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KI und Software-Testautomatisierung
Eröffnen Sie eine neue Ära der Software-Qualitätssicherung
Was ist KI-unterstütztes Software-Testen?
Beim durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützten Softwaretesten spielen KI- und Machine-Learning-Technologien (ML) eine Schlüsselrolle bei der Sicherstellung der Softwarequalität. KI-gesteuertes Softwaretesten beschleunigt die Testerstellung, erweitert die Testabdeckung und hilft, weitaus mehr Fehler zu identifizieren als ein menschlicher Tester.
Der Einsatz von KI/ML hat zu einer monumentalen Verschiebung der Rolle des Testens im Lebenszyklus der Softwareentwicklung geführt. Sie hat den Testern eine genauere, effizientere und flexiblere Lösung für die sich ständig ändernden Anforderungen der modernen Softwareentwicklung an die Hand gegeben.
Das ultimative AI-Testing Playbook
Bei der modernen Softwareentwicklung kommt es darauf an, die Veröffentlichungsgeschwindigkeit zu maximieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Dies setzt die Testteams stärker unter Druck als je zuvor. Wie bringen sie diese beiden gegensätzlichen Anforderungen unter einen Hut?
DevOps und kontinuierliches Testen werden als Lösung angesehen, aber viele Unternehmen nutzen nicht alles, was diese Arbeitsweise zu bieten hat. Das zeigen Untersuchungen, die uns zeigen, dass trotz des Drucks, die Geschwindigkeit von Veröffentlichungen zu erhöhen, diese sich tatsächlich verlangsamen.
Wie in diesem Handbuch erläutert, liegt der Schlüssel zum Erfolg darin, das Toolkit um KI-Tests zu erweitern.
Automatisieren Sie UI-Tests mit Advanced Computer Vision
Frühzeitiges Erkennen von Fehlern mit explorativen Tests und vorausschauender Analyse
Der Einsatz von KI beim Softwaretest ermöglicht eine frühzeitige Fehlererkennung. Die Validierung der Benutzererfahrung (UX) und der Kundenerfahrung kann mit herkömmlichen Funktionstestlösungen komplex und zeitaufwändig sein. Exploratives Testen mit KI/ML ermöglicht es Qualitätssicherungsteams, alle möglichen Benutzererfahrungen zu testen. Diese Methode verbessert die Softwarequalität und hilft, Schwachstellen frühzeitig in der Entwicklung aufzudecken, bevor sie in die Produktion gelangen.
Testen Sie das gesamte digitale Erlebnis mit einem modellbasierten Ansatz auf Basis von KI
Modellbasierte Softwaretests verlagern den Schwerpunkt von der grundlegenden Einhaltung des Codes auf die Gesamt-UX. In Verbindung mit KI erweitert das modellbasierte Testen die Testabdeckung auf alle möglichen Benutzerabläufe. Keysight Eggplant verwendet KI-/ML-Algorithmen, um explorative Tests zu generieren, die die Benutzererfahrung simulieren. Alles, was Sie tun müssen, ist ein einfaches Modell der Schnittstelle zu erstellen, und Eggplant wendet KI-Schlussfolgerungen an, um die Testfälle automatisch für Sie zu generieren.
Innovation mit KI: Wie Keysight seinen Kunden einen Mehrwert bietet
KI ist dabei, alle Branchen grundlegend zu verändern. Die strategische Bedeutung von KI liegt in ihrer Fähigkeit, neue Möglichkeiten zu erschließen, Innovationen voranzutreiben und die betriebliche Effizienz für unsere Kunden, Keysight und die Gesellschaft als Ganzes zu verbessern. Bei Keysight nutzen wir KI für die interne Produktentwicklung und zur Steigerung von Einblick und Produktivität.
Lesen Sie die Perspektiven unserer Führungskräfte zur KI-Strategie von Keysight.
Beliebte Ressourcen
Häufig gestellte Fragen - AI Software Testing
Softwaretests mit künstlicher Intelligenz (KI), manchmal auch als KI-unterstützte Softwaretests bezeichnet, nutzen KI- und maschinelle Lerntechnologien (ML) zur Verbesserung von Testprozessen. Dieser Ansatz bietet mehr Effizienz, prädiktive Analysen und Automatisierungsmöglichkeiten als herkömmliche Testmethoden.
KI-Softwaretests integrieren KI/ML-Algorithmen in den Softwaretestprozess, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, die Testgenauigkeit zu verbessern und potenzielle Fehler effizienter vorherzusagen als herkömmliche manuelle Tests oder automatisierte Standardtestverfahren.
Der Einsatz von KI in der Software-Testautomatisierung hilft Ihnen bei der Erstellung und Optimierung von Testfällen, Skripten und Daten, bei der Identifizierung und Priorisierung von Testbereichen, bei der Erkennung von Mustern zur Vorhersage zukünftiger Fehler und bei der dynamischen Anpassung von Teststrategien auf der Grundlage des Lernens aus früheren Testergebnissen.
Zu den Vorteilen von KI-Softwaretests gehören eine höhere Effizienz durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, eine verbesserte Genauigkeit und Abdeckung, eine Verkürzung der Markteinführungszeit, eine verbesserte Fehlervorhersage und die Fähigkeit, komplexe Datensätze zu analysieren und zu verstehen, um bessere Entscheidungen für Teststrategien zu treffen.
Auch wenn KI viele Testaufgaben automatisieren kann, wird sie menschliche Tester nicht ersetzen, und zwar aus den gleichen Gründen wie die Automatisierung menschliche Tester nicht ersetzen kann. KI kann die Kreativität, die Intuition und das differenzierte Verständnis von menschlichen Testern nicht ersetzen. KI ist ein ergänzendes Werkzeug, das die Fähigkeiten menschlicher Tester verbessert, indem es ihnen repetitive Aufgaben abnimmt und Erkenntnisse aus der Datenanalyse liefert.
Die Implementierung von KI in bestehende Testprozesse beginnt mit der Identifizierung sich wiederholender, zeitaufwändiger Aufgaben, die durch KI automatisiert werden können. Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Auswahl der richtigen Tools und Plattformen, das Training der KI-Modelle anhand historischer Daten, die Integration von KI-Funktionen in den Test-Workflow und die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der KI-Leistung.
KI-Computer-Vision kann den visuellen Überprüfungsprozess bei Softwaretests automatisieren, z. B. die Erkennung von UI-Elementen, den Vergleich visueller Ausgaben mit den erwarteten Ergebnissen und die Erkennung visueller Anomalien in Anwendungen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei GUI-Tests, wo herkömmliche automatisierte Tests mit dynamischen Inhalten oder komplexen visuellen Layouts Probleme haben können.
Durch das Verstehen und Interpretieren visueller Daten wie bei Menschen ermöglicht AI Computer Vision eine robustere und flexiblere Testautomatisierung. Sie kann UI-Elemente in verschiedenen Auflösungen und Umgebungen erkennen und macht Tests widerstandsfähiger gegenüber Änderungen im visuellen Design der Anwendung.
Keysight integriert KI in den gesamten Entwicklungslebenszyklus, um eine schnellere Produktgestaltung und -entwicklung zu ermöglichen. Keysight Eggplant Test nutzt KI-/ML-Algorithmen, um explorative Tests zu generieren, die User Journeys simulieren. Die Software ermöglicht es Teams, jede Anwendung auf jeder Plattform oder jedem Gerät mit einem modellbasierten Ansatz zu testen. Die Software interpretiert und interagiert mit der Anwendung wie ein echter Benutzer und eignet sich daher selbst für die sichersten Entwicklungsumgebungen mit KI-gestützter Computer Vision.
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