آینده هوش مصنوعی در تضمین کیفیت

فرآیندهای تضمین کیفیت سنتی (QA) مدت‌هاست که به آزمایش دستی و موارد آزمایش از پیش تعریف‌شده بستگی دارد. این روش ها در حالی که در گذشته موثر بودند، اغلب کند بوده، مستعد خطای انسانی هستند و منجر به تاخیر در توسعه و هزینه های متورم می شوند. جای تعجب نیست، گارتنر گزارش می دهد که 88٪ از رهبران خدمات احساس می کنند که رویکردهای QA امروزی مطابق با استاندارد نیستند. همانطور که هوش مصنوعی در مرکز قرار می گیرد، تضمین کیفیت هوش مصنوعی می تواند تیم ها را برای ارائه سریعتر نرم افزار با کیفیت بالاتر توانمند کند. این مقاله توضیح می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی در تضمین کیفیت، تست نرم‌افزار را آسان‌تر می‌کند و در عین حال عملکرد محصول را بهبود می‌بخشد.

تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟

تضمین کیفیت هوش مصنوعی (QA) از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی و خودکارسازی بخش‌های مختلف فرآیند تست نرم‌افزار استفاده می‌کند. QA مبتنی بر هوش مصنوعی چندین نوآوری فنی را معرفی می کند که فرآیند آزمایش را تغییر می دهد.

مدل‌های یادگیری ماشینی داده‌های تاریخی را برای شناسایی مناطق پرخطر، اولویت‌بندی موارد آزمایشی و بهینه‌سازی پوشش آزمایشی تجزیه و تحلیل می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین تولید داده‌های تست را خودکار می‌کند و طیف وسیعی از داده‌های آزمایشی را ایجاد می‌کند که نیاز به ورودی دستی را کاهش می‌دهد.

با تست تطبیقی، هوش مصنوعی با تغییر نیازهای کاربر، موارد تست را در زمان واقعی تنظیم می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به آزمایش‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا بدون نوشتن یک خط کد، آزمایش‌ها را به راحتی بسازند و اجرا کنند.

مزایای هوش مصنوعی در تضمین کیفیت

در اینجا چند مزیت تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی آورده شده است:

• بهره وری بیشتر: هوش مصنوعی وظایف تکراری را بر عهده می گیرد که اغلب فرآیند QA را کند می کند. در نتیجه، تیم‌های QA می‌توانند به جای ایجاد موارد آزمایشی و ردیابی خطاها به صورت دستی، بر ارائه نرم‌افزار با عملکرد بالا تمرکز کنند. هوش مصنوعی تولید داده‌های آزمایشی را نیز خودکار می‌کند و طیف وسیعی از داده‌های آزمایشی را ایجاد می‌کند که نیاز به ورودی دستی را کاهش می‌دهد. در نتیجه، تیم‌های QA حجم بیشتری از موارد آزمایشی را اجرا می‌کنند و طیف وسیع‌تری از سناریوها را پوشش می‌دهند. با این مزایا، QA مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا هزینه‌های QA را کاهش دهند بیش از 50 درصد.
• دقت پیشرفته: اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی با حذف خطاهای انسانی رایج در تست های دستی، دقت QA را افزایش می دهد. QA خودکار از تست دستی با ارائه تا دقت 90 درصد. در نتیجه، تشخیص الگوها، اشکالات و مشکلات عملکردی که آزمایش‌کنندگان دستی ممکن است از قلم بیفتند، بهتر می‌شود.
• تست هوشمند: یادگیری ماشینی داده‌های گذشته را برای شناسایی مناطق پرخطر تجزیه و تحلیل می‌کند و به اولویت‌بندی موارد آزمایشی که ابتدا نیاز به توجه دارند کمک می‌کند. از طریق آزمایش تطبیقی ​​مبتنی بر هوش مصنوعی، آزمایش‌کنندگان می‌توانند موارد آزمایش را در زمان واقعی به‌روزرسانی کنند و نیازها و الزامات تکامل یابد.

