KI-gesteuerte Testautomatisierung: QA für moderne ERP-Systeme revolutionieren

Künstliche Intelligenz hat viele Branchen transformiert, und Testautomatisierung bildet da keine Ausnahme.

Obwohl Testautomatisierung fehleranfällige, zeitaufwändige und fragile manuelle Testpraktiken weitgehend ersetzt hat, muss noch viel mehr getan werden.

Da ERP-Anbieter monatlich oder vierteljährlich neue Updates ausrollen, stehen QA-Teams unter enormem Druck, ihre ERP-Systeme auf dem neuesten Stand zu halten.

In einem Szenario, in dem Testzeitpläne kürzer werden, wird traditionelle Testautomatisierung nicht mehr als tragfähige Lösung angesehen, da sie erhebliche Anstrengungen bei der Testerstellung, viel Zeit für die Identifizierung von Testszenarien, Entwicklung und Wartung von Automatisierungsskripten erfordert.

Es ist Zeit für die Testautomatisierungsbranche, künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Herausforderungen der traditionellen Testautomatisierung zu bewältigen.

In diesem Artikel diskutieren wir die Herausforderungen der traditionellen Testautomatisierung und wie KI diese bewältigen kann.

Testskript-Design

Die meisten traditionellen Testautomatisierungs-Frameworks wurden mit einer Programmierer-Denkweise entwickelt. Da Geschäftsanwender keine Programmierer sind, fällt es ihnen schwer, Testskripte zu erstellen.

Um es besser zu verstehen, betrachten Sie ein Beispiel für SAP-Testautomatisierung. Hier müssen funktionale Anwender Testfälle erstellen, da sie ihre täglichen Geschäftsprozesse am besten kennen. Da ihnen Programmierkenntnisse fehlen, ist es für sie schwierig, Automatisierungsskripte zu erstellen.

Lösung: Dieses Problem kann perfekt mit KI gelöst werden. Durch die Nutzung von KIs Teilbereich Natural Language Processing (NLP) kann das Problem der Automatisierungsskript-Erstellung adressiert werden. NLP ermöglicht Business Analysts, Functional Consultants, Manual Testern, QA-Managern und Stakeholdern, Testfälle in englischer Sprache ohne spezifische Regelwerke zu schreiben, die gelernt oder verstanden werden müssen. Ein solches Testautomatisierungs-Framework ist Opkey, das Geschäftsanwendern erlaubt, Testfälle in einfacher englischer Sprache zu erstellen, und dessen KI-gestützte Engines autonom Skripte generieren, die von jedem im Projektteam ausgeführt werden können.

Testwartung

Mit traditionellen Testautomatisierungs-Frameworks kämpfen Testingenieure ständig darum, die Testautomatisierungsskripte kontinuierlich zu warten, jedes Mal wenn ein Update ausgerollt wird. Der Grund: Traditionelle Tools verwenden Objekt-Lokatoren wie ID, Name, XPath oder CSS für Testzwecke. Wenn die UI aufgrund neuer Bildschirme, Buttons oder Änderungen in Benutzerflüssen geändert wird, brechen die Testautomatisierungsskripte tendenziell.

Zur besseren Betrachtung: Beispiel Oracle Cloud Testing. Oracle rollt vierteljährlich Updates aus. Mit jedem Update besteht die Möglichkeit, dass Automatisierungsskripte brechen. Betrachten Sie nun, wie viel Aufwand und Zeit erforderlich sind, wenn QA-Teams die Skripte manuell warten müssen.

Lösung: Die Schmerzpunkte der Testwartung können perfekt mit maschinenlernbasierter Self-Healing-Technologie adressiert werden. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI und hilft, das „Rauschen“ in der DevOps-Pipeline zu reduzieren. Testautomatisierungs-Frameworks wie Opkey verfügen über Self-Healing-Fähigkeiten, die Änderungen an Element-Lokatoren (ID) oder Bildschirmen/Flüssen automatisch erkennen und autonom beheben, ohne menschliches Eingreifen.

Testpriorisierung

Was getestet werden soll, ist immer noch die Million-Dollar-Frage. Beim Schreiben von Testfällen oder Ausführen einer Regressionssuite werden Tester oft von ihrer Erfahrung oder wahrscheinlich von Vermutungen geleitet, wie Endbenutzer mit der Anwendung interagieren. Dies führt zu zwei Szenarien: (1) Übertesten, das zu viel Zeit verbraucht, (2) Untertesten, das Ihr Geschäft ernsthaften Risiken aussetzt.

Lösung: KI-gestützte Testautomatisierungs-Frameworks bieten risikobasierte Abdeckung. Anstatt die gesamte Regressionssuite auszuführen, bieten KI-gesteuerte Algorithmen minimale Tests für eine gegebene Änderung. Dies reduziert nicht nur die manuelle Aktivität der QA-Teams bei der Identifizierung von Smoke-/Regressionstests, sondern gewährleistet auch 100 % Risikoabdeckung durch Anwendungsupdates.

Opkey nutzt einen risikobasierten Testansatz und führt Testlückenanalysen durch, um Ihnen die exakte Testabdeckung zu bieten. Durch Kombination von Testlückenanalyse, Zero-Code-Testautomatisierung und KI-gestützter Impact-Analyse bietet Opkey 100 % Testabdeckung.

Geschwindigkeit und Agilität gewinnen

Innovative Unternehmen sollten ihre Tests transformieren, indem sie ein KI-gestütztes Testautomatisierungs-Framework wie Opkey einbringen. Fortschrittliche Technologien wie KI, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung beschleunigen nicht nur Ihren Testprozess, sondern bieten auch Risikoabdeckung.

Kurz gesagt: Sie gewinnen die Geschwindigkeit und Agilität, die Sie suchen, mit KI-gestützten Testautomatisierungs-Frameworks wie Opkey.