Як ми використовуємо ШІ для революційних змін у тестуванні софту

Свого часу тестування програмного забезпечення було схоже на роботу детектива: QA-інженер вручну шукав будь-яку зачіпку, яка могла б привести його до “злочинця” – помилки в коді. Це був повільний, але необхідний процес.

Згодом настала доба автоматизації. Такі інструменти як Selenium та JUnit дозволили інженерам писати тестові скрипти, які запускалися автоматично. Однак навіть автоматизоване тестування вимагало ручної праці: створення тестів, їх оновлення та аналізу результатів.

Ми, врешті-решт, зрозуміли, що традиційні інструменти QA вже не встигають за зростанням масштабів та складності сучасних диджитал-продуктів. Наступним необхідним кроком в еволюції процесів тестування мало стати впровадження штучного інтелекту. 

Що таке ШІ-тестування? 

Впровадження ШІ в тестування програмного забезпечення – це практика застосування машинного навчання, великих даних та відповідної аналітики для створення, виконання та оновлення тестів без постійного втручання людини. 

 Іншими словами, штучний інтелект не просто виконує команди – він навчається на своїх помилках та адаптується. Інструменти для тестування на базі ШІ аналізують дані, прогнозують вразливості та самостійно створюють тестові сценарії. Вони можуть обробляти неструктуровані дані (такі як логи чи журнали користувацьких дій), аби виявляти закономірності, непомітні для людського ока та звичайних скриптів. 

Цей підхід здійснив революцію в галузі QA, дозволивши командам зосередитися на стратегії, а не на нескінченному виправленні помилок.

Як ми використовуємо ШІ для трансформації тестування ПЗ

Команда WEZOM завжди уважно стежила за еволюцією ШІ та розвитком рішень для контролю якості софту. Тож можемо відповідально заявити: тестування на базі ШІ – це вже не просто модний термін. Штучний інтелект дійсно змінює підходи до створення, виконання та управління тестовими кейсами. Завдяки досвіду інтеграції інструментів ШІ для тестування, таких як AIO Tests, та використанню API OpenAI, ми на власному досвіді відчули, як ШІ покращує процеси QA. Давайте зануримося в практичні завдання, виклики та найкращі практики, які ми виявили на цьому шляху.

Чому ми навчилися від штучного інтелекту в QA: ключові висновки

Метод проб та помилок дозволив нашим фахівцям визначити декілька важливих моментів, пов’язаних зі штучним інтелектом у тестуванні ПЗ 

• Створення тестових кейсів зі штучним інтелектом зменшує обсяг ручної роботи та пришвидшує планування;

• Розумні інструменти автоматизації покращують покриття тестів, знаходячи проблеми, які фахівці можуть пропустити при мануальному тестуванні;

• ШІ для контролю якості найкраще показує себе в поєднанні з людським наглядом – це потужний помічник, а не заміна;

• Правильна інтеграція може впорядкувати робочі процеси, не додаючи їм зайвої складності.

Тепер давайте розглянемо, як ШІ вписується в різні аспекти тестування ПЗ, і як його можна впровадити у вашу стратегію QA

Як ШІ покращує процеси тестування

Впровадження тестування ПЗ за допомогою штучного інтелекту можна порівняти із переходом від кам’яної сокири до бензопили. Цей стрибок у технологіях відкриває безліч переваг, унікальних можливостей та прихованих плюсів. Давайте уважно розглянемо кожен аспект.  

Підвищення ефективності та продуктивності за допомогою ШІ

Один з найбільших викликів в QA – це мануальне створення тест-кейсів, що поглинає вкрай багато часу. Тестувальники традиційно витрачають години на написання деталізованих тестових сценаріїв, перегляд вимог та окреслення граничних ситуацій.

Коли ми інтегрували платформу тестування AIO Tests у Jira, то практично миттєво відчули зрушення. Рушій на основі штучного інтелекту аналізує користувацькі історії, виокремлює ключові деталі та автоматично генерує структуровані тестові кейси. Переваги були очевидні:

✔️ Витрати часу на створення тестових кейсів скоротився на 50% – з годин до лічених хвилин.

✔️Покриття тестами стало більш комплексним – ШІ визначає відсутні тестові сценарії.

