Как мы используем ИИ для революционных изменений в тестировании софта

В свое время тестирование программного обеспечения было похоже на работу детектива: QA-инженер вручную искал любую зацепку, которая могла бы привести его к "преступнику" – ошибке в коде. Это был медленный, но необходимый процесс.

В дальнейшем наступила эпоха автоматизации. Такие инструменты, как Selenium и JUnit, позволили инженерам писать тестовые скрипты, которые запускались автоматически. Однако даже автоматизированное тестирование требовало ручного труда: создание тестов, их обновление и анализ результатов.

В итоге мы поняли, что традиционные инструменты QA уже не поспевают за ростом масштабов и сложности современных диджитал-продуктов. Следующим необходимым шагом в эволюции процессов тестирования должно стать внедрение искусственного интеллекта. 

Что такое ИИ-тестирование? 

Внедрение ИИ в тестирование программного обеспечения – это практика применения машинного обучения, больших данных и соответствующей аналитики для создания, выполнения и обновления тестов без постоянного вмешательства человека.

Другими словами, искусственный интеллект не просто выполняет команды – он учится на ошибках и адаптируется. Инструменты для тестирования на базе ИИ анализируют данные, прогнозируют уязвимости и самостоятельно создают тестовые сценарии. Они могут обрабатывать неструктурированные данные (такие как логи или журналы пользовательских действий), чтобы выявлять закономерности, незаметные для человеческого взгляда и обычных скриптов. 

Этот подход совершил революцию в области QA, позволив командам сосредоточиться на стратегии, а не на бесконечном исправлении ошибок.

Как мы используем ИИ для трансформации тестирования ПО

Команда WEZOM всегда внимательно следила за эволюцией ИИ и развитием решений по контролю качества софта. Так что можем ответственно заявить: тестирование на базе ИИ – это уже не просто модный термин. Искусственный интеллект действительно меняет подходы к созданию, выполнению и управлению тестовыми кейсами. Благодаря опыту интеграции инструментов ИИ для тестирования, таких как AIO Tests, и использованию API OpenAI, мы на собственном опыте почувствовали, как ИИ улучшает процессы QA. Давайте погрузимся в практические задачи, вызовы и самые лучшие практики, которые мы обнаружили на этом пути.

Чему мы научились от искусственного интеллекта в QA: ключевые выводы

Метод проб и ошибок позволил нашим специалистам определить несколько важных моментов, связанных с искусственным интеллектом в тестировании ПО 

• Создание тестовых кейсов с искусственным интеллектом уменьшает объем ручной работы и ускоряет планирование;

• Умные инструменты автоматизации улучшают покрытие тестов, находя проблемы, которые могут пропустить специалисты при мануальном тестировании;

• ИИ для контроля качества лучше всего показывает себя в сочетании с человеческим наблюдением – это мощный помощник, а не замена;

• Правильная интеграция может упорядочить рабочие процессы, не придавая им лишней сложности.

Теперь давайте рассмотрим, как ИИ вписывается в различные аспекты тестирования ПО, и как его можно внедрить в вашу стратегию QA.

Как ИИ улучшает процессы тестирования

Внедрение тестирования ПО с помощью искусственного интеллекта можно сравнить с переходом от каменного топора к бензопиле. Этот скачок в технологиях открывает множество преимуществ, уникальных возможностей и скрытых достоинств. Давайте внимательно рассмотрим каждый аспект.  

Повышение эффективности и производительности с помощью ИИ

Один из самых больших вызовов в QA – это мануальное создание тест-кейсов, которое поглощает очень много времени. Тестировщики традиционно тратят часы на написание детализированных тестовых сценариев, просмотр требований и определение предельных ситуаций.

Когда мы интегрировали платформу тестирования AIO Tests в Jira, то практически мгновенно почувствовали сдвиг. Движок на основе искусственного интеллекта анализирует пользовательские истории, выделяет ключевые детали и автоматически генерирует структурированные тестовые кейсы. Преимущества были очевидны:

✔️ Расход времени на создание тестовых кейсов сократился на 50% – с часов до считанных минут.

✔️Покрытие тестами стало более комплексным – ИИ определяет недостающие тестовые сценарии.

