目录
- 人工智能在质量保证中的作用
- 在质量保证中实施人工智能的挑战
- 人工智能主导的质量保证的好处
- 用于质量保证的人工智能测试工具
人工智能（AI）因其极具前景的优势，吸引了知名企业家的大量资金投资和真正的热情。公司正热切地在质量保证方面采用人工智能，以简化运营并降低开支。人工智能促进了数据的高效共享，预测了客户行为，提供了产品推荐，识别了欺诈活动，根据特定的人口结构进行了定制营销，并提供了宝贵的客户支持。
如果你仍然不确定人工智能的实用性，以下是一些惊人的统计数据：
•63%的公司承认，削减成本的压力将促使他们采用人工智能。
•61%的商业领袖声称，人工智能有助于他们识别可能被忽视的商业机会。
人工智能在质量保证中的作用
为了评估软件及其功能，开发测试套件并生成测试数据至关重要。然而，这一过程很耗时。平均而言，当使用手动测试方法时，它占测试周期内花费的总时间的三分之一以上（约35%）。
除此之外，手动测试很容易受到人为错误的影响，这可能会导致费用增加，消耗更多的时间和资源——这是任何企业都不愿意投资的。
此外，随着软件变得越来越复杂，测试的数量自然会增加，这使得维护测试套件和确保足够的代码覆盖率变得越来越困难。
在这种情况下，利用人工智能进行质量控制可以加快移动应用程序的测试程序，并克服上述所有挑战。人工智能增强质量保证测试流程的关键领域包括：
- •全面监督API测试。
- •测试操作自动化。
- •确定执行测试脚本的最佳时间和方法。
- •利用基于人工智能的蜘蛛网工具进行更有效的数据分析。
以下是手动测试的一些限制以及人工智能如何改变这一点：
| Limitations of Manual Testing | How AI can Change that |
| 1. Human Error | Reducing Human Error – AI ensures consistent and precise test execution, minimizing the risk of human error, such as oversight and fatigue. |
| 2. Resource-Intensive | Efficiency and Cost Savings – AI accelerates testing processes, resulting in significant time and cost savings, making testing more cost-effective. |
| 3. Repetitive Tasks | Eliminating Repetitive Tasks – AI automates repetitive testing tasks, allowing human testers to focus on more valuable activities. |
| 4. Inadequate Test Coverage | Comprehensive Test Coverage – AI can execute a vast number of test cases, covering a wide range of scenarios and edge cases, ensuring thorough examination of the software. |
| 5. Scalability Challenges | Scalability – AI is highly adaptable and scalable, capable of handling the increased complexity and size of modern software projects. |
在质量保证中实施人工智能的挑战
在质量保证（QA）中实施人工智能带来了一系列复杂的挑战，组织必须解决这些挑战，以确保人工智能成功集成到其质量控制过程中。这些挑战包括：
数据质量：
QA团队必须努力满足对高质量培训数据的需求。确保用于训练人工智能模型的数据准确、有代表性且没有偏见是至关重要的第一步。
集成复杂性：
将人工智能集成到现有的质量保证系统中可能是一项艰巨的任务。确保兼容性、数据流以及与遗留流程的适当同步对于平稳过渡至关重要。
法规遵从性：