روندهای نوظهور در کنترل کیفیت نرم افزار هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نحوه عملکرد تیم‌های QA را تغییر می‌دهد، از سرعت بخشیدن به ایجاد آزمایش تا بهبود مدیریت داده‌های تست. در اینجا چند روند نوظهور در کنترل کیفیت نرم افزار هوش مصنوعی آورده شده است:

اتوماسیون تست مبتنی بر هوش مصنوعی

ایجاد موارد آزمایشی اکنون با هوش مصنوعی سریع‌تر و دقیق‌تر است. ابزارهایی مانند ژنراتور مورد تست هوش مصنوعی Taskade تجزیه و تحلیل نیازمندی های نرم افزار و خودکارسازی خودکار موارد تست برای پوشش طیف وسیعی از سناریوها. این فرآیند آزمایش را ساده می کند و تضمین می کند که هیچ بخش مهمی را از دست ندهید. نتیجه؟ پوشش بهتر و دقت بالاتر، همه در زمان کمتر.

بازیابی خودکار از شکست تست

یکی از با ارزش‌ترین ویژگی‌های هوش مصنوعی، بازیابی خودکار از شکست‌های آزمایشی یا ‘خود درمانی. TestRigor در اینجا عالی است، زیرا می تواند تست ها را به طور خودکار در هنگام تغییر برنامه تنظیم کند. این به معنای وقفه های کمتر و صرف زمان کمتر برای تعمیر اسکریپت های تست است. تست‌ها تنها زمانی با شکست مواجه می‌شوند که هوش مصنوعی خطاهای مرتبط با الزامات برنامه را شناسایی کند.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه بهبود یافته برای کیفیت

ابزارهایی مانند موارد استفاده شده توسط اطلسی برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی و شناسایی علل ریشه‌ای قبل از تبدیل شدن به مسائل مهم‌تر، در داده‌های تاریخی فرو بروید. این به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا روی مناطق پرخطر تمرکز کنند و آزمایش را در جایی که بیشترین اهمیت را دارد، اولویت‌بندی کنند. مک کینزی اشاره می کند که این تجزیه و تحلیل ها می توانند به طور قابل توجهی قابلیت اطمینان نرم افزار را بهبود بخشند و هزینه های گارانتی را کاهش دهند.

مدیریت داده های تست پیشرفته

با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیریت داده های تست بسیار ساده تر می شود. راه‌حل‌هایی که تولید داده‌های مصنوعی و پوشاندن داده‌ها را ارائه می‌دهند، تضمین می‌کنند که داده‌های آزمایش واقعی و دقیق هستند و در عین حال از اطلاعات حساس محافظت می‌کنند. داده های مصنوعی به تیم های QA کمک می کند تا همزمان با رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها، آزمایش های معنی داری انجام دهند.

مانیتورینگ مبتنی بر هوش مصنوعی

مانیتورینگ مبتنی بر هوش مصنوعی در حین آزمایش بازخورد بلادرنگ ارائه می دهد، به این معنی که مشکلات را می توان بلافاصله شناسایی و رفع کرد. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد را در محیط های مختلف ردیابی می کنند. این تضمین می کند که نرم افزار بدون توجه به جایی که در حال اجرا است، به طور مداوم کار می کند. این همچنین عیب یابی را سریعتر می کند و عملکرد را در شرایط مختلف در حد یکسان نگه می دارد.

اولویت بندی مورد آزمایشی پیشرفته

حوزه دیگری که هوش مصنوعی در آن تأثیر قابل توجهی دارد، اولویت بندی موارد آزمایشی است. ابزارهایی مانند تستر دیجیتال دیلویت از نتایج آزمایش های تاریخی و داده های استفاده از محصول برای تعیین مهم ترین آزمایش ها استفاده کنید. بنابراین، تیم‌ها می‌توانند ابتدا روی مهم‌ترین تست‌ها تمرکز کنند، آزمایش‌های غیرضروری را کاهش دهند و کارایی کلی را در فرآیند QA بهبود بخشند.

