传统的质量保证 (QA) 流程长期以来依赖于手动测试和预定义的测试用例。虽然这些方法在过去很有效，但它们通常很慢、容易出现人为错误，并导致开发延迟和成本膨胀。毫不奇怪，Gartner报告称，88% 的服务领导者认为当今的质量保证方法不符合标准。随着人工智能成为焦点，人工智能质量保证可以使团队更快地交付更高质量的软件。本文介绍了质量保证中的人工智能如何简化软件测试并提高产品性能。
什么是人工智能质量保证？
AI 质量保证 (QA) 使用人工智能来简化和自动化软件测试流程的不同部分。AI 驱动的 QA 引入了多项技术创新，从而改变了测试流程。
机器学习模型分析历史数据以检测高风险区域、确定测试用例的优先级并优化测试覆盖率。人工智能还可以自动生成测试数据，创建广泛的测试数据，从而减少手动输入的需要。
通过自适应测试，AI可以根据用户需求的变化实时调整测试用例。此外，AI 还使测试人员能够轻松构建和运行测试，而无需编写任何代码。
人工智能在质量保证中的优势
以下是人工智能质量保证的一些好处：
- 效率更高： AI 接管了那些通常会拖慢 QA 流程的重复性任务。因此，QA 团队可以专注于交付高性能软件，而不是手动生成测试用例和跟踪错误。AI 还可以自动生成测试数据，从而创建广泛的测试数据，从而减少手动输入的需要。因此，QA 团队可以执行更多的测试用例，并覆盖更广泛的场景。凭借这些优势，AI 驱动的 QA 可以帮助组织将 QA 成本降低50% 以上。
- 提高准确性：人工智能自动化通过消除手动测试中常见的人为错误来提高 QA 准确性。自动化 QA 提供高达90% 的准确率，超越手动测试。因此，它可以更好地识别手动测试人员可能错过的模式、错误和性能问题。
- 智能测试：机器学习分析过去的数据以识别高风险区域，并帮助确定需要优先关注的测试用例的优先级。通过人工智能驱动的自适应测试，测试人员可以根据需求和要求的变化实时更新测试用例。
人工智能软件质量控制的新趋势
AI 正在重塑 QA 团队的运作方式，从加快测试创建到增强测试数据管理。以下是 AI 软件质量控制的一些新兴趋势：
人工智能测试自动化
现在，使用 AI 创建测试用例的速度更快、更准确。Taskade的 AI 测试用例生成器等工具可以分析软件需求并自动自动化测试用例以覆盖各种场景。这简化了测试流程并确保您不会错过任何关键领域。结果如何？覆盖范围更广、准确度更高，而且时间更短。
测试失败后自动恢复
最有价值的 AI 功能之一是自动从测试失败中恢复或“自我修复”。TestRigor在这方面表现出色，因为它可以在应用程序发生变化时自动调整测试。这意味着更少的中断和更少的修复测试脚本的时间。只有当 AI 检测到与应用程序要求相关的错误时，测试才会失败。
改进质量预测分析
Atlassian使用的工具可以深入研究历史数据，预测潜在故障并在问题变得更加严重之前发现根本原因。这样团队就可以专注于高风险领域，并优先测试最重要的部分。麦肯锡指出，这些分析可以显著提高软件可靠性并降低保修成本。
增强测试数据管理
借助人工智能驱动的工具，管理测试数据变得更加简单。提供合成数据生成和数据屏蔽的解决方案可确保测试数据真实准确，同时保护敏感信息。合成数据可帮助 QA 团队进行有意义的测试，同时遵守数据隐私法规。
人工智能监控
人工智能监控可在测试期间提供实时反馈，这意味着可以立即发现并修复问题。监控工具可跟踪不同环境中的性能。这可确保软件无论在何处运行都能始终如一地工作。这还可以加快故障排除速度，并在各种条件下保持性能达到标准。
增强测试用例优先级
人工智能发挥重大影响的另一个领域是确定测试用例的优先级。Deloitte Digital Tester等工具使用历史测试结果和产品使用数据来确定最关键的测试。 因此，团队可以首先关注最重要的测试，减少不必要的测试并提高 QA 流程的整体效率。
流行的测试工具如何利用人工智能进行质量保证
