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 که 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 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 آزمایش تطبیقی، هوش مصنوعی موارد آزمایش را در زمان واقعی با تغییر نیازهای کاربر 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.
در اینجا چند مزیت تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی آورده شده است:
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:
ایجاد موارد آزمایشی اکنون با هوش مصنوعی سریعتر و دقیق‌تر است. ابزارهایی مانند Taskade’s AI Test Case Generator نیازمندی‌های نرم‌افزار را تجزیه و تحلیل می‌کنند و به طور خودکار موارد آزمایش را برای پوشش طیف گسترده‌ای از سناریوها خودکار می‌کنند. 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.
یکی از با ارزش‌ترین ویژگی‌های هوش مصنوعی، بازیابی خودکار از شکست‌های آزمایشی یا « خود درمانی » است. 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.
ابزارهایی مانند ابزارهایی که توسط Atlassian استفاده می‌شود ، در داده‌های تاریخی فرو می‌روند تا خرابی‌های بالقوه را پیش‌بینی کنند و علل ریشه‌ای را قبل از تبدیل شدن به مسائل مهم‌تر پیدا کنند. این به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا روی مناطق پرخطر تمرکز کنند و آزمایش را در جایی که بیشترین اهمیت را دارد، اولویت‌بندی کنند. McKinsey اشاره می کند که این تجزیه و تحلیل ها می توانند قابلیت اطمینان نرم افزار را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند و هزینه های گارانتی را کاهش دهند.
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 در طول آزمایش بازخورد بلادرنگ ارائه می‌دهد، به این معنی که می‌توان مشکلات را فوراً شناسایی و برطرف 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.
حوزه دیگری که هوش مصنوعی در آن تأثیر قابل توجهی دارد، اولویت بندی موارد آزمایشی است. ابزارهایی مانند Deloitte Digital Tester از نتایج آزمایش های تاریخی و داده های استفاده از محصول برای تعیین مهم ترین آزمایش ها استفاده می کنند. بنابراین، تیم‌ها می‌توانند ابتدا روی مهم‌ترین تست‌ها تمرکز کنند، آزمایش‌های غیرضروری را کاهش دهند و کارایی کلی را در فرآیند QA بهبود بخشند.
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.
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 اشکالات 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 طور مشابه، هوش مصنوعی مولد هنوز در QA به بلوغ کامل نرسیده است، مخصوصاً در تست اپلیکیشن موبایل. برای مثال، ابزارهایی مانند ChatGPT هنوز نمی‌توانند در دستگاه‌های مختلف تلفن همراه آزمایش کنند . این توانایی آنها را برای بارگذاری برنامه ها روی سخت افزار خاص یا ایجاد موارد آزمایشی دقیق برای عملکردهای خاص مانند صفحه ورود به سیستم محدود می کند. 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.
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.
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.
