те узкие места, которые нужно более тщательно протестировать.
Кроме того, ИИ задействует текущие данные о клиентах и аналитику для прогнозирования меняющихся потребностей пользователей и их поведения. Такой предиктивный подход к тестированию, дополненный машинным обучением, позволяет тестировщикам опережать растущие ожидания пользователей и обеспечивать превосходное качество продукта.
3. Автоматическая генерация тест-кейсов
Одна из самых трудоемких задач при тестировании ПО – написание тестов. ИИ может автоматически создавать тестовые сценарии, просто используя документацию с бизнес-требованиями, код и пользовательские истории. Это экономит время тестировщикам и обеспечивает покрытие тестами в автоматизированном режиме. ИИ также помогает находить дополнительные возможности и сценарии, которые могли не заметить тестировщики.
4. Приоритизация тест-кейсов
С помощью искусственного интеллекта тест-кейсы могут сортироваться по приоритету, исходя из результатов предыдущего тестирования. Это позволяет командам тестировщиков сосредоточить свои усилия на тестах с наивысшим приоритетом.
Какое будущее у ИИ в автоматизации тестирования?
Ответа на этот вопрос на сегодня просто нет. ChatGPT был выпущен два года назад и сделал искуственный интеллект темой непрерывных споров. Но даже до этого момента ИИ оказывал влияние на те отрасли, где взаимодействуют технологии и информация. Кажется, что мы только приоткрыли дверь в будущее.
Перевод статьи «How AI Is Revolutionizing Software Testing and Test Automation».