根据行业的不同，在QA中实施人工智能时，可能需要遵守特定的法规和数据隐私法。确保遵守这些法规是一个关键问题。
用户接受度：
让QA团队和利益相关者相信人工智能驱动流程的好处和可靠性至关重要。需要教育、培训和有效的沟通才能获得信任和接受。
人工智能主导的质量保证的好处
人工智能（AI）在软件测试中的应用带来了独特的优势，可以显著改变质量保证过程。让我们详细探讨这些好处，特别是关注人工智能如何在转变质量保证方面做出贡献：
快速时间表：
高效的测试执行：
人工智能驱动的测试自动化可以以前所未有的速度执行大量测试用例，显著减少测试所需的时间。可能需要人工测试人员几天或几周时间的任务可以在几个小时内完成。
更快的回归测试：
AI通过自动重新运行测试用例来检查意外的副作用，从而简化回归测试。这确保了新的代码更改不会破坏现有的功能，从而实现更快的发布周期。
经过充分研究的内部版本发布：
预测分析：
人工智能可以分析历史测试数据和软件性能指标，以预测潜在的缺陷。通过确定软件中更有可能包含问题的领域，团队可以将测试工作集中在高风险领域，从而获得更全面的构建版本。
持续监控：
人工智能的实时监控可以检测生产中的异常和性能问题，有助于在发布新版本之前确定需要立即关注的领域。
超越手动测试的极限：
全面的测试覆盖范围：
人工智能可以进行广泛而详尽的测试，涵盖手动测试可能忽略的大量场景和边缘案例。这种全面的测试覆盖确保了软件得到严格的检查。
可扩展性：
人工智能测试具有高度的可扩展性，能够适应现代软件项目日益复杂和规模的增长。它可以适应新技术、更大的数据集和不断发展的测试需求，这是手动测试经常难以实现的。
轻松的测试规划：
智能测试用例生成：
人工智能算法可以自主生成测试用例，使测试规划过程更加高效。这些生成的测试用例通常涵盖关键路径、边界条件和高影响场景，从而节省了创建测试用例的时间和精力。
测试优先级：
人工智能可以根据测试用例的关键性和潜在影响对其进行优先级排序，通过确保最重要的测试得到主要关注来简化测试规划。
用于质量保证的人工智能测试工具
近年来，用于质量保证的人工智能测试工具因提高测试效率和准确性而广受欢迎。
Applitools：
•Applitools提供视觉人工智能测试，这是一种使用人工智能和机器学习自动检测和分析应用程序用户界面中视觉差异的技术。它对网络和移动应用程序测试特别有用。
•它可以识别视觉缺陷，如布局问题、渲染问题和功能缺陷。
•Applitools提供了一个可视化验证平台，该平台与各种测试自动化框架和工具集成，可以轻松地将可视化测试添加到现有的测试套件中。
测试西格玛：
•测试西格玛是一个人工智能驱动的测试自动化平台，旨在简化测试创建和维护。
•它使用自然语言处理和人工智能，使测试人员和非技术用户能够创建自动测试脚本。
•该平台提供了自我修复测试、易于维护和跨浏览器测试等功能。
SauceLabs：
•Sauce Labs是一个基于云的自动化测试平台，包括网络和移动应用程序测试。
•虽然它不仅仅是一种人工智能测试工具，但它提供了人工智能测试功能，以改进测试执行和分析。
•它为运行测试提供了广泛的真实设备和虚拟环境，并支持各种测试框架。
TestCraft：
•TestCraft是一个基于云的测试自动化平台，使用人工智能生成和维护测试脚本。
•其人工智能引擎识别测试中应用程序的变化，并相应地调整测试脚本，以确保它们保持功能。
•TestCraft支持web和移动应用程序测试，并提供与各种CI/CD工具的集成。
这些工具利用人工智能和机器学习来提高质量保证流程的效率和准确性。在为您的特定需求选择合适的工具时，请考虑各种因素，如您正在测试的应用程序类型（web、移动、桌面）、团队的技术专业知识水平以及与现有测试框架或工具的集成能力。评估成本、可扩展性和支持等因素也很重要，以确定最适合您组织的需求。
结论
人工智能与质量保证的集成正在开创软件测试和产品质量控制的效率、准确性和有效性的新时代。人工智能驱动的解决方案正在彻底改变企业的质量保证方式，从自动化重复和耗时的测试任务到实现预测性缺陷识别，以及提高性能和安全测试。有了人工智能，组织可以简化测试流程，确保一致的质量，并最终向客户提供更高质量的产品。这一转变不仅提高了产品的可靠性，还降低了成本，加快了上市时间，并为企业提供了在竞争日益激烈的技术环境中蓬勃发展所需的灵活性。人工智能对质量保证的影响证明了技术在追求卓越和客户满意度方面的不断发展。