✔️ Человеческих ошибок стало гораздо меньше – ИИ обеспечивает согласованность между тестовыми кейсами.

Разумеется, мы все еще просматриваем и дорабатываем тесты, созданные искусственным интеллектом. Главное – найти правильный баланс между автоматизацией и экспертизой мануального QA.

Кроме того, правильно подобранный фреймворк для ИИ-тестирования может "читать" и анализировать пользовательские истории, технические требования и документацию, чтобы автоматически создавать тестовые сценарии. Это особенно полезно в Agile-средах, где требования часто изменяются.

Оптимизация тестового покрытия и уменьшение пробелов в тестировании

Второй ключевой вызов, который эффективно преодолевается тестирование с помощью ПО – это обеспечение полного покрытия тестами. Это особенно важно для сложных систем с большим количеством сценариев. Традиционные подходы часто оставляют пробелы, что приводит к тому, что критические ошибки появляются только при эксплуатации продукта. 

Внедрение AI для тестирования показало существенные результаты: 

✔️ Улучшение показателей покрытия: до +40%. Искусственный интеллект может анализировать кодовую базу и автоматически предлагать тесты для пропущенных сценариев.

✔️ Оптимизация регрессионного тестирования – ИИ определяет, какие тесты нужно повторить, а какие уже не являются релевантными.

✔️ Минимизация избыточных процессов – лишние проверки устраняются, что сокращает время, необходимое для выполнения тестов.

Как показывает практика, в большинстве случаев ИИ может заменить в QA тестировании работу опытного аналитика: система самостоятельно находит скрытые риски и помогает сфокусироваться на важнейших проблемах.

Минимизация "ложных тревог" и ускорение анализа результатов

Автоматизация тестирования ИИ устраняет недостатки методов старого поколения. Одной из самых неприятных проблем было огромное количество "ложных тревог": когда система сообщала об ошибке, которой на самом деле не существует.

С помощью искусственного интеллекта в автоматизации тестирования можно снизить количество ошибочных срабатываний на 60%. Алгоритм учится на истории тестов и фильтрует нестабильные проверки.

Более того, становится доступна автоматическая приоритизация: система понимает, какие ошибки являются критическими, а какие могут подождать.

Поскольку AI-инструменты QA анализируют журналы, код и даже кейсы устранения из прошлого, предлагая возможные причины проблем, мы теперь можем быстрее диагностировать ошибки. По меньшей мере, разработчики больше не тратят время на то, чтобы определять реальные проблемы, и могут сразу приступать к устранению реальных багов.

Безопасность и комплаенс: ИИ как система безопасности

Тест-кейсы, созданные искусственным интеллектом, не просто повышают эффективность – они обеспечивают точность тестов и помогают достичь требований комплаенса. Безопасность является особым приоритетом в таких областях, как здравоохранение, fintech, eCommerce. 

С помощью внедрения ИИ в тестирование мы решили ряд задач:

✔️ Автоматическое обнаружение уязвимостей безопасности с помощью интеллектуального обнаружения паттернов.

✔️ Обеспечение соответствия работ стандартам ISO 9001, ISTQB и GDPR.

✔️ Минимизация рисков человеческого фактора в критически важных процессах.

Все это принесло плоды в виде уменьшения количества пропущенных тестовых кейсов и роста доверия к нашей стратегии тестирования.

Мощный предиктивный анализ, прогнозирование отказов и определение предельных случаев

Обычный процесс тестирования выглядит просто: вы находите баг и исправляете его. Но представьте, что потенциальные отказы можно обнаруживать еще до того, как они стали проблемой.

Средства автоматизации тестирования на базе ИИ можно применять уже на этапе подготовки кода: система анализирует коммиты и находит паттерны, приводившие к сбоям в прошлом.

Кроме того, обученные алгоритмы могут выявлять нестабильные модули. То есть оценивать уровень риска в разных частях проекта и на основе этого определять, какие участки нуждаются в повышенном внимании.

По нашим расчетам, тестирование на основе искусственного интеллекта позволяет снизить количество ошибок на проекте по меньшей мере на 30% – такие результаты дает предиктивный анализ. Как результат, это отличный инструмент, позволяющий команде QA действовать проактивно, а не реактивно.

