La maggior parte dei progressi nei test delle applicazioni sono passati dai test manuali ai test test di automazione, che utilizza tecnologie specializzate per eseguire automaticamente script di test senza alcun coinvolgimento umano. L'automazione è l'approccio più accettabile per aumentare l'efficacia dei test, della produttivitàe testare la copertura.
Con l'uso di framework e tecnologie di test, gli sviluppatori o i tester creano lo script di test per i test automatizzati. Lo script di test testa automaticamente l'applicazione senza alcun coinvolgimento umano e i risultati vengono visualizzati. A differenza del test automatizzato, il test manuale si basa sul fatto che l'ingegnere del test scriva i casi di test e implementi l'applicazione in base a tali casi di test.
Automatizzando i processi ripetitivi e altre attività correlate, gli ingegneri dei test possono aumentare la copertura dei test risparmiando allo stesso tempo molto tempo. Tuttavia, i test manuali richiedono che i tester ripetano ripetutamente le stesse attività, il che è un processo noioso. Pertanto, possiamo concludere che l’automazione dei test si concentra principalmente sull’automazione del lavoro umano manuale con sistemi o dispositivi.
L'utilizzo di uno strumento di test di automazione semplifica l'approccio ai dati di test, la gestione dell'esecuzione dei test e il confronto automatico dei risultati dei test con le aspettative per determinare se sono presenti errori o bug o se l'applicazione ne è priva.
Il panorama tecnico si sta evolvendo ulteriormente verso l'automazione senza codice e l'automazione che impiega bot che utilizzano tecnologie di prossima generazione come Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML)e Deep Learning per garantire l'implementazione di applicazioni che soddisfano sia i criteri di conformità che le esigenze di qualità (DL) dei clienti. Per rendere il processo di test più semplice, veloce e affidabile, negli ultimi anni sono diventati più richiesti.
Un tempo l’intelligenza artificiale (AI) era semplicemente un termine di moda, ma ora è una componente essenziale della vita quotidiana. L’intelligenza artificiale (AI) è oggi prevalente, dalle auto a guida autonoma agli smartphone, ai dispositivi intelligenti (Alexa, Siri, ecc.), alle app intelligenti (Cortana, Google Assistant, ecc.) ed elettrodomestici intelligenti. Ogni organizzazione utilizza l'intelligenza artificiale, comprese banche, assicurazioni, fintech, sanità e altro ancora. Senza dubbio, questa tecnologia ha una presenza impegnativa nel campo in espansione dei test applicativi.
Mentre il processo di sviluppo delle applicazioni viene portato avanti da metodi moderni come il testing continuo, Agile e DevOps, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale è fondamentale per massimizzare l'efficacia dei test delle applicazioni. Una migliore copertura dei test, una maggiore accuratezza dei test, un time-to-market più breve e una significativa riduzione delle spese totali di test sono tutti garantiti da questi test avanzati.
Le tecniche di test automatizzati delle applicazioni incorporano l'intelligenza artificiale per rendere i test più intelligenti, più affidabili e più efficaci. Le organizzazioni incontrano ancora diversi problemi legati alle tradizionali tecniche di test di automazione, ma questi problemi possono essere risolti utilizzando in particolare l’intelligenza artificiale.
Prima di farlo, è fondamentale comprendere a fondo l’intelligenza artificiale per ottenere una comprensione più profonda. In una sezione successiva parleremo di come potrebbe migliorare il test automatizzato delle applicazioni.
Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale è una tecnologia in grado di supportare la cognizione e l’attività umana. Ha capacità di autoapprendimento progressivo. Comprende l’ambiente, risolve i problemi umani e svolge compiti umani per raggiungere i suoi obiettivi.
Ad esempio, l’intelligenza artificiale viene utilizzata da Google Maps per tracciare i modelli di traffico e proporre i percorsi migliori, da Alexa o Siri per il controllo vocale, dagli avversari negli scacchi computerizzati, da automobili auto-guidae da Netflix per consigliare contenuti in base alle preferenze dell'utente.