چگونه ابزارهای تست محبوب از هوش مصنوعی در تضمین کیفیت استفاده می کنند

ابزارهای تست با ادغام هوش مصنوعی هوشمندتر و کارآمدتر می شوند. در اینجا چند ابزار محبوب وجود دارد که از هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت های خود استفاده می کنند.

ابزارهای اتوماسیون تست

• سلنیوم از هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت‌های اتوماسیون وب خود با شناسایی موثر عناصر پویا در برنامه‌های وب استفاده می‌کند. ویژگی خودترمیمی مجهز به هوش مصنوعی، اسکریپت های آزمایشی را با تغییر عناصر برنامه به روز نگه می دارد و نیاز به نگهداری دستی را کاهش می دهد. این موضوع سلنیوم را به ابزاری همه کاره برای خودکارسازی تست های عملکردی در چندین پلتفرم و مرورگر تبدیل می کند.
• Appium از هوش مصنوعی برای ساده سازی تست اپلیکیشن موبایل در پلتفرم های iOS و اندروید استفاده می کند. تشخیص و تعامل با عناصر تلفن همراه، مانند ژست‌ها و ورودی‌ها را خودکار می‌کند. در نهایت، هوش مصنوعی به Appium کمک می کند تا فرآیند ایجاد تست را ساده کند و تجربه آزمایشی یکپارچه را در هر دو سیستم عامل تلفن همراه به کاربران ارائه دهد.

ابزارهای مدیریت تست

• TestRail هوش مصنوعی را ادغام می کند تا با ایجاد موارد آزمایشی از طریق NLP، مدیریت آزمایش را ساده کند. این یک گام فراتر می رود و هر مورد آزمایشی را بر اساس ریسک اولویت بندی می کند. علاوه بر این، TestRail از هوش مصنوعی برای کمک به اشکال زدایی استفاده می کند، تعمیر و نگهداری تست را کارآمدتر می کند و احتمال خطا را کاهش می دهد.
• ALM Octane از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت تست و تجزیه و تحلیل استفاده می کند. تجزیه و تحلیل ریسک کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی آزمایش‌هایی را برای مناطق پرخطر توصیه می‌کند و تضمین می‌کند که مسائل مهم پوشش داده شده است. تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی این پلتفرم به شناسایی دقیق نقص‌ها کمک می‌کند، در حالی که NLP به کاربران فنی و غیر فنی اجازه می‌دهد به راحتی تست‌هایی را به زبان طبیعی ایجاد کنند.

ابزار QA

• TestCraft یک پلتفرم کم‌کد و مجهز به هوش مصنوعی برای آزمایش برنامه‌های وب ارائه می‌کند. به طور خودکار سناریوهای آزمایشی را تولید می کند و از هوش مصنوعی برای بهبود اسکریپت های آزمایشی با تغییر رابط کاربری استفاده می کند. این امر نیاز به به روز رسانی دستی را به حداقل می رساند.
• ACCELQ اتوماسیون تست را با پلتفرم بدون کد مجهز به هوش مصنوعی خود ساده می کند. از توسعه مبتنی بر رفتار (BDD) پشتیبانی می‌کند، که فرآیندهای تجاری واقعی را برای ایجاد موارد آزمایشی قابل استفاده مجدد بازتاب می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی به مدیریت خودکار صفحات وب و APIهای پویا پیچیده کمک می کند و ACCELQ را برای آزمایش برنامه ها و سرویس های وب مدرن بسیار کارآمد می کند.
• پاراسافت از هوش مصنوعی برای ارتقای پلتفرم کیفیت مداوم خود با خودکارسازی فرآیندهای تست سرتاسر استفاده می‌کند. هوش مصنوعی پوشش تست را از کد تا رابط کاربری بهبود می‌بخشد و قابلیت اطمینان نرم‌افزار را تضمین می‌کند. این پلتفرم همچنین تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را برای شناسایی شکاف های آزمایشی و بهینه سازی استراتژی آزمایش کلی ارائه می دهد.

