Искусственный интеллект трансформирует тестирование программного обеспечения.
По прогнозам Gartner, к 2027 году 80% предприятий будут внедрять инструменты тестирования с использованием искусственного интеллекта в процесс разработки программного обеспечения. Это значительный рост по сравнению с 15% в 2023 году. Но что это значит для тестировщиков?
До появления автоматизации и искусственного интеллекта навыки программирования были необходимы для тестировщиков программного обеспечения. Однако с появлением AI/ML и инструментов без использования кода это уже не так. Вместо программирования для тестировщиков все большее значение приобретают навыки искусственного интеллекта.
Однако это изменение не произойдет в одночасье. По прогнозам Gartner, к 2028 году большинство компаний будут использовать инструменты искусственного интеллекта для написания своего программного обеспечения. Хотя некоторые, возможно, еще не используют ИИ специально для тестирования, растущий объем кода, частично управляемый ИИ, сделает тестирование без использования кода еще более важным. Это также заставит ИТ-руководителей тщательно продумать, в какие инструменты, улучшенные ИИ, инвестировать.
Для этого они должны понимать разницу между тестированием людьми и тестированием с помощью ИИ. Давайте рассмотрим, что ИИ может и чего не может делать для тестирования. Хотя до тестирования без участия человека еще далеко, инструменты с поддержкой искусственного интеллекта могут помочь тестировщикам в таких вопросах, как создание и сопровождение тестов. Однако для обеспечения точности тестирования по-прежнему необходимы проверка и надзор со стороны человека.
По данным Practitest, 52% ИТ-руководителей планируют использовать GenAI для разработки программного обеспечения. В ближайшие годы это число, вероятно, увеличится, поскольку производство программного обеспечения значительно ускорится. Это означает, что им нужно будет протестировать результаты работы ИИ, возможно, используя сам ИИ.
Но как искусственный интеллект ускорит разработку программного обеспечения? Преимущества искусственного интеллекта аналогичны преимуществам автоматизации — качество сочетается со скоростью. Автоматизируя создание и поддержку тестов, инструменты тестирования на базе искусственного интеллекта могут ускорить разработку, сокращая циклы тестирования и ускоряя адаптацию к изменениям рынка и потребностям клиентов, что в конечном итоге сокращает время реакции рынка на программное обеспечение.
Некоторые инструменты искусственного интеллекта также обрабатывают большие объемы данных, выявляя сложные закономерности в приложениях более тщательно, чем тестировщики-люди. Этот тщательный процесс обеспечивает превосходный охват тестированием, снижает вероятность пропущенных критических ситуаций и ошибок и повышает общее качество программного обеспечения.
С помощью машинного обучения инструменты ИИ анализируют исторические данные о дефектах и журналы выполнения тестов, чтобы предсказать потенциальные дефекты. Это позволяет ИИ совершенствовать и оптимизировать тестовые примеры, создавая более надежные тесты с меньшим количеством ложных срабатываний и неточностей.
На практике это означает, что искусственный интеллект может помочь разработчикам более эффективно создавать высококачественное программное обеспечение, что приведет к ускорению циклов выпуска и повышению удовлетворенности клиентов.
Хотя инструменты тестирования с использованием искусственного интеллекта все еще находятся на ранней стадии разработки, отчет о состоянии тестирования за 2024 год показывает, что организации уже используют их для создания тестовых наборов (25%), оптимизации (23%) и планирования (20%). Однако важно отметить, что не все эти технологии одинаково совершенны, и ни одна из них не является идеальным решением. Каждая компания должна иметь реалистичные представления о возможностях каждого инструмента. Конкретные области, в которых каждый инструмент эффективен, будут определять его ценность для вашего бизнеса.
Даже если ИИ технически может генерировать большое количество тестовых примеров, действительно ли они качественные? Потребуются ли для их редактирования и проверки столько усилий, что время, сэкономленное на их создании, перевесит затраченные усилия?
Одна организация может уделять приоритетное внимание оптимизации начальных этапов планирования тестирования с помощью автоматической генерации тестов. Это может включать использование искусственного интеллекта для создания тестовых примеров и сценариев на основе историй пользователей.
С другой стороны, компания, работающая с конфиденциальными данными, может уделять приоритетное внимание созданию синтетических данных с использованием искусственного интеллекта. Это предполагает создание данных, имитирующих производственную среду, при одновременном решении вопросов надежности и конфиденциальности тестов. Это то, что ИТ-руководители должны учитывать при разработке инструментов для своей организации.
Прежде чем ИИ сможет по-настоящему преобразить тестирование программного обеспечения, необходимо преодолеть ряд препятствий. Одна из главных задач — найти ИТ-руководителей и тестировщиков, обладающих необходимыми навыками и знаниями для эффективного использования этих инструментов.
Одним из наиболее важных навыков, о которых ИТ-руководителям необходимо знать среди тестировщиков, является искусственный интеллект (AI/ML). Согласно отчету о состоянии тестирования за 2024 год, спрос на навыки искусственного интеллекта/ML значительно возрос — с 7% в 2023 году до 21% в 2024 году. В то же время важность традиционных навыков программирования снизилась с 50% в 2023 году до 31% в 2024 году. Этот сдвиг в квалификации неизбежно приведет к трансформации инструментов тестирования, что приведет к переходу отрасли от автоматизации, основанной на коде, к внедрению решений без кода, основанных на искусственном интеллекте.Учитывая, что инструменты тестирования с использованием искусственного интеллекта разрабатываются на основе данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта, ИТ-руководителям необходимо будет более ответственно относиться к безопасности и конфиденциальности этих данных. Соблюдение таких нормативных актов, как GDPR, имеет важное значение, и необходимо внедрять строгие методы управления данными, чтобы свести к минимуму риск утечки данных или несанкционированного доступа. Также необходимо устранить алгоритмические погрешности, возникающие из-за предвзятых или нерепрезентативных данных обучения, чтобы максимально свести к минимуму погрешности при тестировании с помощью искусственного интеллекта.
Однако, возможно, мы забегаем вперед. Несмотря на продолжающееся развитие ИИ и распространение автономного тестирования, помощь человека и его проверка по-прежнему будут необходимы. Интерпретация результатов, полученных с помощью ИИ, и способность принимать обоснованные решения на основе этих результатов по-прежнему будут входить в обязанности тестировщиков.
Искусственный интеллект изменит тестирование программного обеспечения, но важно помнить, что инструменты искусственного интеллекта не являются универсальным решением. В процессе разработки программного обеспечения они имеют разные преимущества и ограничения. При выборе инструментов искусственного интеллекта важно учитывать конкретные потребности и предписания вашей организации.
Несмотря на то, что в будущем навыки ИИ/ML (машинного обучения) будут приобретать все большее значение, люди по-прежнему будут играть решающую роль в цикле разработки программного обеспечения. Люди привносят в процесс разработки креативность, интуицию и эмпатию, которые ИИ не может воспроизвести. Речь идет о том, чтобы найти правильный баланс между человеческим и машинным интеллектом для создания наилучших программных продуктов.