Semplifica il processo di fatturazione: come automatizzare la generazione e la consegna delle fattureI sistemi di intelligenza artificiale (AI) funzionano inserendo dati in algoritmi intelligenti che possono apprendere e svilupparsi valutando i modelli all’interno dei dati; più dati acquisiscono questi algoritmi, meglio comprendono l’ambiente e prevedono i modelli. A seconda delle tecniche per la corrispondenza dei modelli, questi sistemi possono essere programmati per svolgere compiti sia semplici che difficili.
Può essere definita come la capacità di un programma informatico o di una macchina di ragionare in modo indipendente, pensare in modo critico e apprendere attraverso la raccolta di informazioni e la modifica del comportamento futuro in modo positivo.
In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare a risolvere i problemi associati all'automazione dei test?
Possiamo espandere la copertura dei test e accelerare il processo di convalida delle applicazioni con test automatizzati. Tuttavia, l’implementazione dell’automazione dei test comporta diverse difficoltà che, se non risolte, potrebbero creare incubi infiniti ai tester e portare al fallimento dei test automatizzati delle applicazioni. Le difficoltà incontrate durante i test automatizzati sono elencate di seguito con i modi in cui l'intelligenza artificiale aiuta a superare questi problemi di automazione dei test.
Trovare il gruppo perfetto di individui
Trovare il team adatto con le giuste competenze per lo scripting è una delle sfide più grandi nei test automatizzati.
Utilizzando soluzioni di automazione dei test basate sull'intelligenza artificiale, i tester possono superare la difficoltà di mettere insieme il team e le competenze corretti avendo accesso a una piattaforma di scripting parzialmente o interamente priva di codice.
Tempo dedicato a compiti ripetitivi
Non importa quanto siano riutilizzabili i componenti, i team si ritrovano sempre a creare lo stesso codice più e più volte, il che richiede molto tempo.
Utilizzando l'intelligenza artificiale per creare script di test in modo rapido e autonomo, questo problema può essere risolto. Per generare automaticamente script di test per progetti comparabili, i sistemi di intelligenza artificiale possono essere insegnati in base agli input e agli output dei progetti passati.
Test traballanti
I team di test trascorrono ore a capire perché un test ha fallito, ad esempio se si sono verificati problemi con l'applicazione o con i casi di test stessi. Questi tipi di fallimenti dei test vengono definiti test instabili e causano l'inutile sospensione dei rilasci, ritardando la consegna dell'applicazione.
Ancora una volta, l’intelligenza artificiale è lì per aiutare i team a superare il problema dei test incoerenti. L’intelligenza artificiale accelera il processo producendo casi di test più robusti e identificando modelli in fallimenti dei test apparentemente casuali.
Aggiornamenti frequenti degli script a seguito di modifiche all'interfaccia utente
Le organizzazioni modificano spesso l'interfaccia utente dell'app per creare un'esperienza utente fluida. Anche se le modifiche sono minori o appena percettibili, potrebbero far sì che alcune attività sul sito Web non superino gli script di test.
Gli strumenti basati su algoritmi di intelligenza artificiale possono essere addestrati per identificare piccole modifiche nel codice o problemi dell'applicazione. Queste tecnologie possono quindi rispondere in modo appropriato ed evitare la necessità di aggiornamenti manuali degli script per modifiche così piccole.
Scegliere la giusta dimensione del test e i casi di test
I test di regressione devono essere eseguiti dopo ogni modifica all'applicazione. La suite completa di test di regressione, tuttavia, non può ragionevolmente essere eseguita dopo ogni cambiamento in un ambiente di lavoro frenetico. Pertanto, è sempre stato difficile per i team di test scegliere il numero appropriato e l'insieme di casi di test da eseguire per un determinato aggiornamento.
