ИИ в тестовой автоматизации: революция в обеспечении качества для современных ERP-систем

Искусственный интеллект трансформировал многие отрасли, и тестовая автоматизация не стала исключением.

Хотя автоматизация тестирования во многом заменила подверженные ошибкам, трудоемкие и хрупкие практики ручного тестирования, всё ещё предстоит сделать многое.

Поскольку поставщики ERP выпускают новые обновления ежемесячно или ежеквартально, команды QA испытывают огромное давление, чтобы держать свои ERP-системы в актуальном состоянии.

В условиях сокращения сроков тестирования традиционная автоматизация больше не считается жизнеспособным решением, так как она требует значительных усилий при создании тестов, потребляет много времени на выявление тестовых сценариев, разработку и сопровождение скриптов автоматизации.

Пришло время для индустрии тестовой автоматизации принять искусственный интеллект для решения проблем традиционного подхода.

В этой статье мы рассмотрим проблемы, связанные с традиционной тестовой автоматизацией, и то, как ИИ может их решить.

Проектирование тестовых скриптов

Большинство традиционных фреймворков тестовой автоматизации разрабатываются с мышлением программиста. Поскольку бизнес-пользователи не являются программистами, им трудно создавать тестовые скрипты.

Для лучшего понимания рассмотрим пример автоматизации тестирования SAP. В этом случае функциональные пользователи должны создавать тест-кейсы, так как они лучше всего знают свои ежедневные бизнес-процессы. Но у них нет навыков программирования, поэтому создание скриптов автоматизации для них сложно.

Решение: Эта проблема идеально решается с помощью ИИ. Используя подмножество ИИ — обработку естественного языка (NLP), можно устранить сложность создания скриптов автоматизации. NLP позволяет бизнес-аналитикам, функциональным консультантам, ручным тестировщикам, менеджерам QA и заинтересованным сторонам писать тест-кейсы на простом английском языке без необходимости изучать специальные правила. Один из таких фреймворков — Opkey: он позволяет бизнес-пользователям создавать тест-кейсы на обычном английском, а его ИИ-движки автономно генерируют скрипты, которые может запускать любой участник проектной команды.

Сопровождение тестов

С традиционными фреймворками инженеры по тестированию постоянно борется за поддержание актуальности скриптов автоматизации при каждом новом обновлении. Причина в том, что традиционные инструменты используют локаторы объектов (ID, Name, XPath, CSS) для тестирования. Всякий раз, когда UI меняется из-за новых экранов, кнопок или изменений в пользовательских сценариях, скрипты автоматизации ломаются.

Рассмотрим пример тестирования Oracle Cloud. Oracle выпускает ежеквартальные обновления. С каждым обновлением существует вероятность поломки скриптов автоматизации. Представьте, сколько усилий и времени потребуется QA-командам для ручного сопровождения скриптов.

Решение: Проблемы сопровождения тестов можно решить с помощью технологии самовосстановления (self-healing) на основе машинного обучения. Машинное обучение — подмножество ИИ — помогает уменьшить «шум» в конвейере DevOps. Фреймворки вроде Opkey обладают способностью к самовосстановлению: они автоматически выявляют изменения в локаторах элементов (ID) или экранах/потоках и исправляют их автономно без участия человека.

Приоритизация тестов

Вопрос «Что тестировать?» остается миллионным. При написании тест-кейсов или выполнении регрессионного набора тестировщики часто руководствуются своим опытом или догадками о том, как пользователи взаимодействуют с приложением. Это приводит к двум сценариям: (1) избыточное тестирование, потребляющее слишком много времени, (2) недостаточное тестирование, exponирующее бизнес серьезным рискам.

Решение: ИИ-ориентированные фреймворки предлагают риск-ориентированное покрытие. Вместо запуска всего регрессионного набора ИИ-алгоритмы определяют минимальный набор тестов, необходимый для данного изменения. Это не только снижает ручную работу QA-команд по отбору smoke/regression-тестов, но и гарантирует 100% покрытие рисков при обновлении приложения.

Opkey использует подход риск-ориентированного тестирования и выполняет анализ пробелов в тестировании (test gap analysis), обеспечивая точное покрытие. Сочетая анализ пробелов, нулевое кодирование (zero-code) и ИИ-оценку влияния, Opkey дает 100% тестовое покрытие.

Получение скорости и гибкости

Инновационные предприятия должны трансформировать свое тестирование, внедряя ИИ-ориентированные фреймворки вроде Opkey. Передовые технологии — ИИ, машинное обучение и обработка естественного языка — не только ускоряют процесс тестирования, но и обеспечивают покрытие рисков.

Кратко: с ИИ-ориентированными фреймворками вроде Opkey вы получите ту скорость и гибкость, которую так долго искали.