Testrail в эпоху ИИ: новые горизонты обеспечения качества

Команды QA используют искусственный интеллект для оптимизации монотонной работы, чтобы сфокусироваться на самых важных и первостепенных задачах. По данным отчета «Exploring the Impact of AI in QA» от Gurock Software, создателя Testrail, 65% опрошенных QA-отделов уже активно применяют ИИ в профессиональной деятельности. Как результат – увеличение продуктивности посредством автоматизации одноообразных задач и повышенная скорость генерирования тестов и их обслуживания.

С помощью искусственного интеллекта эксперты по качеству создают тест-скрипты за несколько минут, более успешно исправляют баги и запускают опции саморегенерации. ИИ-инструменты ускоряют рабочие процессы по качеству и делают их эффективными, а специалисты в это время заняты сложными заданиями, которые требуют человеческого интеллекта.
Ключевая цель ИИ – облегчить тестирование программного обеспечения, а не вытеснить компетенции тестировщиков.

Как влияет искусственный интеллект на QA-тестирование?

Требования к тестированию усложняются и поэтому ИИ выручает в реализации основных процессов. Это создание тест-спринтов, оптимизация кода. Искусственный интеллект разгружает работу специалистов QA и помогает соответствовать требованиям разработки ПО.
ИИ выполняет рутинные операции, чтобы эксперты по контролю качества сосредоточились на долгосрочных, творческих заданиях и на тех сферах, где не обойтись без человеческих знаний и умений.

Как ИИ улучшает функции QA-команд: основные способы

Создание и сопровождение тестовых сценариев в автоматическом режиме

Сервисы на базе ИИ ChatGPT, GitHub Copilot оперативно создают тест-спринты из пользовательских историй/элементов кода. Этот функционал заинтересует тех QA специалистов, которые работают с несколькими языками или используют малоизвестные фреймворки.
Данные отчета «Изучение влияния ИИ на QA» показали, что 25% опрошенных доверяют искусственному интеллекту создание и совершенствование тест-спринтов. Такой подход увеличивает скорость и последовательность результатов.

Варианты использования ИИ:

превращение требований в тест-кейсы. ИИ поможет трансформировать пользовательские истории в тестовые случаи. Вы получите уже изначально гарантию соответствия тестов техническому заданию продукта.
эксперимент с несколькими языками. Если вы применяете в работе разные языки программирования «компьютерный разум» сможет вам помочь. ИИ создаст скрипты на тех языках, которые вам мало знакомы.
улучшение существующих тестовых сценариев. Искусственный интеллект проверит и оптимизирует скрипты, это актуально при наличии большого количества устаревшего кода. ИИ-помощник увеличит продуктивность и уменьшит время исполнения.

Саморегенерация

Инструменты ИИ создают самовосстанавливающиеся скрипты. Эти сформированные тестовые сценарии автоматически модифицируются под изменения интерфейса программы, без необходимости ручных обновлений. В постоянно изменчивых средах разработки это полезная опция, поскольку вы минимизируете затраты времени на корректировку тестов и фокусируетесь на фактическом тестировании.

Варианты использования ИИ:

адаптация к динамическим интерфейсам. В приложениях часто меняется интерфейс или его элементы – самовосстанавливающиеся скрипты сохраняют точность в любых условиях. ИИ автономно находит и адаптируется под изменения (обновление ID компонентов, правки макета).
минимизация ручных обновлений. Добавляйте опции самовосстановления к часто активируемым тестам. Автоматические процессы не требуют регулярного обслуживания и позволяют согласовать тесты с актуальными апдейтами в разработке.
контроль изменений. Вам доступна возможность настройки систематических обзоров для контроля соответствия результатов ИИ запросам тестирования. Благодаря обзорам вы убедитесь, что алгоритмы саморегенерации улучшают надежность теста.

Улучшенное устранение багов

ИИ-программы анализируют ошибки консоли, предлагают корректировки, обнаруживают отклонения. Таким образом, ускоряется дебаггинг, и специалисты QA-отделов экономят свое время для других задач. Один из пользователей отметил, что инструменты ChatGPT и Copilot помогли оперативно понять и отреагировать на ошибки в консоли, что улучшило отладку.

Варианты использования ИИ:

получение фидбэка в онлайн-режиме. В процессе дебаггинга ИИ помогает разъяснить журналы ошибок, рекомендовать корректировки сразу же. В реальном времени вы сможете устранить проблему, а не тратить часы и дни для отладки.
автоматизация общих правок. Если проблемы однотипные или повторяющиеся, искусственный интеллект обнаружит шаблоны и создаст многоразовые решения. Это своеобразная система знаний, которая нужна для ускорения дебаггинга и экономии времени.
анализ шаблонов багов. ИИ-помощники отслеживают исторические данные об ошибках, на их основе распознают шаблоны, и в последствии находят потенциальные проблемы. Такой способ улучшает код и предотвращает баги в дальнейшем.

