Sztuczna inteligencja i machine learning w automatyzacji testów

Zautomatyzuj testy, uwolnij kreatywność

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak naprawdę wygląda przyszłość testowania oprogramowania? Cóż, przyjacielu, pozwól mi powiedzieć ci, że to coś więcej niż tylko manualnie przebijanie się przez powtarzalne testy. Witaj w świecie, gdzie sztuczna inteligencja (AI) i machine learning (ML) przejmują stery, a my możemy poświęcić się bardziej kreatywnym, strategicznym zadaniom.

Eran Kinsbruner, evangelist w dziedzinie testowania oprogramowania, trafnie zauważa, że “transformacja tworzenia i testowania oprogramowania dopiero się zaczęła”. Wraz z przejściem na metodologie Agile i DevOps, firmy potrzebują wysokiego stopnia automatyzacji, w tym również w zakresie testów. I tu zaczynają coraz większą rolę odgrywać algorytmy AI i ML.

Pożegnaj się ze stabilnymi, ale niedoskonałymi skryptami

Przez lata to tradycyjne narzędzia typu Selenium, Appium i inne rozwiązania skryptowe oparte na kodzie były podstawą automatyzacji testów. Ale choć posiadają one ugruntowane najlepsze praktyki i szeroką bazę wiedzy, mają również kilka wad. Często są one niestabilne, a zmiany w produkcie wymagają żmudnego aktualizowania kodu.

Eran Kinsbruner wskazuje, że “niestabilne oparte na kodzie skrypty testowe zabijają cyfrową jakość i są często wynikiem złych praktyk programistycznych”. Oznacza to, że zespoły QA szukają łatwiejszych i stabilniejszych rozwiązań, oferujących krótszy czas uzyskania wartości i feedbacku.

A co jeśli powiem ci, że odpowiedzią na te problemy jest automatyzacja testów oparta na uczeniu maszynowym? Zanim się tym jednak zajmiemy, musimy zrozumieć, kiedy taka metoda jest właściwa, a kiedy lepiej trzymać się tradycyjnych podejść.

Kiedy AI i ML sprawdzają się w automatyzacji testów?

Według Erana Kinsbruna, automatyzacja testów oparta na uczeniu maszynowym sprawdza się szczególnie dobrze w czterech sytuacjach:

1. Niestabilne skrypty testowe oparte na kodzie – Jeśli borykasz się z ciągłymi aktualizacjami i naprawami testów, uczenie maszynowe może pomóc w zapisywaniu i odtwarzaniu tych skryptów bez konieczności ręcznego kodowania.

2. Brak umiejętności w zespołach Agile – Członkowie zespołów Agile często nie mają wystarczających umiejętności programistycznych do automatyzacji testów. Tutaj z pomocą mogą przyjść data scientists i testerzy biznesowi, wykorzystując narzędzia oparte na ML.

3. Potrzeba zwiększenia pokrycia testów – Zastąpienie testowania manualnego automatyzacją opartą na ML prawdopodobnie zwiększy zasięg testów i zmniejszy ryzyko, że wadliwe oprogramowanie trafi do produkcji.

4. Konieczność skrócenia czasu uzyskiwania wartości – Badania pokazują, że automatyzacja oparta na ML jest średnio 6 razy szybsza niż tradycyjna automatyzacja oparta na kodzie. To oznacza, że zespoły QA mogą uzyskać wartościowe informacje zwrotne znacznie szybciej.

Oczywiście, podobnie jak każde narzędzie, automatyzacja testów oparta na ML nie jest panaceum na wszystkie problemy. Należy uważnie rozważyć, gdzie i jak ją zastosować, aby osiągnąć najlepsze rezultaty. Ale jeśli zrobisz to właściwie, jesteś na dobrej drodze do przebudzenia nowej ery testowania oprogramowania.

Jak ML i AI przyspieszają i usprawniają testy?

Jedną z kluczowych zalet automatyzacji testów opartej na ML jest jej szybkość. Eran Kinsbruner wskazuje, że jest ona średnio 6 razy szybsza niż tradycyjna automatyzacja oparta na kodzie. Ale co takiego sprawia, że ML jest aż tak wydajny?

Cóż, testy oparte na kodzie wymagają od programisty zbudowania odpowiedniego środowiska, skonfigurowania wymagań wstępnych i debugowania kodu. To jest czasochłonne i wymaga ciągłej aktualizacji wraz ze zmianami w produkcie. Z drugiej strony, tworzenie testów na bazie uczenia maszynowego opiera się na prostym procesie “zapisz i odtwórz”, uzupełnionym o wbudowane algorytmy samo-naprawiające. Oznacza to, że testerzy mogą się skoncentrować na samych testach, a nie na ciągłym dostrajaniu skryptów.

Ponadto, narzędzia oparte na ML są zazwyczaj przyjazne dla użytkownika i nie wymagają specjalistycznej wiedzy programistycznej. To otwiera drogę dla szerszego grona testerów biznesowych do aktywnego udziału w automatyzacji.

Oczywiście, technologie ML nie są jeszcze w pełni dojrzałe, więc ich elastyczność i zdolność do integracji z innymi narzędziami wciąż pozostawia pewien margines do poprawy. Ale z każdym rokiem obserwujemy znaczne ulepszenia, a eksperci przewidują, że w ciągu najbliższych 1-2 lat możemy spodziewać się prawdziwego przełomu w tej dziedzinie.

Automatyzacja testów z AI i ML – gdzie to wszystko zmierza?

Patrząc w przyszłość, możemy się spodziewać wielu ekscytujących zmian w świecie automatyzacji testów z wykorzystaniem AI i ML. Eran Kinsbruner wskazuje kilka kluczowych trendów:

1. Ewolucja narzędzi: Narzędzia oparte na ML będą się stale ulepszać, umożliwiając zespołom DevOps ich adaptację, integrację i włączenie do SDLC.

