Недавние достижения в области искусственного интеллекта могли заставить QA-инженеров и других участников разработки усомниться в будущем ручного тестирования. Однако вы можете быть уверены – ручное тестирование будет всегда.
Далее мы подробно рассмотрим, почему ручное тестирование не будет заменено ИИ.
Но прежде чем перейти к сути данной статьи, давайте сначала разберемся, что такое ручное и автоматизированное тестирование.
БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ КНИГИ в телеграм канале "Библиотека тестировщика"
Ручное тестирование против автоматизированного: в чем разница?
Ручное тестирование – это методология тестирования без использования каких-либо инструментов, т. е. вы вручную тестируете каждый компонент системы.
Автотестирование, напротив, предполагает написание скриптов автоматизации для выполнения тестов. Вы используете инструменты, которые тестируют за вас.
Как вы, вероятно, догадались, автоматизированное тестирование – это та область, где может применяться ИИ. Однако не заблуждайтесь – в ручном тестировании ИИ также широко используется.
ИИ может создавать тест-кейсы для ручного тестирования. Тем не менее, это не рекомендуется, поскольку тест-кейсы зависимы от конкретной системы, а кейсы, полученные с помощью больших языковых моделей (Large Language Models), как правило, слишком обобщенные.
Давайте посмотрим, как ИИ используется в автоматизации и в ручном тестировании.
Роль ИИ в тестировании
Искусственный интеллект – мощная штука, в этом нет сомнений. Но он не так умен, как может показаться на первый взгляд. Конечно, ИИ может написать вам 100 тест-кейсов за две минуты, но спросите себя: “Сколько из них окажутся действительно качественными и эффективными в использовании?”
5? 10? Давайте будем оптимистами, 20?
Дело в том, что ИИ хорош лишь настолько, насколько хорош человек, применяющий его. Вы можете получить 100 тест-кейсов за 20 минут, но около 90 из них будут нерелевантными.
Таким образом, если у вас нет достаточного опыта в области обеспечения качества, вы вряд ли сможете эффективно использовать ИИ для тестирования.
Вы спросите, а как же инструменты автоматизации, такие как Cypress или Selenium?
Это, безусловно, отличные инструменты. В каждой компании необходимы инженеры по автоматизации, которые умеют применять их для повышения точности тестирования и оптимизации времени и ресурсов. Однако это не ИИ. Инженер все еще должен вручную писать сценарии.
Еще одна область, где ИИ может помочь QA, это выполнение тест-кейсов. ИИ может анализировать код, увеличивать тестовое покрытие и быстро находить баги.
Кроме того, искусственный интеллект может помочь смоделировать действия пользователя, чтобы заблаговременно выявить проблемы с производительностью.
Но все эти преимущества омрачаются тем, насколько ИИ подвержен ошибкам и как, при неудачном стечении обстоятельств, он может принести больше вреда, чем пользы.
Почему ручное тестирование останется актуальным?
Ручное тестирование сохранит свою актуальность, потому что искусственный интеллект никогда не сможет заменить человеческую глупость!
Человеческий разум сложен – он представляет собой результат миллионов лет эволюции. Наши нейроны помогают нам находить новые паттерны и анализировать информацию уникальным способом.
Хотя ИИ и автоматизация полезны в случае, когда мы тестируем по шаблону повторяющиеся задачи, с новыми сценариями они не справятся.
А в области обеспечения качества такие новые сценарии могут возникать каждый день. В таких ситуациях ИИ вряд ли сможет вам помочь.
ИИ способен помочь нам с задачами, которые решаются по шаблону, но когда вы зададите ему что-то новое, он выдаст бессмыслицу.
Кроме того, ИИ не сможет понять проект так, как человек. Он не способен учитывать контекст, если только он не указан в явном виде. Но даже в таком случае он не сможет понять все нюансы проекта.
Помимо всего прочего, для решения и рутинных задач ИИ требуется большой массив качественных данных, что делает его неприменимым для многих систем. Он понимает только промты от пользователя.
И, наконец, стоимость создания и настройки ИИ значительно превышает возможные преимущества. Вам нужно инвестировать в инструменты и большие языковые модели, но поскольку результат не гарантирован, компании будут сомневаться в необходимости таких вложений.
Применение ИИ в QA
Не стоит думать, что от ИИ одни только проблемы. Эта технология крайне полезна для некоторых видов задач, также, как есть и направления, в которых применять ИИ не следует. Давайте обсудим их ниже.
Как стоит применять ИИ
- Использовать автоматизацию и ИИ для оптимизации регрессионного тестирования.
- Нагружать систему с помощью ИИ для выявления узких мест в производительности.
- Использовать большие языковые модели для исправления грамматики в документах, улучшения их читаемости и помощи в написании более качественной документации.
Как не стоит применять ИИ
- Писать все тест-кейсы через ИИ.
- Автоматизировать все аспекты продукта, не используя ручное тестирование вообще.
- Полностью полагаться на ИИ в написании важных отчетов и документации.
- Полагаться на решения ИИ, а не ограничиваться использованием только в качестве инструмента.
Смотрите также: “Mermaid и ChatGPT для создания и управления тест-кейсами”.
Заключение
Использование ИИ в QA неизбежно, однако восторженность мира этой технологией, которую мы наблюдаем в последнее время, скоро может подойти к концу.
Когда это закончится, начнут возникать сомнения по поводу использовании искусственного интеллекта. Действительно, определенные аспекты можно оптимизировать с помощью ИИ, и он часто показывает достойные результаты, но при этом должен присутствовать также и человеческий фактор.
Мы должны осторожно использовать эту технологию в работе. Конечно, ИИ может быть очень полезен, когда используется для автоматизации некоторых рутинных задач, но не пытайтесь проводить все тестирование вашего проекта исключительно через ИИ.
В заключение хочется сказать, что ручное тестирование никогда отойдет на второй план, поскольку оно является основой для создания качественной системы.
Перевод статьи «Manual testing will never die! Here’s why.».