چالش ها و محدودیت های کنترل کیفیت هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی مزایای متعددی را برای QA به ارمغان می آورد، چند چالش وجود دارد که باید در نظر داشت. اولاً، افزودن هوش مصنوعی به گردش کار QA نیاز به سرمایه گذاری اولیه قابل توجهی دارد. کسب و کارها باید زمان و منابع لازم را از قبل برای استفاده موثر از هوش مصنوعی اختصاص دهند.

فراتر از هزینه، داده‌های نادرست یا مغرضانه می‌توانند نتایج را به خطر بیندازند و هوش مصنوعی را در تشخیص باگ‌ها یا بهینه‌سازی تست‌ها کمتر موثر کنند. این به شدت با نگرانی های اخلاقی رو به رشد مرتبط است. اگر هوش مصنوعی از داده های جانبدارانه یاد بگیرد، نتایج آن سوگیری ها را منعکس می کند و نتایج را منحرف می کند. تیم‌های QA باید داده‌ها را موشکافی کنند و شفافیت را در سراسر گردش کار آزمایش حفظ کنند تا از عدالت اطمینان حاصل کنند.

به همین ترتیب، هوش مصنوعی مولد هنوز در QA به بلوغ کامل نرسیده است، مخصوصاً در تست اپلیکیشن موبایل. به عنوان مثال، ابزارهایی مانند ChatGPT هنوز نمی توانند تست در دستگاه های مختلف تلفن همراه. این توانایی آن‌ها را برای بارگذاری برنامه‌ها روی سخت‌افزار خاص یا ایجاد موارد آزمایشی دقیق برای عملکردهای خاص مانند صفحه‌های ورود محدود می‌کند. این محدودیت ها نشان می دهد که در حالی که هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است، هنوز جایگزین نیاز به آزمایش دستی در مناطق خاصی نشده است.

هوش مصنوعی چه تاثیری بر تضمین کیفیت در آینده خواهد داشت؟

از آنجایی که تیم‌های QA بیشتری هوش مصنوعی را به دلیل کارایی و دقت بی‌نظیر آن اتخاذ می‌کنند، به بخشی جدایی ناپذیر از گردش کار آنها تبدیل می‌شود. نتیجه نوآوری بیشتر و معیارهای جدید برای سرعت و کیفیت در توسعه نرم افزار خواهد بود.

QA مبتنی بر هوش مصنوعی نیز در حال تبدیل شدن به مرکز DevOps است. ادغام یکپارچه امکان آزمایش مداوم و چرخه های آزادسازی سریعتر را فراهم می کند. فرآیندها کارآمدتر می شوند و همکاری بین تیم های توسعه و QA بهبود می یابد.

با تغییر کیفیت هوش مصنوعی، ارتقاء مهارت ضروری خواهد بود. سازمان‌ها باید روی آموزش سرمایه‌گذاری کنند تا مطمئن شوند که تیم‌ها می‌توانند به طور کامل از پتانسیل هوش مصنوعی استفاده کنند. کسانی که خود را تطبیق می دهند، در آینده ای مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرو خواهند بود، در حالی که دیگران در خطر عقب ماندن هستند.

کلمات پایانی

QA مبتنی بر هوش مصنوعی آماده است تا وظایف تکرارپذیر را خودکار کند و آزمایش‌های هوشمندتر و کارآمدتر را امکان‌پذیر کند. از خودکارسازی تولید کیس های آزمایشی گرفته تا بهبود تشخیص خطا و کاهش زمان ورود به بازار، QA مبتنی بر هوش مصنوعی استانداردهای جدیدی را برای سرعت و کیفیت تعیین می کند.

در آینده QA مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرو باشید—دنبال کنید Unite.AI برای آخرین به روز رسانی!