Новый подход к обеспечению качества

Есть еще несколько аспектов, где ИИ-тестирование показывает фантастические результаты. Один из них – улучшение сотрудничества между командами. Аналитика в наглядном формате улучшает коммуникацию между разработчиками, тестировщиками и менеджерами.

Более того, ИИ в автоматизации тестирования помогает сократить затраты на повторяющиеся задачи. На создание и поддержку тестов уходит меньше ресурсов, что ведет к уменьшению количества ошибок и сокращению затрат на их исправление. Как следствие, команды могут быстрее выпускать продукты, повышая доходность.

"Не стоит забывать об адаптивности. Автоматизация тестирования на основе ИИ позволяет быстро приспосабливаться к изменениям в требованиях или коде, что особенно важно в средах Agile и DevOps. Как результат, тесты автоматически обновляются при изменении функциональности. Это позволяет быстро тестировать новые функции без задержек. Команды специалистов могут быстрее реагировать на отзывы пользователей".

 © Lead QA Engineer, Wezom.

Эти преимущества демонстрируют, как ИИ-софт для тестирования не только улучшает процессы, но и трансформирует подход к QA, делая его более интеллектуальным, быстрым и надежным.

Лучшие практики интеграции искусственного интеллекта в вашу стратегию тестирования

Прежде чем окунуться в огромный выбор ИИ-инструментов автоматизации тестирования (с покупкой, установкой и настройкой всех доступных вариантов) важно определить ключевые цели. Три основных вопроса помогут вам в этом:

1. Где именно тестирование поглощает больше всего времени?
2. Какие типы ошибок чаще всего ускользают от тестировщиков?
3. Какие процессы можно автоматизировать без потери контроля?

Как пример, наша цель заключалась в том, чтобы получить следующие возможности:

1. Анализ кода и прогнозирование потенциальных дефектов перед тестированием.
2. Генерация тест-кейсов и автоматическое покрытие новых функций.
3. Оптимизация регрессионного тестирования во избежание ненужных тестов.
4. Быстрый анализ результатов тестирования и выявление "ложных тревог"

Как мы используем API OpenAI для тест-кейсов

Наша команда не просто полагается на встроенные функции ИИ – мы идем дальше. Интеграция API OpenAI во фреймворк тестирования WEZOM открыла ряд возможностей: 

• анализ пользовательских историй и выделение ключевых функциональных требований;

• создание шагов в тест-кейсах на основе реального поведения пользователей;

• прогнозирование потенциальных точек отказа, основанное на изучении паттернов дефектов в прошлом;

Какой это дало результат? Наши тест-кейсы стали более умными и более контекстно-ориентированными. Теперь они тесно связаны с бизнес-целями и ожиданиями пользователей.

Как выбрать правильные ИИ-инструменты для тестирования?

Рынок предлагает десятки ИИ-решений для автоматизации тестирования, но не все они одинаково полезны. Важно учитывать масштаб проекта, стек технологий и цели тестирования.

Для начала рекомендуем оценить функциональность инструмента. В частности, обратите внимание, поддерживает ли он различные типы ИИ и тестирования (функциональное, регрессионное, нагрузочное, тестирование безопасности и т.п.). Оцените также его масштабируемость.

Инструмент также должен быть удобен в использовании для вашей команды. Учитывайте следующие аспекты:

• Интерфейс. Насколько он интуитивен? Нуждается ли он в длительном обучении?

• Документация и поддержка. Доступны ли специалистам подробные гайды, видеоуроки и оперативная поддержка?

• Гибкость. Можно ли настроить применение ИИ в тестировании ПО в соответствии с конкретными потребностями вашего проекта?

Если вам нужна генерация тестовых кейсов, Applitools, Test.ai или Functionize - хороший выбор.

Для прогнозирования ошибок больше подойдут Mabl или Diffblue Analyze.

Для автоматизированного анализа логов и выявления аномалий рассмотрите Selenium AI или Testim.

Для визуального тестирования и контроля UX подойдет Applitools Eyes.