Far rivivere i ricordi d'infanzia: colorare vecchie foto di famiglia con l'intelligenza artificialeL’intelligenza artificiale può assistere i tester nella creazione di algoritmi che stabiliscono la suite di test di regressione per la modifica specificata in base a varie caratteristiche e anticipano la dimensione appropriata.
mantenere aggiornati gli script e le suite di test
Mantenere un numero elevato di script di test diventa difficile quando un'applicazione cresce di dimensioni. Poiché le tecnologie di intelligenza artificiale possono essere utilizzate per mantenere ed estrarre gli script di test necessari seguendo i criteri di test, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per superare questa difficoltà.
Di conseguenza, l’intelligenza artificiale aiuta a superare le difficoltà associate all’automazione dei test convenzionali, che è considerata l’inizio di una rivoluzione.
Come l'intelligenza artificiale può migliorare l'automazione dei test
Negli ultimi decenni, i test delle applicazioni hanno fatto notevoli progressi. Il test manuale è stato il primo passo, seguito dall’automazione iniziale, prove agilie, infine, test continui. Ora ha raggiunto la fase di test per i test autonomi potenziati dall’intelligenza artificiale.
Sebbene realizzare test autonomi possa sembrare impossibile, puoi iniziare a integrare funzionalità di intelligenza artificiale che forniranno le basi per questo. L’intelligenza artificiale può migliorare i test accelerando la generazione dei test, aumentando la copertura dei test e riducendo la manutenzione dei test.
Test unitari, test dell'interfaccia utente, test delle API e mantenimento di una suite di test di automazione sono solo alcuni dei vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'automazione dei test.
Consente di automatizzare il processo di test unitario
I test unitari vengono spesso utilizzati come componente dei test continui o CI/CD in DevOps. Gli unit test richiedono molto tempo per l'aggiornamento e la manutenzione degli sviluppatori, mentre la creazione del codice dell'applicazione è molto più divertente. In questa situazione, è possibile utilizzare tecniche basate sull’intelligenza artificiale per creare unit test automatizzati.
Cerchi VAPT in India? Ecco cosa ti serveL'intelligenza artificiale può analizzare staticamente il programma per determinare quali aree di codice non sono coperte dai test unitari. Questi dati vengono utilizzati da strumenti di test software basati sull'intelligenza artificiale per creare test unitari per il codice identificato. Questi strumenti possono aggiornare i test quando il codice sorgente cambia e persino produrre nuovi unit test.
Convalida visiva della procedura di test dell'interfaccia utente
Per viaggiare attraverso l'applicazione alla ricerca di difetti visivi e garantire la validità visiva del programma, i test dell'interfaccia utente possono utilizzare l'intelligenza artificiale utilizzando algoritmi di riconoscimento delle immagini. Il test visivo basato sull'intelligenza artificiale è una tecnica di QA utilizzata per garantire che l'interfaccia utente dell'applicazione appaia come prevista per l'utente. Fa in modo che i vari elementi visivi, come colore, dimensione, forma, disposizione, ecc., non si sovrappongano erroneamente o passino inosservati.
Lo strumento AI per la convalida finale da parte degli ingegneri QA crea lo screenshot. Poiché l’occhio umano può non notare questi piccoli difetti visivi, l’intelligenza artificiale è utile per identificarli con precisione e a una velocità molto più rapida.
Assistere nell'esecuzione del processo di test dell'API
Gli algoritmi AI comprendono le relazioni e i modelli tra le varie chiamate API e le classificano correttamente in base alla situazione. Utilizza i test attuali per comprendere come le API si relazionano tra loro, quindi sfrutta questa conoscenza per comprendere le modifiche delle API, aggiornare i test esistenti o sviluppare nuovi test basati su scenari secondo necessità. L’intelligenza artificiale mira a creare test più potenti che siano più completi, riutilizzabili, scalabili e resistenti ai cambiamenti.
Creazione di test automatizzati più affidabili
Nella maggior parte dei casi, i test falliscono perché gli sviluppatori modificano il programma poiché non riescono a individuare gli elementi con cui deve comunicare. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono adattarsi automaticamente a questi cambiamenti, rendendo i casi di test più affidabili e gestibili. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per scrivere casi di test per l'applicazione.
Inoltre, gli strumenti possono identificare punti deboli nell'applicazione o indicare posizioni con copertura di test insufficiente analizzando l'attuale copertura di test.
