Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ) достиг всех уголков технологической индустрии, и тестирование программного обеспечения не является исключением. По мере того, как инструменты тестирования на основе искусственного интеллекта становятся все лучше, они вызывают волну ажиотажа, а также массу путаницы и нереалистичных ожиданий. Многие организации либо не решаются принять тестирование ИИ из-за неправильных представлений о его сложности, или они погружаются в ожидание, что он решит все их проблемы с контролем качества в одночасье.

Понимание того, что ИИ может и не может делать в тестовой среде, имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. В этой статье мы раскроем пять наиболее распространенных заблуждений об ИИ в тестировании программного обеспечения, которые помогут вам отделить факты от вымысла и установить реалистичные ожидания для вашей стратегии тестирования.

Заблуждение нет. 1: ИИ полностью заменит ручных тестировщиков

Пожалуй, самый распространенный страх в сообществе QA заключается в том, что ИИ сделает людей-тестировщиков устаревшими. Это заблуждение часто приводит к сопротивлению со стороны команд тестирования и ненужному беспокойству по поводу безопасности работы. Реальность гораздо более тонкая. ИИ превосходно справляется с повторяющимися задачами, требующими большого объема данных, такими как регрессионное тестирование и распознавание образов. Однако люди-тестеры привносят критическое мышление, креативность, знание предметной области и сочувствие, которые ИИ просто не может воспроизвести.

Будущее тестирования заключается не в замене ИИ людьми, а в улучшении ИИ до человеческих возможностей. Рассмотрим исследовательское тестирование, при котором тестировщики активно исследуют приложение без предопределенных сценариев. Это требует интуиции и понимания поведения пользователя. Аналогично, человеческое суждение необходимо для оценки пользовательского опыта и оценки того, действительно ли функция соответствует бизнес-требованиям. Тестировщики могут переложить рутинные задачи на системы искусственного интеллекта и сосредоточить свой опыт на важных видах деятельности, таких как разработка стратегий тестирования и сложных сценариев. Роль развивается, а не исчезает.

Заблуждение нет. 2. Тестирование ИИ не требует вмешательства человека

Еще одно распространенное заблуждение заключается в том, что когда вы реализуете тестирование ИИ, вы можете просто установить его и забыть. Привлекательность полностью автономного тестирования сильна, но она не отражает того, как ИИ на самом деле работает на практике. Модели ИИ нуждаются в обучающих данных, чтобы изучать закономерности и делать точные прогнозы. При первом внедрении тестирования ИИ система требует тщательной настройки, обучения работе с вашим конкретным приложением и постоянного мониторинга, чтобы гарантировать, что она выявляет реальные проблемы, а не выдает ложные срабатывания.

Человеческий контроль остается важным на протяжении всего жизненного цикла тестирования ИИ. Тестировщики должны проверять выводы ИИ, предоставлять обратную связь для повышения его точности и корректировать параметры по мере развития приложения. Когда ИИ обнаруживает аномалию, человек должен определить, является ли это критической ошибкой, незначительной проблемой или просто изменением ожидаемого поведения. По мере обновления вашего приложения и добавления новых функций система искусственного интеллекта должна переобучаться, чтобы понимать эти изменения. Думайте об ИИ как о высокоспособном помощнике, который со временем учится и совершенствуется, но всегда требует руководства опытных профессионалов.

Заблуждение нет. 3. Внедрение тестирования ИИ слишком сложно и дорого

Многие команды предполагают, что тестирование ИИ доступно только организациям со значительным бюджетом и специализированными группами по обработке данных. Такое восприятие часто мешает небольшим командам даже исследовать решения на базе искусственного интеллекта. Хотя платформы тестирования ИИ корпоративного уровня могут быть дорогими, ситуация значительно изменилась. Многие из современных инструментов тестирования ИИ разработаны с учетом удобства использования и для начала работы требуют минимальных знаний в области машинного обучения. Облачные решения также сделали тестирование ИИ более доступным, устраняя необходимость в дорогостоящих инвестициях в инфраструктуру.

