Создание надежной корпоративной основы для агентного тестирования:5 основных столпов помимо автоматизации

ИИ меняет динамику поставок программного обеспечения. Код создается быстрее, меняется чаще и проходит через все более сложные среды приложений. Этот сдвиг ставит перед качественными командами новый вопрос:как идти в ногу со временем, не теряя контроля?

Многие из современных возможностей ИИ в тестировании помогают ускорить выполнение отдельных задач. Они могут генерировать тесты, обобщать результаты или помогать в создании автоматизации. Эти достижения имеют значение.

Но следующая эра тестирования, скорее всего, будет определяться не столько изолированными функциями ИИ, сколько тем, насколько эффективно организации внедряют ИИ на предприятии.

Именно здесь начинается агентное тестирование программного обеспечения.

Для агентного тестирования требуется нечто большее, чем ИИ, встроенный в существующие инструменты. Для этого требуется корпоративная основа, которая сможет использовать встроенные агенты на протяжении всего жизненного цикла, поддерживать специальные агенты, адаптированные к конкретным средам, организовывать работу между людьми и системами, применять управление с правильными ограничениями и надежно масштабировать производство. И речь идет не только о более быстром продвижении по трубопроводу. Речь идет о том, чтобы помочь командам принимать более обоснованные решения о выпуске, раньше выявлять значимые риски продукта и с большей уверенностью вносить изменения.

Это переход от тестирования с помощью ИИ к агентному обеспечению качества.

От автоматизации к расширению

Традиционная автоматизация помогла командам сократить объем ручного труда и повысить согласованность. Но компания по-прежнему в значительной степени полагалась на людей в вопросах разработки тестов, обслуживания, устранения неполадок и принятия решений. Агентское тестирование меняет эту модель. Интеллектуальные агенты могут все чаще поддерживать такие работы, как:

<ли>

Оценка качества требований

<ли>

Создание ручных и автоматизированных тестовых примеров

<ли>

Создание автоматизации с низким кодированием и кодированием

<ли>

Получение синтетических тестовых данных

<ли>

Адаптация к изменениям во время выполнения

<ли>

Анализ результатов и рекомендации дальнейших действий

Дело не в том, чтобы отстранить тестировщиков от процесса. Это делается для того, чтобы усилить их влияние.

Вместо того, чтобы тратить время на управление хрупкими активами и разрозненными рабочими процессами, тестировщики могут больше сосредоточиться на стратегии, рисках и повышении уверенности, в то время как интеллектуальные системы берут на себя большую долю повторяющейся и объемной работы.

Почему изолированной помощи ИИ недостаточно

Корпоративное тестирование больше не ограничивается одной командой или инструментом. Он охватывает сложные комплексы приложений, регулируемые рабочие процессы, распределенные инженерные организации и растущие объемы изменений.

В этой среде изолированная помощь ИИ полезна, но недостаточна.

Несколько функций ИИ, включенных в отдельные инструменты, могут повысить производительность на местном уровне; но они не создают общий контекст на протяжении всего жизненного цикла. Они не координируют передачу управления между людьми и системами и не обеспечивают автоматическое управление, отслеживаемость или контроль, необходимые для внедрения в масштабе предприятия.

Вот почему агентное тестирование программного обеспечения — это не просто следующий шаг в автоматизации. Это новая операционная модель, обеспечивающая постоянное качество.

1. Используйте агентов для быстрого увеличения прибыли

Практической отправной точкой для агентного тестирования является использование встроенных агентов, доступных на ключевых этапах жизненного цикла тестирования.

Эти агенты могут помочь командам улучшить дизайн тестов, обеспечить автоматизацию, выявить избыточные тесты, поддержать рабочие процессы выполнения и получить ценную информацию на всех этапах тестирования. Когда искусственный интеллект интегрирован в рабочий процесс, команды могут ускорить существующие процессы, не начиная с нуля. Это важно, поскольку большинству организаций не нужна пустая стратегия ИИ. Им нужны практические способы двигаться быстрее сейчас.

Но встроенные агенты — это только отправная точка. Корпоративные среды слишком разнообразны, чтобы обеспечить универсальный интеллект.

2. Создавайте агенты, отражающие реальность предприятия

Каждое предприятие имеет свою собственную архитектуру, обязательства по обеспечению соответствия, набор инструментов и модель доставки. Чтобы агентное тестирование работало хорошо, оно должно работать в этой реальности.

Организациям нужна возможность формировать ИИ в своей собственной среде, определяя цели, границы, контекст, инструменты и пути эскалации. Им также нужны способы оценить поведение перед более широким внедрением.

Когда агенты отражают то, как на самом деле работает организация, они становятся более актуальными, более заслуживающими доверия и более эффективными.

Тем не менее, даже хорошо продуманные агенты не производят трансформацию сами по себе. Ценность предприятия возникает благодаря координации.

