Evolution der Testautomatisierung mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat viele Branchen verändert und Testautomatisierung ist keine Ausnahme mehr.

Obwohl die Testautomatisierung die fehleranfällige, zeitaufwändige und anfällige manuelle Testpraxis in größerem Umfang ersetzt hat, muss noch viel mehr getan werden.

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

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

Es ist an der Zeit, dass die Testautomatisierungsbranche künstliche Intelligenz einsetzt, um die Herausforderungen der traditionellen Testautomatisierung anzugehen.

In diesem Artikel besprechen wir die Herausforderungen im Zusammenhang mit der traditionellen Testautomatisierung und wie KI diese Herausforderungen bewältigen kann.

Skriptdesign testen

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

Betrachten Sie zum besseren Verständnis ein Beispiel für die SAP-Testautomatisierung. Dabei müssen funktionale Benutzer Testfälle erstellen, da sie ihre täglichen Geschäftsprozesse am besten kennen. Da sie keine Erfahrung in der Programmierung haben, ist es schwierig für sie, Automatisierungsskripte zu erstellen.

Lösung :Dieses Problem lässt sich perfekt mit KI lösen. Durch die Nutzung der Teilmenge der natürlichen Sprachverarbeitung von KI kann das Problem der Automatisierungsskripterstellung angegangen werden. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Business-Analysten, Funktionsberatern, manuellen Testern, QA-Managern und anderen Beteiligten, Testfälle in englischer Sprache zu schreiben, ohne dass bestimmte Regeln erlernt oder verstanden werden müssen. Ein solches Testautomatisierungs-Framework ist Opkey, das es Geschäftsanwendern ermöglicht, Testfälle in einfachem Englisch zu erstellen, und dessen KI-gestützte Engines autonom Skripte generieren, die von jeder Person in den Projektteams ausgeführt werden können.

Wartung testen

Bei herkömmlichen Testautomatisierungs-Frameworks haben Testingenieure immer Schwierigkeiten, die Testautomatisierungsskripte bei jedem Rollout eines Updates kontinuierlich zu pflegen. Der Grund dafür ist, dass herkömmliche Tools zu Testzwecken Objektfinder verwenden, d. h. ID, Name, XPath oder CSS. Immer wenn die Benutzeroberfläche aufgrund der Einführung neuer Bildschirme oder Schaltflächen oder Änderungen in den Benutzerabläufen geändert wird, neigen die Testautomatisierungsskripts dazu, zu brechen.

Betrachten Sie zum besseren Verständnis ein Beispiel für Oracle Cloud-Tests. Oracle führt vierteljährliche Updates ein. Bei jedem Update besteht die Möglichkeit, dass Automatisierungsskripte beschädigt werden. Überlegen Sie nun, wie viel Aufwand und Zeit erforderlich sind, wenn QA-Teams die Skripts manuell pflegen müssen.

Lösung :Die Schmerzpunkte der Testwartung können perfekt mit auf maschinellem Lernen basierender Selbstheilungstechnologie angegangen werden. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI und hilft dabei, das „Rauschen“ innerhalb der DevOps-Pipeline zu reduzieren. Testautomatisierungs-Frameworks wie Opkey sind mit Selbstheilungsfunktionen ausgestattet, die automatisch die Änderungen erkennen, die an den Elementen-Locators (ID) oder Bildschirmen/Flows vorgenommen wurden, und diese selbstständig beheben, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Testpriorisierung

Was zu testen ist, ist immer noch eine Millionen-Dollar-Frage. Beim Schreiben von Testfällen oder Ausführen einer Regressionssuite lassen sich Tester oft von ihrer Erfahrung oder wahrscheinlich von Vermutungen darüber leiten, wie Endbenutzer mit der Anwendung interagieren. Dies führt zu zwei Szenarien (1) Übertestung, die zu viel Zeit in Anspruch nimmt (2) Untertestung, die Ihr Unternehmen ernsthaften Risiken aussetzt.

Lösung :KI-gestützte Testautomatisierungs-Frameworks bieten eine risikobasierte Abdeckung. Anstatt die gesamte Regressionssuite auszuführen, bieten KI-gesteuerte Algorithmen Mindesttests, die für eine bestimmte Änderung ausgeführt werden müssen. Dies reduziert nicht nur die manuelle Aktivität der QA-Teams bei der Identifizierung der Rauch-/Regressionstests, sondern gewährleistet auch eine 100-prozentige Risikoabdeckung aufgrund von Anwendungsaktualisierungen.

Opkey verwendet einen risikobasierten Testansatz und führt eine Testlückenanalyse durch, um Ihnen eine genaue Testabdeckung zu bieten. Durch die Kombination von Test-Gap-Analyse, Zero-Code-Testautomatisierung und KI-gestützter Auswirkungsbewertung bietet Opkey eine 100 %ige Testabdeckung.

Gewinne Geschwindigkeit und Beweglichkeit

Innovative Unternehmen sollten ihre Tests transformieren, indem sie ein KI-gestütztes Testautomatisierungs-Framework wie Opkey einführen. Fortschrittliche Technologien wie KI, maschinelle Sprache und Verarbeitung natürlicher Sprache beschleunigen nicht nur Ihren Testprozess, sondern bieten Ihnen auch eine Risikoabdeckung.

Kurz gesagt, Sie erhalten die Geschwindigkeit und Agilität, nach der Sie mit KI-gestützten Testautomatisierungs-Frameworks wie Opkey gesucht haben.