通过集成 AI，测试工具变得更加智能和高效。以下是一些使用 AI 来增强其功能的流行工具。
测试自动化工具
- Selenium 使用 AI 来增强其 Web 自动化功能，可有效识别 Web 应用程序中的动态元素。其 AI 驱动的自我修复功能可随着应用程序元素的变化而使测试脚本保持最新，从而减少手动维护的需要。这使得 Selenium 成为跨多个平台和浏览器自动执行功能测试的多功能工具。
- Appium 使用 AI 简化 iOS 和 Android 平台上的移动应用测试。它可以自动检测和与移动元素（例如手势和输入）进行交互。最终，AI 可帮助 Appium 简化测试创建流程，并为用户提供跨两种移动操作系统的统一测试体验。
测试管理工具
- TestRail 集成了 AI，通过 NLP 生成测试用例，从而简化测试管理。它更进一步，根据风险对每个测试用例进行优先级排序。此外，TestRail 还使用 AI 协助调试，使测试维护更加高效，并降低出错的可能性。
- ALM Octane 使用 AI 来增强测试管理和分析。其 AI 驱动的质量风险分析会针对高风险领域推荐测试，确保关键问题得到覆盖。该平台的 AI 驱动根本原因分析有助于查明缺陷，而 NLP 则允许技术和非技术用户轻松地以自然语言创建测试。
质量保证工具
- TestCraft 为 Web 应用程序测试提供了一个低代码、AI 驱动的平台。它会自动生成测试场景，并使用 AI 在 UI 发生变化时自我修复测试脚本。这最大限度地减少了手动更新的需要。
- ACCELQ 借助其 AI 驱动的无代码平台简化了测试自动化。它支持行为驱动开发 (BDD)，镜像真实业务流程以创建可重复使用的测试用例。此外，AI 有助于管理复杂动态网页和 API 的自动化，使 ACCELQ 能够高效地测试现代 Web 应用程序和服务。
- Parasoft 使用 AI 通过自动化端到端测试流程来增强其持续质量平台。AI 提高了从代码到 UI 的测试覆盖率，确保了软件的可靠性。该平台还提供 AI 驱动的分析来识别测试差距并优化整体测试策略。
人工智能质量控制的挑战和局限性
虽然 AI 为 QA 带来了诸多好处，但也存在一些挑战需要注意。首先，将 AI 添加到 QA 工作流程中需要大量的前期投资。企业必须提前分配必要的时间和资源才能有效使用 AI。
除了成本之外，不准确或有偏见的数据也会影响结果，使 AI 在检测错误或优化测试方面效率降低。这与日益增长的道德问题密切相关。如果 AI 从有偏见的数据中学习，结果将反映这些偏见并扭曲结果。QA 团队必须仔细检查数据并在整个测试工作流程中保持透明度，以确保公平性。
同样，生成式人工智能在 QA 领域尚未完全成熟，尤其是在移动应用测试领域。例如，ChatGPT 等工具尚无法跨多种移动设备进行测试。这限制了它们在特定硬件上加载应用或为登录屏幕等特定功能创建详细测试用例的能力。这些限制表明，尽管人工智能正在迅速发展，但它尚未取代某些领域的手动测试需求。
人工智能将如何影响未来的质量保证？
随着越来越多的 QA 团队采用 AI 来提高效率和精确度，AI 将成为其工作流程中不可或缺的一部分。其结果将是软件开发中更大的创新和速度与质量的新基准。
人工智能驱动的 QA 也正在成为 DevOps 的核心。无缝集成将允许持续测试和更快的发布周期。流程将变得更加高效，开发和 QA 团队之间的协作也将得到改善。
随着人工智能改变 QA，技能提升将变得至关重要。组织必须投资培训，以确保团队能够充分利用人工智能的潜力。适应能力强的人将在人工智能驱动的未来中处于领先地位，而其他人则有可能落后。
最后的话
人工智能驱动的 QA 有望自动执行可重复的任务并实现更智能、更高效的测试。从自动生成测试用例到改进错误检测和缩短上市时间，人工智能驱动的 QA 为速度和质量树立了新标准。
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