Почему полезно использовать ИИ в QA-подразделениях?

Существенный плюс ИИ-инструментов – быстрое выполнение рутинных действий и предоставление специалистам реализовывать стратегическое тестирование. Команды занимаются решением сложных процессов – улучшают тестовое покрытие, анализируют пограничные прецеденты и повышают качество ПО.
43% участников опроса обозначили, что с использованием ИИ продуктивность в команде значительно повысилась.
В то время, когда ИИ делает свою работу, тестировщики проявляют креативный подход в задачах, требующих человеческого управления.
Среди них:

акцент на увеличении тестового покрытия. Тестировщики уделяют больше внимания показателям тестового покрытия, обнаруживают потенциальные слабые места в стратегиях тестирования
своевременное решение проблем. Аналитические данные на базе ИИ помогают отделам QA вовремя замечать тенденции в тестировании и решать проблемы до их осложнения
ускорение выпуска ПО. Оперативное создание тестов, минимизация затрат на обслуживание увеличивают темп циклов разработки, что ускоряет выпуск программ с наивысшим качеством

Какие проблемы возникают с искусственным интеллектом в QA?

Кроме преимуществ существуют и недостатки ИИ в обеспечении качества разработки ПО. Участники опроса, который проводила компания Gurock Software, выделили проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, интеграцией инструментов и дефицитом квалифицированных сотрудников.
Иногда возникает проблема с кривой обучения – специалистам необходимо адаптироваться к новым технологиям и инструментам.
Один из пользователей подчеркнул, что ИИ сокращает количество однотипных задач, но есть вопросы с конфиденциальностью данных и безопасностью при запуске ИИ-помощников в рабочие процессы.
Такие недостатки имеют место в сферах со строгими нормами обработки информации, где конфиденциальность – в приоритете.

Как эффективно использовать ИИ в QA-отрасли?

Практические советы по применению искусственного интеллекта для решения общих задач:

выбирайте оптимальные инструменты. Используйте ИИ-решения GitHub Copilot и Amazon CodeWhisperer для понимания подходят ли они под ваши потребности. При изучении оцените такие критерии, как создание скриптов, обнаружение ошибок, улучшение кода.
внедряйте ИИ сначала в пилотные проекты. Так вы сможете проверить, на что способен искусственный интеллект, и как он проявляется в конкретных контекстах. Также это возможность изучить потенциал ИИ без привлечения масштабных ресурсов и постепенно адаптироваться к новым технологиям.
фокусируйтесь на приватности данных. Для обеспечения конфиденциальности проверьте и установите безопасность ИИ-ассистентов, чтобы они соответствовали нормам защиты данных вашей компании. Доверяйте программами с надежным уровнем безопасности, с современными средствами шифрования и анонимизации.
систематически улучшайте ИИ-процессы. Искусственный интеллект совершенствуется при постоянном взаимодействии с ним. Вы можете задать регулярные обзоры для анализа продуктивности ИИ-помощников, выявления секторов для улучшения. Наблюдайте и развивайте ИИ процессы, чтобы они согласовывались с потребностями команды.

Перспективы искусственного интеллекта в сфере QA

ИИ продолжает стремительно развиваться в том числе в сфере обеспечения качества ПО. Специалисты ожидают, когда искусственный интеллект сможет выполнять сложные запросы – самовосстанавливающиеся скрипты, «умные» прогнозы об источнике возникновения ошибок. По мнению участников опроса, в ближайшие 5 лет прогнозируют появление инструментов, которые автономно генерируют, запускают и поддерживают тест-кейсы, почти без участия человека.

Такие воодушевленные прогнозы небезосновательны. ИИ быстро и эффективно справляется с однотипными операциями, тогда как тестировщику понадобится весь день для подобных функций. В процессе улучшения ИИ ожидается прогрессивные изменения – автономное тестирование, превентивный поиск багов, проверка продуктивности в онлайн-режиме.
Но важно понимать – искусственный интеллект не заменит людей. ИИ облегчает работу тестировщиков, выполняет рутинные задания. Тем временем QA-специалисты берут на себя креативную, стратегическую часть и решают проблемы.
Перспективы ИИ в QA – это партнерство, в котором объединены технологии и человеческие умения, необходимые для выполнения многообразных задач тестирования ПО.

Заключение

Искусственный интеллект упрощает создание тестов, минимизирует расходы на обслуживание, повышает общую продуктивность. С каждым годом ИИ-инструменты становятся умнее и их актуальность в QA будет только возрастать. Возможности ИИ впечатляют, но компьютерный разум не заменит человеческий. Нейросеть работает в тандеме со специалистами по качеству и призвана упростить работу тестировщиков.