Обучение команды: ключ к эффективному использованию инструментов автоматизации QA

Любая технология раскрывает свой потенциал только в том случае, когда люди понимают, как ею пользоваться. Одной из наиболее распространенных ошибок является использование искусственного интеллекта для тестирования софта без надлежащего обучения команды.

Чтобы тестирование с помощью ИИ приносило реальную пользу, нужно

✔️ Научить QA-специалистов работать с алгоритмами (анализировать предложения от ИИ, корректировать автоматически сгенерированные тесты);

✔️ Научить разработчиков учитывать отчеты во время ревью кода;

✔️ Создать гайдлайны по использованию инструментов для снижения порога входа для новых членов команды.

Ведущие компании проводят воркшопы, тестовые спринты и демонстрации, чтобы команда могла увидеть реальные преимущества ИИ для QA на практике.

Case Study: искусственный интеллект в действии (опыт WEZOM)

Проект: Тестирование веб-платформы с искусственным интеллектом.

Задание: Нашей целью было ускорение тестирования большой веб-платформы. Нужно было также повысить точность тестовых кейсов и снизить затраты на обслуживание.

Мануальное тестирование занимало слишком много времени, а автоматизация требовала постоянных обновлений из-за высокой частоты изменения требований. Мы нуждались в решении, которое не только автоматизировало бы процесс, но и сделало бы его более интеллектуальным.

Решение. Мы интегрировали в процесс AIO Tests – решение на основе ИИ, способное анализировать требования, автоматически генерировать тестовые кейсы и выявлять пробелы в тестовом покрытии.

Применение ИИ-софта дало очень важные результаты: 

• Время на создание тест-кейсов сократилось на 35%.

• Сгенерированные ИИ сценарии помогли выявить скрытые недостатки.

• Более быстрая адаптация к изменениям требований позволила сократить усилия на поддержку. 

• Взаимодействие между инженерами-автотестерами и мануальными тестировщиками улучшилось. 

Результаты

Меньше рутины, больше эффективности. Тестировщики сосредоточились на анализе ошибок, а не на создании тест-кейсов.

Меньше времени уходит на обслуживание. Тесты не "ломались" после обновлений, поскольку системы ИИ автоматически адаптировали их к изменениям.

Повышение качества продукта. Благодаря умной генерации сценариев мы охватили на 20% больше новых тестовых кейсов, которые ранее не рассматривали.

Распространенные мифы об искусственном интеллекте в тестировании

По данным Capgemini, в ближайшие 2 года 85% разработчиков ПО перейдут на инструменты для тестирования ИИ. Несмотря на это, вокруг этой технологии существует немало мифов, мешающих ее полноценному внедрению. Рассмотрим самые распространенные предубеждения.

ИИ отберет у тестировщиков работу

Распространенной ошибкой, с которой мы столкнулись, стал страх, что ИИ заменит инженеров-тестировщиков. Так ли это на самом деле? Можем заверить, что сегодня ИИ – это инструмент, а не замена человеческого опыта.

Вот как мы используем ИИ, чтобы усилить, а не заменить наши команды QA:

✔️ ИИ выполняет рутинные задачи, такие как создание и поддержка тест-кейсов; 

✔️ Тестировщики сосредотачиваются на исследовательском тестировании, проверке пользовательского опыта и оценке рисков;

✔️ ИИ и люди-тестировщики работают вместе, чтобы улучшить покрытие и точность тестов.

Благодаря этому подходу мы повысили производительность нашей команды, не преуменьшая при этом ценности человеческого вдохновения в тестировании.

Внедрение ИИ – это дорого и сложно

Еще недавно разработка и настройка ИИ-решений требовала значительных ресурсов. Но сегодня многие инструменты (например, Testim, Applitools, Mabl) работают "из коробки" и легко интегрируются в пайплайны CI/CD. Вы можете начать с простых функций (например, автоматическая генерация тестовых кейсов, анализ логов) и постепенно расширять их применение.

Более того, исследования показывают, что внедрение смарт-тестирования быстро окупается благодаря сокращению времени регрессии и повышению качества продукта.

Искусственный интеллект не ошибается

Значительной ошибкой также является переоценка возможностей ИИ. Он действительно уменьшает количество ошибок, но все еще требует контроля человека. 

