Как ИИ революционизирует тестирование ПО и ускоряет выпуск продуктов

Используя искусственный интеллект в тестировании ПО, разработчики могут гораздо быстрее находить потенциальные проблемы, не позволяя ошибкам, отнимающим время, вызывать нежелательные задержки, пишет на портале The New Stack Хуррам Мир, директор по маркетингу компании Kualitatem.

В течение последних нескольких десятилетий тестировщики ПО полагались на свои навыки кодирования, чтобы создавать высококачественные программы, которые продаются. Главная проблема этого метода заключалась в том, что на выпуск программ уходили годы, в основном потому, что человеческий контроль часто приводил к задержкам. Чтобы ускорить процесс, компании внедряли автоматизацию, однако она все равно требовала значительного участия человека в создании тестов, которые также могли быть подвержены ошибкам.

Привлечение ИИ позволило разработчикам ПО получить дополнительный помощник — более быстрый алгоритм, способный легко просматривать огромные объемы данных. Эти алгоритмы обучены выявлять закономерности и анализировать результаты, что позволяет создавать более полные отчеты. Это дало возможность значительно сократить ресурсы и время, необходимые для проведения тестирования ПО, что привело к ускорению выпуска продуктов.

Как тестирование с помощью ИИ сокращает сроки выпуска продукта

Добавление ИИ в разработку ПО может значительно ускорить выход продукта на рынок. Это достигается за счет повышения точности, эффективности и охвата тестовых мероприятий. Ниже приведены некоторые способы, с помощью которых тестирование на основе ИИ может это сделать:

Улучшение автоматизации и выполнения тестов. Каждый программный проект требует многочисленных тестовых кейсов на протяжении всего цикла разработки, и их создание отнимает драгоценное время у тестировщиков-людей. Это может быть особенно проблематично, если ежедневно требуется проводить множество тестов, каждый из которых имеет свои спецификации для постоянно меняющегося продукта. Генеративный ИИ, используемый в процессе тестирования, может предложить скрипт теста в течение нескольких секунд, поскольку система нацелена на автоматическое обеспечения непрерывности.

Более того, в отличие от человеческого интеллекта, которому для поддержания работоспособности со временем требуется отдых, ИИ может работать круглосуточно. Эти инструменты могут обеспечить тестирование ПО даже в нерабочее время, сокращая время, необходимое для выпуска продукта на рынок.

Обеспечение более широкого охвата тестирования. Программные продукты, особенно принадлежащие крупным компаниям, необходимо тестировать в различных сценариях. На этапе внедрения часто применяются один или два сценария для обеспечения жизнеспособности. Однако по мере развития продукта в течение его жизненного цикла потребуется больше сценариев, а значит, и более широкое тестовое покрытие.

Человеческий интеллект может иметь ограничения в этом вопросе не только из-за нехватки времени, но и из-за имеющихся знаний и опыта. С другой стороны, инструменты ИИ обучены знать больше и запоминать лучше. Они используют большие объемы данных, выявляя критические сценарии, которые могли быть пропущены при ручном тестировании. Поскольку все категории сценариев обнаруживаются на ранних стадиях, разработчики используют это для планирования более быстрого выхода продукта на рынок.

Например, Apple использовала генеративный ИИ для улучшения тестирования ПО, составляя различные сценарии для обеспечения эффективности. Это помогло компании пересмотреть свое ПО в течение нескольких недель или месяцев, а не лет. В сочетании с человеческим интеллектом это помогает нетерпеливым покупателям получать свои любимые продукты гораздо быстрее.

Более быстрое обнаружение ошибок. Ошибки и аномалии в коде — одни из главных причин, по которым часто происходят задержки с выпуском. Microsoft задержала выпуск патча Underscore на 30 дней, главным образом потому, что потенциально опасная ошибка была обнаружена перед самым релизом. Если бы эта проблема была обнаружена раньше и устранена быстрее, задержку можно было бы предотвратить, и патч вышел бы на рынок раньше.

Инструменты ИИ продемонстрировали огромный потенциал для достижения этой цели. Помимо раннего обнаружения потенциально проблемной ошибки, такие алгоритмы также анализируют ее первопричину. Благодаря этому можно предпринять шаги по устранению и предотвращению повторного появления проблемы на более поздних этапах разработки. Продукты быстрее выходят на рынок, так как отпадает необходимость в постоянном исправлении ошибок.

Например, Google применила ИИ-систему Deepmind для тестирования сложных игр на предмет потенциальных ошибок. Обычно на тщательное тестирование таких игр уходят годы, но система, управляемая ИИ, помогла ускорить разработку на несколько лет. Тестовые среды также стали легкодоступными, что повысило производительность и эффективность работы тестировщиков.

Обеспечение надлежащего использования инсайтов, основанных на данных. Некоторые продукты требуют использования основанных на данных инсайтов, чтобы «сваять» идеальное ПО. Например, многие разработчики предпочитают выпускать бета-версию продукта перед публикацией финальной версии, чтобы получить полезную информацию. Основываясь на отзывах пользователей, они могут сузить круг болевых точек и принять обоснованное решение о конечном продукте.

Когда продукт тестируют всего десяток или около того пользователей, человеческий интеллект и обычная автоматизация легко справятся с этим процессом. Однако если присутствуют сотни пользователей с разными типами отзывов, определить проблемы может быть непросто. ИИ-инструменты тестирования могут обобщать получаемые данные, прогнозируя области с наибольшим потенциалом возникновения проблем. Это позволяет эффективно сократить задержки, сокращая время выхода продукта на рынок.

Улучшение процесса сопровождения тестов. О тестировании ПО нужно знать одну вещь: ни одна программа не остается всегда эффективной. Хотя вначале она могла работать хорошо, развитие приложения может привести к сбоям нескольких старых команд, что сделает ее неэффективной. Выявление проблемы и постоянная поддержка тестирования могут потребовать существенных ресурсов компании, что приведет к задержкам, которые в таком случае не позволят быстро выпустить релиз.

Например, Netflix использовала метод MО под названием «Кайента» — автоматизированный канареечный релиз, который отслеживает реакцию пользователей на изменения. Если изменения потенциально ухудшали пользовательский опыт, компания останавливала их до того, как они достигнут всей базы пользователей.

Системы тестирования на основе ИИ часто являются самовосстанавливающимися и могут обнаруживать и адаптироваться к потенциальным изменениям в приложении. Их способность автоматически обновлять тестовые скрипты позволяет дольше сохранять актуальность старых тестов, снижая нагрузку, связанную с их обслуживанием. Это помогает сократить время выхода на рынок и быстрее получить прибыль.

Используя ИИ в тестировании ПО, разработчики могут гораздо быстрее находить потенциальные проблемы, предотвращая появление ошибок, отнимающих много времени и приводящих к нежелательным задержкам. Автоматизация и способность сканировать огромные объемы данных за считанные секунды также способствуют повышению эффективности этой работы. В итоге компания может выпустить высококачественный программный продукт в гораздо более короткие сроки.