Главное — начать с малого и постепенно. Начните с определения одной области, в которой ИИ может принести непосредственную пользу, например, визуальное регрессионное тестирование или сопровождение тестирования. Доступно несколько платформ с открытым исходным кодом и коммерческих вариантов, подходящих для команд любого размера. Инвестиции следует рассматривать с точки зрения долгосрочной ценности, поскольку тестирование ИИ может значительно сократить время, затрачиваемое на регрессионное тестирование, и выявить ошибки на ранних этапах цикла разработки. Такие платформы, как testRigor, направлены на то, чтобы сделать ИИ доступным, не требуя глубоких технических знаний, что позволяет командам легко использовать интеллектуальную автоматизацию.

Заблуждение нет. 4. ИИ может автоматически проверять все с первого дня

Обещания мгновенной и сквозной автоматизации тестирования привлекательны, но порождают нереалистичные ожидания. Некоторые организации ожидают, что внедрение тестирования ИИ позволит немедленно автоматизировать весь их набор тестов с безупречной точностью. На самом деле системам искусственного интеллекта требуется время, чтобы изучить поведение вашего приложения, понять нормальные и необычные закономерности и создать базу знаний. Эффективность искусственный интеллект в автоматизированном тестировании со временем растет по мере того, как система обрабатывает больше данных и получает обратную связь по своим прогнозам.

Наиболее успешные реализации тестирования ИИ основаны на поэтапном подходе. Визуальное тестирование и распознавание образов могут принести пользу относительно быстро, в то время как прогнозная аналитика для определения приоритетов тестов требует исторических данных для выявления тенденций. Начните с четко определенных и надежных областей применения, в которых ИИ может эффективно изучать закономерности. По мере того, как система доказывает свою ценность и точность повышается, постепенно расширяйте ее сферу применения, охватывая более сложные или часто меняющиеся области. Такой взвешенный подход позволит вашей команде укрепить доверие к технологии и разработать передовые методы работы с системами искусственного интеллекта.

Заблуждение нет. 5. Тестирование ИИ предназначено только для крупных компаний

Существует устойчивое мнение, что тестирование ИИ — это роскошь, предназначенная для технологических гигантов с огромными приложениями и неограниченными ресурсами. Это заблуждение приводит к тому, что многие малые и средние команды отказываются от тестирования ИИ, не изучая, какую пользу оно может принести в их конкретной ситуации. Правда в том, что тестирование ИИ может принести значительную пользу независимо от размера команды или организации. Небольшие команды часто сталкиваются с большим давлением, требующим большего с меньшими затратами, что делает их идеальными кандидатами для расширения ИИ.

Облачные решения для тестирования на базе искусственного интеллекта демократизировали доступ к сложным возможностям тестирования. Вам не нужно нанимать специалистов по обработке данных или инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру. Многие из сегодняшних платформ предлагают масштабируемые модели ценообразования, соответствующие размеру команды и использованию, что делает их доступными для стартапов и растущего бизнеса. Решение о тестировании ИИ должно основываться на ваших конкретных задачах, а не на размере вашей организации. Вы испытываете трудности с сопровождением тестирования по мере роста вашего приложения? Регрессионные тесты занимают слишком много времени в вашем цикле тестирования? Если вы ответили утвердительно на эти вопросы, возможно, вам стоит заняться тестированием ИИ, независимо от размера вашей команды.

Заключение

ИИ — мощный инструмент тестирования программного обеспечения, но это не волшебство. Пять заблуждений, которые мы рассмотрели, подчеркивают общую тему: ИИ лучше всего работает как партнер по сотрудничеству, а не как полная замена человеческого интеллекта и надзора. Понимание этих реалий помогает установить соответствующие ожидания и позволяет командам эффективно использовать ИИ.

Ключом к успешной реализации тестирования ИИ является подход к нему со сбалансированной точки зрения. Начните с реалистичных целей, потратьте время на правильное внедрение и обучение и рассматривайте ИИ как расширение ваших существующих возможностей тестирования, а не панацею. Это позволит вашей команде воспользоваться истинными преимуществами тестирования ИИ, избежав при этом ловушек нереалистичных ожиданий.