✔️ Людських помилок стало набагато менше – ШІ забезпечує узгодженість між тестовими кейсами.

Ясна річ, ми усе ще переглядаємо та допрацьовуємо тести, створені штучним інтелектом. Головне – знайти правильний баланс між автоматизацією та експертизою мануального QA.

На додачу, правильно підібраний фреймворк для ШІ-тестування може "читати" та аналізувати користувацькі історії, технічні вимоги та документацію, щоб автоматично створювати тестові сценарії. Це особливо корисно в Agile-середовищах, де вимоги часто змінюються.

Оптимізація тестового покриття та зменшення прогалин у тестуванні

Другий ключовий виклик, який ефективно долає тестування за допомогою ПЗ – це забезпечення повного покриття тестами. Воно особливо важливе для складних систем з великою кількістю сценаріїв. Традиційні підходи часто залишають прогалини, що призводить до того, що критичні помилки виявляються лише під час експлуатації продукту. 

Впровадження AI для тестування показало суттєві результати: 

✔️ Покращення показників покриття: до +40%. Штучний інтелект у тестуванні може аналізувати кодову базу та автоматично пропонувати тести для пропущених сценаріїв.

✔️ Оптимізація регресійного тестування - ШІ визначає, які тести потрібно повторити, а які вже не є релевантними.

✔️ Мінімізація надлишкових процесів - зайві перевірки усуваються, що скорочує час, необхідний для виконання тестів.

Як показує практика, в більшості випадків ШІ може замінити в QA-тестуванні роботу досвідченого аналітика: система самостійно знаходить приховані ризики та допомагає сфокусуватися на найважливіших проблемах.

Мінімізація “помилкових тривог” та прискорення аналізу результатів

Автоматизація тестування ШІ усуває недоліки "методів старого покоління". Однією з найбільш прикрих проблем була величезна кількість “хибних тривог”: коли система повідомляла про помилку, якої насправді не існує.

За допомогою штучного інтелекту в автоматизації тестування можна зменшити кількість помилкових спрацьовувань на 60%. Алгоритм навчається на історії тестів і відфільтровує нестабільні перевірки.

Понад те, стає доступною автоматична пріоритизація: система розуміє, які помилки є критичними, а які можуть зачекати.

Оскільки AI-інструменти QA аналізують журнали, код і навіть кейси минулих виправлень, пропонуючи можливі причини проблем, ми тепер можемо швидше діагностувати помилки. Щонайменше розробники більше не витрачають час на те, аби виокремлювати реальні проблеми, і можуть одразу ставати до виправлення реальних багів.

Безпека та комплаєнс: ШІ як система безпеки

Тест-кейси, створені штучним інтелектом, не просто підвищують ефективність – вони забезпечують точність тестів і допомагають досягнути вимог комплаєнсу. Безпека є особливим пріоритетом у таких галузях як охорона здоров’я, fintech, eCommerce. 

За допомогою впровадження ШІ у тестування ми вирішили низку завдань:

✔️ Автоматичне виявлення вразливостей безпеки за допомогою інтелектуального виявлення патернів.

✔️ Забезпечення відповідності робіт стандартам ISO 9001, ISTQB та GDPR.

✔️ Мінімізація ризиків людського фактору в критично важливих процесах.

Усе це принесло плоди у вигляді зменшення кількості пропущених тестових кейсів та зростання довіри до нашої стратегії тестування. 

Потужний предиктивний аналіз, прогнозування відмов та визначення граничних випадків

Звичайний процес тестування виглядає просто: ви знаходите баг та виправляєте його. Але уявіть, що потенційні відмови можна виявляти ще до того, як вони стали проблемою.

Засоби автоматизації тестування на базі ШІ можна застосовувати вже на етапі підготовки коду: система аналізує комміти та знаходить патерни, які призводили до збоїв у минулому.

Крім того, навчені алгоритми можуть виявляти нестабільні модулі. Тобто оцінювати рівень ризику в різних частинах проєкту і на основі цього визначати, які ділянки потребують більшої уваги.

За нашими розрахунками, тестування на основі штучного інтелекту дозволяє зменшити кількість помилок на проєкті щонайменше на 30% – такі результати  дає предиктивний аналіз. Як результат, це чудовий інструмент, який дозволяє команді QA діяти проактивно, а не реактивно.

