Wie wirkt sich KI auf die Testautomatisierung aus und welche Testtools haben erfolgreiche Praktiken?

Die Testautomatisierung hat das Softwaretesten in vielerlei Hinsicht erheblich verbessert. Zunächst einmal ermöglicht es, dass Softwaretests schneller durchgeführt werden als manuelle Tests. Dies hilft den Testern, die Tests in kürzerer Zeit abzuschließen, was zu einer schnelleren Produktfreigabe führt. Es bietet auch andere Vorteile wie Konsistenz der Testergebnisse, verbesserte Abdeckung, geringere Kosten, Wiederverwendbarkeit von Testskripten und kontinuierliche Integration.

Künstliche Intelligenz, neuronale Netze und maschinelles Lernen sind eines der angesagtesten Themen im Technologiebereich, und Softwaretests haben sich diesem Trend angeschlossen. Viele Automatisierungstools setzen jetzt künstliche Intelligenz ein, um das Testen von Software zu verbessern und die mühsamen Aspekte der Qualitätssicherung zu reduzieren. 

Dieser Artikel spricht über die Vorteile künstlicher Intelligenz für Softwaretests mit Beispielen für automatisierte Testtools, die künstliche Intelligenz enthalten.

Wie KI die Testautomatisierung beeinflussen kann 

Obwohl es sich um eine relativ neue Ergänzung des Softwaretestprozesses handelt, KI-basierte Automatisierungstesttools revolutionieren bereits die Art und Weise, wie Automatisierungstests durchgeführt werden, und spielen daher eine bedeutende Rolle im Prozess des Softwaretestens. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz können diese Tools erweiterte Funktionen und eine verbesserte Effizienz bieten, was zu einem insgesamt besseren Testerlebnis führt. Hier sind einige Möglichkeiten, wie sich künstliche Intelligenz auf die Testautomatisierung auswirkt.

Testfallgenerierung

Künstliche Intelligenz kann Testfälle erstellen, um die Software ohne die Eingabe menschlicher Tester zu testen. Es kann den Quellcode analysieren und Testfälle automatisch generieren. Es kann auch Testfälle basierend auf Faktoren wie Codeabdeckung, Risiko und der Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Fehlern priorisieren. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass die kritischsten Fälle zuerst behandelt werden, wodurch Sie die Effektivität von Softwaretests verbessern können.

Sie können KI auch verwenden, um Testfälle zu generieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit Fehler und Mängel in der Anwendung identifizieren. Es kann auch den Code überwachen und automatisch Testfälle erstellen, wenn die Entwickler Änderungen am Code vornehmen.

Test Ausführung

Künstliche Intelligenz kann die Testausführung auf verschiedene Weise effizienter und genauer machen. Es ermöglicht die parallele Testausführung, indem mehrere Tests gleichzeitig geplant und ausgeführt werden, wodurch die Testzeit verkürzt wird. Es kann auch die Testausführung in Echtzeit überwachen, um Engpässe zu identifizieren und notwendige Anpassungen zur Verbesserung der Testausführung vorzunehmen.

Testoptimierung

Künstliche Intelligenz kann das Testen optimieren, indem sie das zu testende System (SUT) analysiert, um redundante oder unnötige Testschritte zu identifizieren und zu entfernen. Dadurch können die Testfälle schneller ausgeführt werden. Es kann auch das System überwachen, um vorherzusagen, wann es voraussichtlich ausfallen wird, und sich entsprechend auf die Planung von Wartungs- oder Testarbeiten vorbereiten. 

Fehlervorhersage

Die Fehlervorhersage ist mit einem KI-basierten Automatisierungstool einfacher. Es kann das zu testende System überprüfen, um Muster oder Anomalien zu finden, die auf Fehler im Code hinweisen. Künstliche Intelligenz kann auch maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um historische Daten zu Fehlern zu untersuchen und Muster zu identifizieren, um zukünftige Fehler vorherzusagen.

Ständiges Lernen aus der Datenproduktion

Künstliche Intelligenz und Testautomatisierung arbeiten zusammen, um zu beobachten, wie die Benutzer mit der Anwendung interagieren, um normales Benutzerverhalten zu identifizieren. Dann verwendet es die Erkenntnisse, um Testfälle basierend auf tatsächlichen Lebensdaten zu erstellen. Dies hilft dem Tool, datengesteuerte Softwaretests durchzuführen.

Beispiele für Testwerkzeuge, die KI erfolgreich in ihre Prozesse integriert haben

Hier sind einige Beispiele für Testtools, die KI zum Testen von Software einsetzen.

Anwendungstools 

Applitools ist ein Cloud-basiertes Automatisierungstool, das Benutzern hilft, das visuelle Erscheinungsbild von Web- und Mobilanwendungen zu testen. Es hilft Testern, die visuellen Mängel in Web- und Mobilanwendungen zu identifizieren. Es verwendet eine KI-unterstützte Computer-Vision-Technologie (auch als visuelle KI bekannt), um funktionale und visuelle Regressionen im System zu finden. Es verfügt auch über eine Berichtsfunktion, mit der Benutzer Testergebnisse entwickeln können.

TestRigor     

TestRigor ist ein Cloud-basiertes Automatisierungstool, das Testern hilft, KI-gestützte Testskripte mit grundlegenden englischen Befehlen zu erstellen. Es verfügt über eine breite Palette an Integrationsmöglichkeiten für eine schnelle Ausführung auf Desktop-, Mobil- und Webplattformen. Es verfügt auch über eine KI-basierte Testoptimierung, die die kritischen Testfälle und Teile des Systems mit einer höheren Fehlerwahrscheinlichkeit identifiziert. Sie können es auch mit integrieren Continuous Integration und Continuous Delivery Tools wie Jenkins, GitLab und Bamboo. 

TestSigma

TestSigma ist ein Open-Source-Automatisierungstool zum Testen auf Web-, Mobil- und API-Plattformen. Es verwendet Natural Language Processing (NLP), um Testfälle in einfachen englischen Sätzen zu erstellen und auszuführen. Das NLP wandelt die Eingaben in natürlicher Sprache in automatisierte Testskripte um und erleichtert damit nicht-technischen Benutzern die Entwicklung von Testfällen. Es unterstützt die Integration mit Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Tools, darunter Jenkins, Travis, GitLab und Bamboo.

Funktionalisieren

Functionize ist ein Automatisierungstool, das maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einsetzt, um verschiedene Arten von Softwaretests zu erstellen, auszuführen und zu verwalten. Es unterstützt codelose Automatisierung, sodass Benutzer Testfälle ohne erforderliche Programmierkenntnisse erstellen können. Es beschäftigt auch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Benutzerabsicht zu verstehen und Testfälle basierend auf Benutzeraktionen zu generieren. Functionize kann in Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Tools wie Jenkins, Bamboo und GitLab integriert werden.