3. Управляйте аналитикой на протяжении всего жизненного цикла

Реальные возможности агентного тестирования открываются, когда агенты, средства автоматизации и люди работают в рамках скоординированных рабочих процессов.

Оркестрация объединяет требования, проектирование, автоматизацию, исполнение, анализ и обратную связь в непрерывную систему. Это обеспечивает интеллектуальное определение последовательности, более четкую передачу данных, более высокую наблюдаемость и более тесную интеграцию с конвейерами доставки. Без оркестрации ИИ остается набором полезных, но изолированных функций. Благодаря оркестрации это становится частью модели исполнения.

Именно эта разница отличает экспериментирование от оперативного масштаба.

4. Управляйте автономно, доверяя и контролируя

Вот простая истина:по мере того, как ИИ берет на себя больше ответственности, управление становится более важным, а не менее.

Агентское тестирование должно включать уровень доверия, который поддерживает:

<ли>

Возможность аудита и прозрачность

<ли>

Видимость и контроль затрат

<ли>

Обоснованный контекст для уменьшения ненадежных результатов

<ли>

Обеспечение соблюдения политики и меры защиты

<ли>

Защита конфиденциальных данных

<ли>

Человеческий надзор на критических контрольно-пропускных пунктах

Это не дополнительные элементы управления. Это условия, которые делают большую автономность применимой в корпоративных средах. Управление не следует рассматривать как трение. Именно это позволяет организациям уверенно масштабироваться.

5. Масштабируйте выполнение от эксперимента до инфраструктуры

Последней проверкой любого агентского решения для тестирования является возможность его надежной работы в рабочей среде.

ИИ легко продемонстрировать в изолированных сценариях; но гораздо сложнее поддерживать большие портфели регрессии, сложные корпоративные приложения и глобально распределенные команды с той согласованностью, которую требует производственная среда.

Агентское тестирование корпоративного уровня требует выполнения в облачном масштабе, безопасной архитектуры, глубокой интеграции DevOps и возможности повторного использования рабочих процессов, навыков и ресурсов в разных командах.

Когда этот фундамент создан, влияние на бизнес становится ощутимым.

Агентное тестирование в действии

Рассмотрим крупное предприятие, готовящееся к выпуску новой функции в приложении цифрового банкинга:

<ли>

Менеджер по продукту обновляет требования для нового процесса оплаты

<ли>

С этого момента начинается агентное тестирование на протяжении всего жизненного цикла

<ли>

Агент, ориентированный на требования, просматривает обновленную спецификацию и отмечает неоднозначные критерии приемки.

<ли>

Агент по дизайну тестирования генерирует сценарии и выявляет пробелы в покрытии

<ли>

Агент автоматизации тестирования преобразует важные сценарии в автоматизированные процессы с использованием существующих платформ

<ли>

Агент данных подготавливает синтетические тестовые данные в соответствии с ограничениями конфиденциальности и соответствия требованиям

<ли>

Во время выполнения интеллектуальная адаптация помогает уменьшить сбои, вызванные изменениями приложения.

<ли>

Агент анализа результатов анализирует результаты, выделяет области риска и рекомендует, следует ли продолжать сборку в конвейере

На протяжении всего процесса политики управления определяют доступ к конфиденциальным системам и данным, оркестровка координирует работу между инструментами и этапами, а люди-рецензенты продолжают участвовать в принятии важных решений по выпуску. Вместо того, чтобы вручную координировать каждый шаг, инженеры по качеству сосредотачиваются на рисках, исключениях и постоянном совершенствовании.

Именно это обещает агентное тестирование в масштабе предприятия:не только более быстрая работа, но и более устойчивая система для обеспечения качества.

Новая операционная модель обеспечения качества

Агентское тестирование — это больше, чем просто тенденция. Это смена операционной модели.

Наибольшую выгоду получат организации, которые смогут:

<ли>

Используйте агенты ИИ для немедленного создания ценности

<ли>

Создавайте интеллект, адаптированный к их среде

<ли>

Организуйте работу агентов, средств автоматизации и людей

<ли>

Управляйте большей автономией ответственно

<ли>

Уверенно масштабируйте выполнение между командами и приложениями

Именно так ИИ переходит от экспериментирования к инфраструктуре, а тестирование превращается в скоординированную систему постоянного качества. Целью тестирования всегда было обнаружение важных проблем до того, как они дойдут до производства. В эпоху доставки, управляемой искусственным интеллектом, эта ответственность становится еще более важной.

Агентное тестирование — это не добавление интеллекта к существующим инструментам и остановка на этом. Речь идет о создании фундамента предприятия, на котором агенты искусственного интеллекта, средства автоматизации и человеческий опыт могут работать вместе надежно, безопасно и в масштабе.

Узнайте больше об агентном тестировании (и познакомьтесь с UiPath Test Cloud) на нашем предстоящем вебинаре 16 апреля.

Не можете присоединиться к нам в прямом эфире на вебинаре? Зарегистрируйтесь, и мы обязательно вышлем вам запись по запросу.