בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) השתחררו ממושגים וכלים טכניים גרידא למילות באזז מלאות.
הם היוו השראה לכל דבר, החל מסרטים גדולים ועד לוויכוחים פילוסופיים.
חשוב מכך, הם אפשרו התקדמות מדהימה בכל פעילות אנושית אפשרית, רפואה או משחק.
באווירה כזו, דיון בהשפעה של אוטומציה של AI בבדיקות הוא חיוני. איזה תפקיד יכול למלא AI באוטומציה של בדיקות פונקציונליות?
האתגר
מקובל ש-QAS מקדישים זמן רב כדי להבטיח שקוד חדש לא ישבור את בסיס הקוד הקיים.
בכל פעם שמפתחים מוסיפים קוד חדש, יש לבצע בדיקות חדשות.
מחזורי בדיקות רגרסיה גוזלים מאוד זמן כאשר הם מבוצעים באופן ידני ויכולים להכביד על איכות הבטיחות במידה רבה.
שיטות QA מסורתיות כוללות סימון של רשימה של משימות המבטיחות שהתוכנה פועלת כמו שהיא אמורה. בתחילה, זה אפשרי כאשר יש לבדוק רק כמה תכונות.
אך ככל שהתכונות מתגברות, QAS נתקלים בקושי לעמוד בלוחות זמנים בזמן ביצוע בדיקות מקיפות.
ככל שהאפליקציה מורכבת יותר, כך קשה יותר להבטיח שהיא תקבל כיסוי מבחן מלא.
בדיקה אוטומטית עשתה כברת דרך בהתמודדות עם האתגרים של בדיקות ידניות.
בדיקות חוזרות כמו בדיקות רגרסיה ושפיות יכולות להיות אוטומטיות באמצעות כלים מרובים, ובעיקר Selenium WebDriver.
עם זאת, עם הופעת הבינה המלאכותית, גדלה האפשרות לייעל את תהליך הבדיקה.
עקב התחרות, יש להאיץ את השקות התוכנה והמוצרים החדשים, שכן מועדים ארוכים אינם אופציה. לפיכך, אין ברירה אלא לבדוק חכם יותר מאשר קשה יותר.
כיצד AI יכול לייעל את הבדיקות?
- האצת קווי זמן
במקום לעבור על אלפי שורות קוד, כפי שבודקים ידניים צריכים לעשות, בינה מלאכותית יכולה למיין במהירות קובצי יומן, לסרוק קוד בשניות ולזהות שגיאות בהרבה פחות זמן.
בנוסף, בינה מלאכותית אינה מותשת או עושה טעויות אנוש, ובכך מניבה תוצאות מדויקות יותר.
על ידי שילוב AI בבדיקות חוזרות, מהנדסי QA יכולים להתמקד בבדיקת תכונות חדשות או בתשומת לב מיוחדת לחלקים החיוניים של התוכנה.
- אוטומציה טובה יותר
כפי שהוזכר לעיל, חלק גדול מתפקידו של QA הוא להבטיח שקוד חדש לא יפגע בקוד הפונקציונלי הקיים.
ככל שמפתחים ומתווספים תכונות נוספות, כמות הקוד שייבדק מתרחבת ויכולה להציף מהנדסי QA עמוסים כבר.
בוטים של AI, לעומת זאת, יוכלו להתפתח עם שינויים בקוד.
הם יכולים להסתגל וללמוד לזהות פונקציות חדשות.
כאשר בוטים של AI מזהים שינוי בקוד, ניתן לתכנת אותם כדי להחליט אם מדובר בתכונה חדשה או בפגם כלשהו הנובע משינויים בקוד.
אפשר גם לשפר בדיקות אוטומטיות על ידי שימוש בפלטפורמה בנויה.
AI בבדיקות חזותיות גם מדביק את הקצב ומתפתח במהירות עם יותר תחכום בזיהוי שינויים.