Новий підхід до забезпечення якості

Є ще декілька аспектів, де ШІ-тестування показує фантастичні результати. Один з них – поліпшення співпраці між командами. Аналітика в наочному форматі покращує комунікацію між розробниками, тестувальниками та менеджерами.

Понад те, ШІ в автоматизації тестування допомагає скоротити витрати на повторювані завдання. На створення і підтримку тестів витрачається менше ресурсів, що веде до зменшення кількості помилок і скорочення витрат на їх виправлення. Як наслідок, команди можуть швидше випускати продукти, підвищуючи дохідність.

"Не можна забувати про адаптивність. Автоматизація тестування на основі ШІ дозволяє швидко пристосовуватись до змін у вимогах або коді, що особливо важливо в середовищах Agile та DevOps. Як результат, тести автоматично оновлюються при зміні функціональності. Це дає нам можливість швидко тестувати нові функції без затримок. Команди фахівців можуть швидше реагувати на відгуки користувачів".

 © Lead QA Engineer, Wezom.

Ці переваги демонструють, як ШІ-софт для тестування не лише покращує процеси, але й трансформує підхід до QA, роблячи його більш інтелектуальним, швидким і надійним.

Найкращі практики інтеграції штучного інтелекту у вашу стратегію тестування

Перш ніж зануритися у величезний вибір ШІ-інструментів автоматизації тестування (із купівлею, інсталяцією та налаштуванням усіх доступних варіантів) важливо визначити ключові цілі. Три основні запитання допоможуть вам у цьому:

1. Де саме тестування поглинає найбільше часу?
2. Які типи помилок найчастіше вислизають від тестувальників?
3. Які процеси можна автоматизувати без втрати контролю?

Як приклад, наша мета полягала в тому, щоб отримати наступні можливості:

1. Аналіз коду та прогнозування потенційних дефектів перед тестуванням.
2. Генерація тест-кейсів та автоматичне покриття нових функцій.
3. Оптимізація регресійного тестування, аби уникнути непотрібних тестів.
4. Швидкий аналіз результатів тестування та виявлення “помилкових тривог”

Як ми використовуємо API OpenAI для тест-кейсів

Наша команда не просто покладається на вбудовані функції ШІ – ми йдемо далі. Інтеграція API OpenAI у фреймворк тестування WEZOM відкрила низку можливостей: 

• Аналіз користувацьких історій та виокремлення ключових функціональних вимог;

• Створення кроків у тест-кейсах на основі реальної поведінки користувачів;

• Прогнозування потенційних точок відмови, засноване на вивченні патернів дефектів у минулому;

Який це дало результат? Наші тест-кейси стали розумнішими та більш контекстно-орієнтованими. Тепер вони тісно пов’язані з бізнес-цілями та очікуваннями користувачів.

Як вибрати правильні ШІ-інструменти для тестування?

Ринок пропонує десятки ШІ-рішень для автоматизації тестування, але не всі вони однаково корисні. Важливо враховувати масштаб проєкту, стек технологій та цілі тестування.

Для початку рекомендуємо оцінити функціональність інструменту. Зокрема, зверніть увагу на те, чи підтримує він різні типи ШІ та тестування (функціональне, регресійне, навантажувальне, тестування безпеки тощо), а також на його масштабованість.

Інструмент також має бути зручним у використанні для вашої команди. Врахуйте такі аспекти:

• Інтерфейс. Наскільки він інтуїтивний? Чи потребує він тривалого навчання?

• Документація та підтримка. Чи доступні фахівцям докладні гайди, відеоуроки та оперативна підтримка?

• Гнучкість. Чи можна налаштувати застосування ШІ в тестуванні ПЗ відповідно до конкретних потреб вашого проєкту?

Якщо вам потрібна генерація тестових кейсів, Applitools, Test.ai або Functionize - хороший вибір.

Для прогнозування помилок більше підійдуть Mabl або Diffblue Analyze.

Для автоматизованого аналізу логів та виявлення аномалій розгляньте Selenium AI або Testim.

Для візуального тестування та контролю UX підійде Applitools Eyes.

