„Machen Sie sich keine Sorgen um die KI-Techniken“: Wie KI und ML automatisierte Tests im Web und auf Mobilgeräten revolutionieren

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben offiziell die „Herausforderung“ bestanden und sind im Mainstream angekommen. Es ist ein kometenhafter Aufstieg, der den Aufstieg von Plattenkünstlern wie The Kid Laroi nachahmt, der bis 2020 außerhalb seiner Heimat Australien relativ unbekannt war. Nach einer Reihe von Hits und Kooperationen mit bekannten und etablierten Künstlern stieg er jedoch schnell in den Charts auf und erhielt 2022 den Grammy Award als bester neuer Künstler.

Ebenso treiben einige KI- und ML-Hits den Markt voran, da sie eingesetzt werden in automatisierte continuous testing, was erhebliche Auswirkungen hat. Zu den „Hits“ zählen sozusagen die KI-gestützte Testerstellung, die Selbstheilung und die prädiktive Risikobewertung, auf die wir in diesem Artikel näher eingehen werden.

Es gibt einen Vers von Eric B und Rakim aus ihrem Klassiker „Don't Sweat the Technique“ aus dem Jahr 1992, der die Verbreitung neuer Technologien und ihre Auswirkungen auf die Industrie veranschaulichen kann:

„Wissenschaftler versuchen, den Kontext zu lösen /

Philosophen fragen sich, was als nächstes kommt.“

Im Kontext der Automatisierung continuous testingEntwickler und Ingenieure entwickeln und wenden aktiv KI und ML an, um das Problem anzugehen continuous testing Herausforderungen, die schon seit vielen Jahren bestehen. Ihr Fokus liegt auf der Optimierung bestehender Testprozesse durch den Einsatz von Technologien, die ihre aktuellen Herausforderungen lindern.

Gleichzeitig beschäftigen sich Vordenker und Fachexperten mit den weitreichenderen Auswirkungen von KI und ML auf die Zukunft des Web und Testen mobiler Software. Sie interessieren sich dafür, wie diese Technologien die Testlandschaft und die gesamten Prozesse prägen und verändern.

Beide Perspektiven sind notwendig, um KI und ML beizubehalten continuous testing wächst rasant. Wir brauchen den wissenschaftlichen Problemlösungsansatz, um diese Techniken zu verfeinern. Gleichzeitig wird die Übernahme einer futuristischen, zukunftsorientierten Denkweise dazu beitragen, das Potenzial von KI- und ML-Techniken zu erkunden.

Die Zahlen lügen nicht

Der Einsatz von KI und ML erfolgt automatisiert continuous testing steigt stetig. Organisationen werden weiterhin von der Nachfrage nach schnelleren, effizienteren und skalierbaren Testmethoden und -prozessen angetrieben. Einer Studie von Gartner¹ aus dem Jahr 2022 zufolge nutzen 48 % der Unternehmen bereits KI und ML in ihren Tests, wobei diese Zahl bis 64 voraussichtlich auf 2025 % ansteigen wird.

Das ist auf organisatorischer Ebene, aber auf der praktischeren Anwendungsebene berichtete Capgemini² im Jahr 2023, dass diese Techniken die Testzeiten um 50 % verkürzen, die Fehlerfluchtraten um 40 % reduzieren und die Testabdeckung um 30 % erhöhen.

Lassen Sie uns also diese Aspekte der KI- und ML-Funktionen untersuchen, da sie sich auf den Softwaretestprozess auswirken. Erinnern:

„Meine Ideen sind nur für die Ohren des Publikums /
Bei meinen Gegnern könnte es Jahre dauern.“

Der Geist ist die Maschine

Mehrere automatisiert continuous testing Die Fähigkeiten implementieren KI- und ML-Techniken, um die Effizienz und Sichtbarkeit zu erhöhen. Ziel ist es, die zeitraubende manuelle Arbeit zu reduzieren und Silos zwischen Teams aufzubrechen.

KI-gestützte Testerstellung – Mithilfe von Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache generiert diese Funktion automatisch Testfälle. Gleichzeitig kann die Funktion mit Anforderungen, Storys, vorhandenen Testfällen und Codeabdeckungsdaten gefüttert werden, um mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen stärkere und zuverlässigere Tests zu generieren.