BrowserStack, למשל, מספקת רשת סלניום חזקה וזמינה 24/7 של יותר מ-2000 דפדפנים והתקנים אמיתיים לבדיקה. על ידי מינוף רשת כזו, QAs יכולים להאיץ את הבדיקות הודות לתכונות כמו בדיקות מקבילות. בנוסף, על ידי בדיקה בתנאי משתמש אמיתיים, QAS יכולים להבטיח שהאתר או האפליקציה נקיים מכל הבאגים האפשריים שעלולים להכתים את חווית המשתמש.
- בהירות לגבי דרישות הלקוח
בתחום בדיקות התוכנה, היכולת להבין מה הלקוח רוצה היא בעלת חשיבות עליונה.
שימוש בבינה מלאכותית בבדיקות תוכנה, בחינת אתרים ואפליקציות דומות כדי לקבוע מה תורם להצלחה בקרב קהל היעד אפשרי.
בינה מלאכותית יכולה לעזור בחקר מוצרים מתחרים כדי לזהות נקודות מכירה מרכזיות כך שמפתחים ובודקים ידעו מה המשתמשים רוצים מתוכנה מסוימת.
בודקים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות פגמי קוד נפוצים שעלולים להפריע לתפקוד ללא רבב של מערכת תוכנה.
על ידי הבנת מה הלקוח רוצה, הם יכולים ליצור מקרי בדיקה כדי להבטיח שהמוצר לא נשבר בעת השגת יעדים אלו.
- שליטה באוטומציה של בדיקות עם ChatGPT
כחלק ממגמות בדיקות האוטומציה בשנת 2023, ChatGPT כבש את העולם בסערה.
לגבי בינה מלאכותית לבדיקות תוכנה, OpenAI הוא מודל שפה מתקדם המשתמש בבינה מלאכותית מבוססת עיבוד שפה טבעית המאפשרת אוטומציה של משימות.
זה יכול ליצור טקסט בפורמטים שונים, כגון נתונים מובנים, קטעי קוד והערות, שניתן להשתמש בהם כדי להפוך משימות לאוטומטיות כמו יצירת קוד ובדיקות.
ניתן להשתמש ב-ChatGPT עבור אוטומציה של בדיקות עבור:
יצירת קוד: הוא יכול ליצור קטעי קוד המבוססים על הנחיות בשפה טבעית, מה שמספק דרך מצוינת למתחילים ללמוד את התחביר והמבנה הבסיסיים של שפת תכנות.
ניתן להשתמש בהשלמת קוד להשלמת קוד כתוב חלקית, כדי לסייע בשלבים הבאים.
הסבר קוד: ניתן להשתמש בו כדי להסביר את המטרה והתפקוד של שורות קוד ספציפיות, לעזור למתחילים ולמומחים כאחד.
איתור באגים: הוא יכול לזהות ולהסביר שגיאות קוד, ולעזור למתחילים ללמוד כיצד לנפות באגים ולפתור בעיות בקוד שלהם.
הדרכה לפרויקט: הוא יכול לספק עצות והצעות למבנה הפרויקט, שיטות עבודה מומלצות וספריות למתחילים שרוצים לבנות פרויקט.
חשוב לזכור ששילוב AI בתהליכי בדיקה הוא עדיין תהליך בתנועה. אבל זה גם חיוני לפקוח עין על חידושים והתקדמות.
אי אפשר לשלול לחלוטין בדיקות ידניות שכן התערבות אנושית ובדיקות איכות עדיין מנצחות את הבינה המלאכותית בבדיקות תוכנה.
בדיקות תוכנת AI יסייעו לשפר את חייהם של הבודקים על ידי הצגת דיוק ומהירות גבוהים יותר.
על ידי זיהוי באגים מהיר ומהיר יותר, AI יכול לתת לבודקים את הזמן והאנרגיה המנטאלית ליצור שיטות בדיקה טובות יותר,
לכתוב סקריפטים בדיקה טובים יותר ולתכנן דרכים ליצור את חווית המשתמש הטובה ביותר האפשרית.