Consentire di eseguire test automatizzati più efficaci
Gli sviluppatori devono eseguire l'intera suite di test a causa di una modifica minore rilevata nell'applicazione. Tuttavia, possono utilizzare le tecnologie di intelligenza artificiale per esaminare l’attuale copertura di prova e identificare luoghi con copertura inadeguata o evidenziare punti vulnerabili nell’applicazione.
Ad esempio, gli strumenti di test dell’intelligenza artificiale iniziano ad apprendere e osservare come cambia l’applicazione, prendendo decisioni in modo autonomo in fase di esecuzione, il tutto senza la necessità dell’intervento del tester. E se l’applicazione è in continua evoluzione, non è più un problema perché l’intelligenza artificiale può modificare automaticamente lo script se viene rilevata una deviazione. Il test è più affidabile e coerente poiché gli script di test possono adattarsi automaticamente alle modifiche.
Migliora i test continui
L’intelligenza artificiale migliora i test continui eliminando la possibilità di intervento manuale. L'intelligenza artificiale nel processo di test aiuta a rilevare tempestivamente e rapidamente i bug e richiede azioni correttive per garantire la continuità del processo di test. Ciò riduce al minimo i difetti, garantisce che solo il codice privo di bug passi alla fase successiva e contribuisce a un miglioramento complessivo della qualità del ciclo di vita dello sviluppo del software, rendendo il programma stabile e privo di bug per gli utenti.
Sfruttare l'intelligenza artificiale (AI) per l'automazione dei test con LambdaTest
L’intelligenza artificiale nell’automazione dei test per le applicazioni è diventata una tendenza potente poiché può far avanzare i test. Senza dubbio, incoraggia i tester a creare test aggiuntivi e garantisce la velocità e l’affidabilità dei test automatizzati.
Tuttavia, incorporare l’intelligenza artificiale nell’automazione dei test delle applicazioni è un processo complesso ed è necessario il supporto di professionisti. Un QA di prossima generazione e un fornitore indipendente di servizi di test delle applicazioni come LambdaTest possono aiutare le organizzazioni a utilizzare i test dell'intelligenza artificiale per applicazioni di alta qualità e un time-to-market più rapido.
È possibile automatizzare sia i test funzionali che quelli non funzionali (test di carico e prestazioni) con LambdaTest a ogni livello del ciclo di vita dello sviluppo dell'applicazione, dall'analisi del codice al test dell'interfaccia utente. Questa piattaforma accelera la generazione e la manutenzione dei test utilizzando algoritmi AI. L'utente può utilizzare questa piattaforma per testare app mobili su diversi dispositivi Android e iOS sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale.
La soluzione LambdaTest AI aiuta nel rilevamento precoce dei difetti e garantisce la conformità a numerosi standard di sicurezza funzionale, protezione e codifica. Riduce il carico di lavoro dei team e garantisce che i difetti critici di progettazione vengano corretti per primi. Offre supporto per tutte le principali versioni del browser e può integrarsi perfettamente con Jenkins, TeamCity, CircleCI, Jira e altri strumenti CI/CD. Inoltre, consente agli utenti di testare la funzionalità e l'aspetto dell'app su una varietà di dispositivi, inclusi smartphone, tablet, laptop e monitor esterni.
LambdaTest è una piattaforma di test di compatibilità tra browser ospitata nel cloud. Consente a sviluppatori e tester di eseguire manualmente e automaticamente Selenio, Cypress e Plywright effettuano test su un cloud di oltre 3000 dispositivi, browser e configurazioni di sistemi operativi reali.
Consente agli utenti di eseguire test di automazione end-to-end di Selenium online su un'infrastruttura cloud scalabile e affidabile o di eseguire test interattivi in tempo reale su più browser online.
Inoltre, consente agli utenti di ridurre i tempi di creazione eseguendo script di test automatizzati in parallelo su una griglia Selenium online affidabile, sicura e scalabile. Accelera inoltre la velocità di esecuzione delle build di test.