Да, алгоритмы могут выдавать ложные тревоги или предлагать несоответствующие тестовые кейсы. Но по сравнению с человеческими ошибками, ИИ предлагает гораздо большую точность и охват тестов. Главное – правильно настроить инструменты и проверить их работу, а не полагаться на них вслепую.

Чтобы работать с ИИ, нужно иметь знание Data Scienсe

Многие считают, что работа с искусственным интеллектом в тестировании требует глубоких знаний о машинном обучении. Однако новые AI-решения предназначены для обычных команд QA и имеют интуитивно понятные интерфейсы. Наш опыт показал, что обучение применению таких инструментов занимает всего несколько дней, а не месяцев.

FAQ: ответы на вопросы по ИИ-тестированию

Как ИИ применяется в автоматизированном тестировании?

ИИ анализирует пользовательские истории, генерирует структурированные тест-кейсы и прогнозирует потенциальные точки отказа. Он может оптимизировать выполнение тестов, определять приоритетные сценарии и предлагать недостающие зоны тестового покрытия.

Может ли ИИ заменить автоматизированное тестирование?

Нет. ИИ улучшает автоматизацию тестирования, но не устраняет потребности в человеческом контроле. Инженеры все еще необходимы для проверки тестов, исследовательского тестирования и обработки сложных сценариев.

ИИ отлично справляется с рутинными задачами: регрессионным тестированием, анализом журналов и прогнозированием ошибок. Но есть аспекты, требующие ручной проверки: исследования, тестирование пользовательского опыта и т.д.

Даже в продвинутых проектах AI-инструменты для тестирования работают в тандеме с QA-инженерами, помогая оптимизировать тестирование, но не заменяя его полностью.

Как интегрировать инструменты тестирования с искусственным интеллектом в рабочий процесс?

1. Определите направления, где ИИ может сократить объем мануальной работы (например, создание тест-кейсов, прогнозирование ошибок).
2. Выберите инструменты с искусственным интеллектом, таких как AIO Tests, Applitools или Functionize.
3. Научите команды QA эффективно применять ИИ, поддерживая при этом контроль качества работ.

Всегда ли ИИ-тестирование необходимо для разработки ПО?

Иногда без мануального тестирования не обойтись. Например, при оценке UX: насколько удобным и интуитивно понятным получилось приложение? ИИ не может полностью понять человеческие эмоции и предпочтения.

На практике искусственный интеллект может пропускать визуальные дефекты, такие как неправильное размещение элементов, цветовые ошибки или проблемы со шрифтом. В таких случаях более надежным будет ручное тестирование.

В чем преимущества ИИ-тестирования?

• Скорость: автоматизация ускоряет выполнение тестов.
• Точность: ИИ уменьшает количество человеческих ошибок.
• Экономия ресурсов: средства ИИ уменьшают затраты на рутинные задачи.
• Проактивность: инструменты ИИ прогнозируют проблемы до того, как они возникнут.
• Масштабируемость: Автоматизация с искусственным интеллектом идеально подходит для больших проектов и команд.

Какие ограничения есть у ИИ-тестирования?

• Алгоритмы нуждаются в качественных данных для обучения.
• Использование инструментов может быть трудоемким.
• Отдельные технологии могут быть слишком дорогими.

Финальные размышления: ИИ с нами навсегда

Искусственный интеллект больше не является футуристической концепцией в QA – он уже трансформирует наш подход к тестированию софта. От умной генерации тестовых кейсов до предиктивного анализа инструменты с искусственным интеллектом помогают командам работать быстрее, умнее и эффективнее.

Команда WEZOM внедряет искусственный интеллект, чтобы улучшить рабочие процессы QA, в то же время гарантируя, что люди остаются в центре процесса. Если вы рассматриваете возможность применения ИИ в своей стратегии тестирования, начните с малого, экспериментируйте и адаптируйтесь - ведь в дальнейшем возможности ИИ в QA будут только расти. 

Хотите узнать больше о решениях для тестирования на основе искусственного интеллекта? Давайте поговорим о том, как ИИ может оптимизировать вашу QA стратегию! 🚀