Zu den Vorteilen der KI-gestützten Testerstellung gehören:

• Generierte Testfälle, die mehr Szenarien abdecken als ein manueller Tester erreichen kann, wodurch die Testabdeckung erhöht wird.
• Tests werden viel schneller erstellt als manuelle Methoden, was den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich reduziert.
• Verbesserte Testqualität, da die Fälle umfassender und weniger fehleranfällig werden.

KI-gestützte Selbstheilung – Erkennt und behebt automatisch fehlgeschlagene Tests während der Testausführung mithilfe von Klassifizierungstechniken. Die Funktion vergleicht die tatsächlichen Ergebnisse mit den erwarteten. Wenn die Ergebnisse nicht übereinstimmen, führt der Test zu einem Fehler. KI-gestützte Selbstheilungstests reparieren, indem sie kleinere Fehler wie fehlende Locators oder kleinere UI-Änderungen identifizieren und korrigieren.

Zu den Vorteilen der KI-gestützten Selbstheilung gehören:

• Reduzierte Testwartungskosten, da sich fehlgeschlagene Tests automatisch selbst reparieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Eine verbesserte Testabdeckung wird durch automatisch generierte Tests erreicht, die auf Änderungen in der zu testenden Anwendung reagieren.
• Reduzierte Testfehler durch Berücksichtigung geringfügiger Änderungen in der zu testenden Anwendung und automatische Reparatur des Tests selbst.

KI-gestützte Testanalyse – Kommt aus der enormen Datenmenge, die automatisiert wurde continuous testing erzeugt. Mithilfe von ML- und NLP-Techniken analysiert die Funktion den gesamten Testprozess, um Trends und Anomalien zu identifizieren. Es hilft dabei, Einblicke in die Anwendungsleistung und den Zustand der Testumgebung selbst zu gewinnen, sodass Teams datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Zu den Vorteilen der KI-gestützten Testanalyse gehören:

• Die Fehlererkennung wird verbessert, da die Lösung Muster, Trends und Anomalien in Testergebnissen und bei der Nutzung von Cloud-Geräten erkennt.
• Die Analyse der Testergebnisse nimmt weniger Zeit und Mühe in Anspruch, sodass sich die Tester anderen, wichtigeren Aufgaben widmen können.
• Höhere Qualität und Zuverlässigkeit durch bessere Einblicke in die Anwendungsleistung und potenzielle Fehler.

Risikoprognosen ändern – Prognostiziert riskante Codeänderungen und hilft Teams, proaktive Schritte zu unternehmen, um Risiken zu reduzieren oder den Code zu beheben. Es verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Auswirkungen von Änderungen in Anwendungen zu analysieren. Die Lösung trägt dazu bei, Änderungsfehler und die durchschnittliche Zeit zur Behebung damit verbundener Vorfälle zu reduzieren.

Zu den Vorteilen von Änderungsrisikovorhersagen gehören:

• Testen Sie die Priorisierung von Teilen des Codes, die höchstwahrscheinlich Fehler enthalten.
• Ressourcenzuweisung zur effizienten Vermeidung von Fehlern.
• Machen Sie bessere Web- und mobile Apps release Entscheidungen.

Einblicke in die KI-Techniken

Während sich KI- und ML-Techniken weiterentwickeln und reifen, ist es wichtig, aufmerksam zu sein. Der kontinuierlich automatisierte Markt erwartet mehr Innovationen und einzigartige Anwendungen der Technologien. Zu den erwarteten Anwendungen gehören die Generierung synthetischer Testdaten zur Erweiterung von Testszenarien und intelligente Testassistenten, die Testern dabei helfen, ihre Produktivität und Effizienz weiter zu verbessern.

Es gibt viel zu erwarten, da KI- und ML-Techniken die Automatisierung prägen continuous testing Verfahren. Wenn Unternehmen diese Techniken nutzen, werden sie in der Lage sein, die Qualität von Web- und Mobilanwendungen zu verbessern und ein noch besseres Benutzererlebnis zu bieten.

Wie Eric B und Rakim berühmt sagten:

„Du musst nicht sprechen, suche einfach /
Und schauen Sie sich die Technik an.“

 

 

Entdecken Sie die transformativen Auswirkungen von KI und ML mit unseren Videos weiter KI-angetriebene Selbstheilung und KI-gestützte Testerstellung.

¹Gartner: „Market Guide for AI-Augmented Software Testing Tools“ (Veröffentlicht: 12. Juli 2022)

²Capgemini: „The State of AI in Quality Engineering“ (Veröffentlicht: Februar 2023)