Навчання команди: ключ до ефективного використання інструментів автоматизації QA

Будь-яка технологія розкриває свій потенціал на 100% лише тоді, коли люди розуміють, як нею користуватися. Однією з найпоширеніших помилок є впровадження штучного інтелекту для тестування софту без належного навчання команди.

Аби тестування за допомогою ШІ приносило реальну користь, потрібно

✔️ Навчити QA-фахівців працювати з алгоритмами (аналізувати пропозиції від ШІ, коригувати автоматично згенеровані тести);

✔️ Навчити розробників враховувати звіти під час рев'ю коду;

✔️ Створити гайдлайни з використання інструментів для зниження порогу входу для нових членів команди.

Провідні компанії проводять воркшопи, тестові спринти та демонстрації, щоб команда могла побачити реальні переваги ШІ для QA на практиці.

Case Study: штучний інтелект в дії (з досвіду WEZOM)

Проєкт: Тестування веб-платформи зі штучним інтелектом

Завдання: Нашою метою було прискорити тестування великої веб-платформи, підвищити точність тестових кейсів та зменшити витрати на обслуговування.

Мануальне тестування займало занадто багато часу, а автоматизація вимагала постійних оновлень через високу частоту зміни вимог. Ми потребували рішення, яке б не лише автоматизувало процес, але й зробило б його більш інтелектуальним.

Рішення. Ми інтегрували у процес AIO Tests - рішення на основі ШІ, що здатне аналізувати вимоги, автоматично генерувати тестові кейси та виявляти прогалини в тестовому покритті.

Застосування ШІ-софту дало дуже важливі результати: 

• Час на створення тест-кейсів зменшився на 35%.

• Згенеровані ШІ сценарії допомогли виявити приховані недоліки.

• Швидша адаптація до змін вимог дозволила скоротити зусилля на підтримку. 

• Взаємодія між інженерами-автотестерами та мануальними тестувальниками покращилась. 

Результати

Менше рутини, більше ефективності. Тестувальники зосередилися на аналізі помилок, а не на створенні тест-кейсів.

Менше часу йде на обслуговування. Тести не "ламалися" після оновлень, оскільки системи ШІ автоматично адаптували їх до змін.

Підвищення якості продукту. Завдяки розумній генерації сценаріїв ми охопили на 20% більше нових тестових кейсів, які раніше не розглядали.

Поширені міфи щодо штучного інтелекту в тестуванні

За даними Capgemini, протягом найближчих 2 років 85% розробників ПЗ перейдуть на інструменти для тестування ШІ. Та попри це, навколо цієї технології існує багато міфів, які заважають її повноцінному впровадженню. Розглянемо найпоширеніші упередження.

ШІ відбере в тестувальників роботу

Поширеною помилкою, з якою ми зіткнулися, став страх, що ШІ замінить інженерів-тестувальників. Чи так це насправді? Можемо запевнити, що сьогодні ШІ – це інструмент, а не заміна людського досвіду.

Ось як ми використовуємо ШІ, аби підсилити, а не замінити наші команди QA:

✔️ ШІ виконує повторювані завдання, такі як створення та підтримка тест-кейсів; 

✔️ Тестувальники зосереджуються на дослідницькому тестуванні, перевірці користувацького досвіду та оцінці ризиків;

✔️ ШІ та люди-тестувальники працюють разом, аби покращити покриття та точність тестів.

Завдяки цьому підходу ми підвищили продуктивність нашої команди, не зменшуючи при цьому цінності людського натхнення в тестуванні.

Впровадження ШІ – це дорого і складно

Ще не так давно розробка та налаштування ШІ-рішень вимагала значних ресурсів. Але сьогодні чимало інструментів (наприклад, Testim, Applitools, Mabl) працюють "з коробки" і легко інтегруються в пайплайни CI/CD. Ви можете почати з простих функцій (таких як автоматична генерація тестових кейсів, аналіз логів) і поступово розширювати їх використання.

Понад те, дослідження показують, що впровадження смарт-тестування швидко окупається завдяки скороченню часу регресії та підвищенню якості продукту.ї

Штучний інтелект не помиляється

Значною помилкою також є переоцінка можливостей ШІ. Він дійсно зменшує кількість помилок, але усе ще вимагає контролю людини. 

