Inteligența artificială se poate folosi în colectarea și interpretarea datelor aplicațiilor. Se generează, astfel, fluxuri ale utilizatorilor bazându-se pe secvențele tipice de navigare, obținute din capturile de jurnale de aplicație, telemetrie și datele de sesiune ale utilizatorilor.
Folosind aceste date și algoritmi de grupare în clustere, inteligența artificială poate genera rapoarte cu cele mai tipice secvențe de navigare, anomalii în secvențele de navigare și evidențiază zonele problematice de utilizare sau performanță, care nu ar fi evidente în inspecția manuală.
Tehnicile de învățare automată pot genera scenarii de testare automată bazându-se pe modele operaționale abstracte, precum modele de schimbări de stare sau grafice comportamentale. De asemenea, pot genera scenarii de testare automată folosind Procesarea Limbajului Natural (PLN) prin utilizarea de modele de inteligență artificială capabile să înțeleagă și să extragă informații din limbajul uman, care pot fi transpuse în acțiuni. Folosind aceste tehnici, inteligența artificială asigură o acoperire profundă a logicii aplicației prin acoperirea sistematică a cazurilor comportamentale și a cazurilor specifice, accelerând procesele de testare și reducerea timpului de lansare în piață a aplicațiilor.
Figura 1. Imagine generată prin inteligența artificială, sursa: https://perchance.org/
Pe măsură ce suitele de teste cresc, devin din ce în ce mai greu de gestionat, generând costuri mai mari pentru mentenanță, timpi mai ridicați de execuție și dificultăți în actualizarea testelor cu schimbările frecvente ale aplicației.
Prin folosirea modelelor de inteligență artificială, se poate introduce în frameworkul de testare o analiză bazată pe IA care să detecteze automat modificările din interfața aplicației și să aplice în mod automat modificări asupra locatorilor elementelor. Când locatorul unui element se schimbă și nu este găsit în execuția testelor, IA analizează atributele istorice, contextul și eventual indiciile vizuale pentru a actualiza locatorii.
Frameworkul de testare reîncearcă să identifice elementul în timp real, reducând intervenția manuală și minimizând eșecurile cauzate de modificări minore în interfața aplicației.
Adăugând la framework un istoric al execuțiilor, IA poate să analizeze testele care eșuează intermitent fără modificări în cod, jurnalele generate și factorii de mediu pentru a identifica cauzele instabilității și a sugera posibile soluții.
Folosind tehnicile de învățare automată, IA poate analiza rularea testelor, erorile generate în execuția testelor, timpii și jurnalele de execuție ca să genereze îmbunătățiri ale rapoartelor prin care să evidențieze problemele recurente și să seteze priorități pentru investigații.
Prin integrarea AI în frameworkul de testare se poate genera pentru modulele de raportare (ex: xray), o clasificare automată a defectelor prin analizarea cauzelor posibile și a unor grafice de dependențe sau a unor grafice cu importanța zonelor din interfața aplicațiilor. Aceste clasificări pot avea atașat un scor de încredere, pentru a scoate în evidență elementele generate cu încredere scăzută pentru revizuire umană.
Folosind aceleași grafice de dependențe sau importanță, se poate genera o prioritizare și o grupare automată a testelor, pentru a economisi timp în execuția testelor și a accelera feedbackul.
Applitools - testare vizuală asistată de IA;
Diffblue Cover - utilizat în principal pentru generarea de teste unitare Java;
Testim - modele bune de învățare automată pentru teste UI și auto-adaptarea locatorilor;
testomat.io - Management și generare de teste asistate de AI;
Mabl - Detectarea testelor instabile și analiza cauzelor erorilor - bun pentru soluții Web;
Tricentis Tosca - Proiectare de teste cu AI la nivel corporație și analiză de risc;
Functionize - modele bune de învățare automată pentru crearea și întreținerea testelor;
TestSigma - auto-generarea de teste în limbaj natural și asistență AI;
Calitatea și disponibilitatea datelor sunt unele dintre cele mai mari provocări în folosirea AI în testarea automată, astfel, dacă aplicația nu are suficiente date, etichete corecte, telemetrie limitată în interfețe vizuale și API, capacitatea modelului AI de a învăța va fi limitată, iar testele generate vor rata regresii și vor fi instabile sau părtinitoare.
Un mare risc în folosirea AI în testarea automată este confidențialitatea datelor, riscul pierderii datelor către alte aplicații sau companii sau în încălcarea drepturilor de autori a altor companii.
Pentru a evita aceste cazuri, trebuie adaptat modelul pentru folosirea minimizată a datelor disponibile, excluzând datele cu drepturi de autori, și folosirea modelelor pe servere locale sau în cloud privat. Encriptați telemetria și restricționați accesul agenților.
Figura 2. Imagine generată cu inteligența artificială, sursa: https://perchance.org/
IA poate face testarea automată mai rapidă și mai eficientă, poate genera scenarii realiste din telemetrie și sesiuni de utilizator și poate reduce munca de întreținere.
Totuși, există riscuri reale: datele proaste sau părtinitoare produc teste slabe, deciziile AI pot fi greu de explicat, iar folosirea datelor reale poate expune informații sensibile.
Folosiți AI pentru a câștiga viteză și acoperire, dar faceți‑o controlat. Măsurați rezultatele, păstrați transparența și protejați datele înainte de a adopta orice model AI.
.jpg)