2. Nowe metodologie: Zespoły będą potrzebowały nowych podejść, aby określić, kiedy powinny korzystać z uczenia maszynowego, a kiedy z tradycyjnego kodowania.

3. Integracja z CICD: Narzędzia ML będą musiały płynnie zintegrować się z infrastrukturą ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CICD).

4. Rozszerzenie na inne testy: Narzędzia oparte na ML będą ewoluować, aby objąć nie tylko testy funkcjonalne, ale też inne rodzaje testów, takie jak testy bezpieczeństwa.

To wszystko oznacza, że firmy, które podejmą wyzwanie i zainwestują w automatyzację testów opartą na AI i ML, mogą uzyskać ogromne korzyści w postaci szybszego cyklu rozwoju, wyższej jakości produktów i uwolnienia zasobów do bardziej kreatywnych zadań.

Automatyzacja testów z AI i ML – w praktyce

Aby lepiej zilustrować, jak AI i ML zmieniają świat automatyzacji testów, przyjrzyjmy się kilku konkretnym przykładom.

Weźmy na przykład jeden z największych banków w USA, obsługujący aktywa przekraczające 150 mld USD. Bank ten poświęcał wiele godzin pracy na ręczne procesy związane z kredytami hipotecznymi, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i weryfikacja. Nie tylko było to czasochłonne, ale także narażone na błędy ludzkie.

Bank postanowił rozwiązać ten problem, współpracując z firmą Ernst & Young. Wdrożyli oni rozwiązanie RPA, które mogło płynnie zintegrować się z istniejącą infrastrukturą IT banku i automatycznie obsługiwać te ręczne zadania. Efekty były imponujące – wzrost wydajności o 2-3 krotność, oszczędności rzędu 1 mln USD i całkowita eliminacja błędów.

Z kolei firma Expion Health, dostawca rozwiązań do zarządzania kosztami opieki zdrowotnej, borykała się z ręcznym przetwarzaniem papierowych i elektronicznych roszczeń ubezpieczeniowych. Korzystając z technologii optycznego rozpoznawania znaków i przetwarzania języka naturalnego (opartych na AI), udało im się zwiększyć liczbę przetwarzanych roszczeń aż 6-krotnie – z około 75 do ponad 600 dziennie.

Te przykłady pokazują, jak AI i ML mogą radykalnie zrewolucjonizować procesy testowania oprogramowania, zwiększając wydajność, dokładność i szybkość uzyskiwania wartościowych informacji zwrotnych. To jest dokładnie to, czego potrzebują dzisiejsze firmy, aby nadążyć za stale zmieniającym się rynkiem i oczekiwaniami klientów.

AI i ML – partnerzy, a nie rywale

Choć istnieje wiele spekulacji na temat tego, czy AI zastąpi ludzi w wielu zadaniach, w przypadku automatyzacji testów oprogramowania te dwie technologie wydają się być raczej partnerami niż rywalami.

Jak trafnie ujął to Eran Kinsbruner, “RPA naśladuje ludzkie działania, podczas gdy AI naśladuje ludzkie myśli”. Innymi słowy, RPA doskonale sprawdza się w wykonywaniu powtarzalnych, przewidywalnych zadań, podczas gdy AI pomaga w podejmowaniu bardziej złożonych decyzji i analizowaniu danych.

Połączenie tych dwóch technologii tworzy coś, co nazywamy “inteligentną automatyzacją” (IA) lub “zautomatyzowanymi procesami inteligentnymi” (IPA). W tym scenariuszu narzędzia RPA korzystają z ML, aby uczyć się i doskonalić na podstawie środowiska, jednocześnie zwalniając ludzi do angażowania się w bardziej kreatywne, strategiczne zadania.

To partnerstwo otwiera drzwi do nowej ery “hiperautomatyzacji” – sytuacji, w której każdy proces, który może być zautomatyzowany, zostanie zautomatyzowany. Dzięki temu firmy zyskują większą zwinność, dokładność i wydajność, przy jednoczesnym uwolnieniu pracowników do bardziej wzbogacających zajęć.

Podsumowanie

Moi drodzy, jesteśmy świadkami prawdziwej rewolucji w świecie testowania oprogramowania. Tradycyjne, oparte na kodzie skrypty, choć wciąż użyteczne, ustępują miejsca znacznie bardziej zaawansowanym rozwiązaniom opartym na AI i ML.

Automatyzacja testów z wykorzystaniem tych technologii oferuje szereg korzyści – od zwiększenia wydajności i skrócenia czasu uzyskiwania wartości, po poprawę jakości i zmniejszenie ryzyka. A dzięki stale rozwijającym się narzędziom i metodologiom, możliwości te będą tylko rosły.

Kluczem jest zrozumienie, kiedy i jak najlepiej zastosować AI i ML w automatyzacji testów. Nie jest to panaceum na wszystkie problemy, ale w odpowiednich zastosowaniach może być prawdziwym game changerem.

Więc jeśli chcesz, aby Twoja firma zdobyła przewagę konkurencyjną, dobrze przyjrzyj się, jak sztuczna inteligencja i machine learning mogą wzmocnić Twoje procesy testowania. To może być przepis na sukces, który uwolni Twoich ludzi do robienia tego, co robią najlepiej – tworzenia innowacyjnych, inspirujących rozwiązań.

A pamiętaj – niezależnie od tego, jak zaawansowane staną się nasze technologie, to wciąż my, ludzie, jesteśmy mózgiem tej operacji. Więc połączmy nasze siły z AI i ML, a razem osiągniemy niespotykane dotąd wyżyny w automatyzacji testów. Stronyinternetowe.uk pomoże Ci w tej podróży.