Так, алгоритми можуть видавати помилкові тривоги або пропонувати невідповідні тестові кейси. Але порівняно з людськими помилками, ШІ пропонує набагато більшу точність і охоплення тестів. Головне - правильно налаштувати інструменти та перевірити їхню роботу, а не покладатися на них наосліп.

Аби працювати з ШІ, треба мати знання Data Scienсe

Багато хто вважає, що робота зі штучним інтелектом у тестуванні вимагає глибоких знань про машинне навчання. Однак нові AI-рішення призначені для звичайних QA-команд і мають інтуїтивно зрозумілі інтерфейси. Наш досвід показав, що навчання застосуванню таких інструментів займає лише кілька днів, а не місяців.

FAQ: відповіді на запитання щодо ШІ-тестування

Як ШІ застосовується в автоматизованому тестуванні?

ШІ аналізує користувацькі історії, генерує структуровані тест-кейси та прогнозує потенційні точки відмови. Він також може оптимізувати виконання тестів, визначати пріоритетні сценарії та пропонувати відсутні зони тестового покриття.

Чи може ШІ замінити автоматизоване тестування?

Ні. ШІ покращує автоматизацію тестування, але не усуває потреби в людському контролі. Інженери все ще необхідні для перевірки тестів, дослідницького тестування та обробки складних сценаріїв.

ШІ чудово справляється з рутинними завданнями: регресійним тестуванням, аналізом журналів та прогнозуванням помилок. Однак є аспекти, які потребують ручної перевірки: дослідження, тестування користувацького досвіду тощо.

Навіть у найбільш просунутих проектах AI-інструменти для тестування працюють у тандемі з QA-інженерами, допомагаючи оптимізувати тестування, але не замінюючи його повністю.

Як інтегрувати інструменти тестування зі штучним інтелектом у робочий процес?

1. Визначте напрямки, де ШІ може скоротити обсяг мануальної роботи (наприклад, створення тест-кейсів, прогнозування помилок).
2. Обирайте інструменти зі штучним інтелектом, такі як AIO Tests, Applitools або Functionize.
3. Навчіть команди QA ефективно застосовувати ШІ, підтримуючи при цьому контроль якості робіт.

Чи завжди ШІ-тестування необхідне для розробки ПЗ?

Іноді без мануального тестування не обійтися. Наприклад, при оцінці UX: наскільки зручним та інтуїтивно зрозумілим вийшов додаток? ШІ не може повністю зрозуміти людські емоції та вподобання.

На практиці штучний інтелект може пропускати візуальні дефекти, такі як неправильне розміщення елементів, помилки з кольорами або проблеми зі шрифтом. У таких випадках надійнішим буде ручне тестування.

У чому переваги ШІ-тестування?

• Швидкість: автоматизація прискорює виконання тестів.
• Точність: ШІ зменшує кількість людських помилок.
• Економія ресурсів: засоби ШІ зменшують витрати на рутинні завдання.
• Проактивність: інструменти ШІ прогнозують проблеми до того, як вони виникнуть.
• Масштабованість: Автоматизація зі штучним інтелектом ідеально підходить для великих проєктів та команд.

Які обмеження є у ШІ-тестування?

• Алгоритми потребують якісних даних для навчання.
• Впровадження інструментів може бути трудомістким.
• Окремі технології можуть бути занадто дорогими.

Фінальні роздуми: ШІ з нами назавжди

Штучний інтелект більше не є футуристичною концепцією в QA - він вже трансформує наш підхід до тестування софту. Від розумної генерації тестових кейсів до предиктивного аналізу – інструменти зі штучним інтелектом допомагають командам працювати швидше, розумніше та ефективніше.

Команда WEZOM впроваджує штучний інтелект, аби покращити робочі процеси QA, водночас гарантуючи, що люди залишаються в центрі процесу. Якщо ви розглядаєте можливість застосування ШІ у своїй стратегії тестування, почніть з малого, експериментуйте та адаптуйтеся - адже надалі можливості ШІ в QA лише зростатимуть. 

Хочете дізнатися більше про рішення для тестування на основі штучного інтелекту? Давайте поговоримо про те, як ШІ може оптимізувати вашу стратегію QA! 🚀