Che cosa sta cercando?
AI e automazione dei test software
Aprire una nuova era per l'assicurazione della qualità del software
Che cos'è l'AI-Augmented Software Testing?
Nel testing del software potenziato dall'intelligenza artificiale (AI), l'AI e le tecnologie di apprendimento automatico (ML) svolgono un ruolo chiave nel garantire la qualità del software. I test software guidati dall'intelligenza artificiale accelerano la creazione dei test, ne ampliano la copertura e aiutano a identificare un numero di difetti di gran lunga superiore a quello di un tester umano.
L'uso dell'IA/ML ha portato a un cambiamento monumentale nel ruolo dei test nel ciclo di vita dello sviluppo del software. Ha dato ai tester una soluzione più accurata, efficiente e flessibile ai requisiti in continua evoluzione del moderno sviluppo del software.
Il manuale definitivo di test dell'intelligenza artificiale
Lo sviluppo moderno del software dipende dalla massimizzazione della velocità di rilascio senza compromettere la qualità. Ciò mette sotto pressione i team di testing come mai prima d'ora. Come possono bilanciare questi due requisiti contrastanti?
DevOps e il continuous testing sono visti come la soluzione, ma molte organizzazioni non stanno sfruttando tutto ciò che questo modo di lavorare ha da offrire, come si evince da una ricerca che mostra come, nonostante la pressione per aumentare la velocità di rilascio, questa stia in realtà rallentando.
Come spiega questo playbook, la chiave del successo è l'aggiunta dei test di intelligenza artificiale al kit di strumenti.
Automatizza i test dell'interfaccia utente con la visione Advanced
Individuare precocemente i difetti con i test esplorativi e le analisi predittive
L'uso dell'intelligenza artificiale nei test del software consente di individuare tempestivamente i difetti. La convalida dell'esperienza utente (UX) e dell'esperienza del cliente può essere complessa e richiedere molto tempo con le soluzioni di test funzionali tradizionali. I test esplorativi che utilizzano l'AI/ML consentono ai team di garanzia della qualità di testare tutti i possibili percorsi dell'utente. Questo metodo migliora la qualità del software e aiuta a smascherare le vulnerabilità nelle prime fasi dello sviluppo, prima che raggiungano la produzione.
Testate l'intera esperienza digitale con un approccio basato su modelli alimentati dall'IA
I test software basati su modelli spostano l'attenzione dalla conformità del codice di base alla UX complessiva. Se abbinati all'intelligenza artificiale, i test basati su modelli ampliano la copertura dei test a tutti i possibili percorsi dell'utente. Keysight Eggplant utilizza algoritmi di AI/ML per generare test esplorativi che simulano i percorsi degli utenti. È sufficiente costruire un semplice modello dell'interfaccia e Eggplant applica il ragionamento dell'intelligenza artificiale per generare automaticamente i casi di test.
Innovare con l'AI: come Keysight fornisce valore ai clienti
L'AI sta rimodellando radicalmente tutti i settori. L'importanza strategica dell'IA risiede nella sua capacità di sbloccare nuove opportunità, guidare l'innovazione e migliorare l'efficienza operativa per i nostri clienti, Keysight e la società nel suo complesso. In Keysight utilizziamo l'IA per lo sviluppo interno dei prodotti e per aumentare l'intuizione e la produttività.
Leggete le prospettive dei nostri dirigenti sulla strategia AI di Keysight.
Risorse popolari
Domande frequenti - Test del software AI
Il testing del software con intelligenza artificiale (AI), talvolta definito come testing del software con AI, utilizza le tecnologie di AI e di apprendimento automatico (ML) per migliorare i processi di testing. Questo approccio introduce efficienze, analisi predittive e capacità di automazione superiori ai metodi di test tradizionali.
L'AI software testing integra gli algoritmi di AI/ML nel processo di test del software per automatizzare attività complesse, migliorare l'accuratezza dei test e prevedere potenziali difetti in modo più efficiente rispetto ai test manuali tradizionali o alle tecniche di test automatizzate standard.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'automazione dei test software consente di generare e ottimizzare i casi di test, gli script e i dati, di identificare e dare priorità alle aree da testare, di riconoscere gli schemi per prevedere i fallimenti futuri e di adattare dinamicamente le strategie di test in base all'apprendimento dei risultati dei test passati.
I vantaggi del testing software AI includono una maggiore efficienza grazie all'automazione di attività ripetitive, una maggiore precisione e copertura, una riduzione del time to market, una migliore previsione dei difetti e la capacità di analizzare e comprendere insiemi di dati complessi per migliorare il processo decisionale nelle strategie di testing.
Sebbene l'IA possa automatizzare molte attività di testing, non sostituirà i tester umani per le stesse ragioni per cui l'automazione non sostituirà i tester umani. L'IA non può sostituire la creatività, l'intuizione e la comprensione delle sfumature dei tester umani. L'IA è uno strumento complementare che migliora le capacità dei tester umani scaricando le attività ripetitive e fornendo approfondimenti basati sull'analisi dei dati.
L'implementazione dell'IA nei processi di test esistenti inizia con l'identificazione delle attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo che l'IA può automatizzare. Questo approccio si concentra sulla selezione degli strumenti e delle piattaforme giuste, sull'addestramento dei modelli di IA sui dati storici, sull'integrazione delle funzionalità di IA nel flusso di lavoro di test e sul monitoraggio e perfezionamento continuo delle prestazioni dell'IA.
L'intelligenza artificiale può automatizzare il processo di verifica visiva nei test del software, come il rilevamento di elementi dell'interfaccia utente, il confronto dei risultati visivi con quelli attesi e l'identificazione di anomalie visive nelle applicazioni. Questo approccio è particolarmente utile nei test delle GUI, dove i test automatizzati tradizionali possono avere difficoltà con contenuti dinamici o layout visivi complessi.
Comprendendo e interpretando i dati visivi come fanno gli esseri umani, l'AI Computer Vision consente un'automazione dei test più robusta e flessibile. È in grado di riconoscere gli elementi dell'interfaccia utente in diverse risoluzioni e ambienti, rendendo i test più resistenti alle modifiche del design visivo dell'applicazione.
Keysight integra l'intelligenza artificiale nel ciclo di vita dello sviluppo per consentire una progettazione e uno sviluppo più rapidi dei prodotti. Keysight Eggplant Test utilizza algoritmi di AI/ML per generare test esplorativi che simulano i percorsi degli utenti. Il software consente ai team di testare qualsiasi applicazione su qualsiasi piattaforma o dispositivo utilizzando un approccio basato su modelli. Il software interpreta e interagisce con l'applicazione come un utente reale, rendendolo perfetto anche per gli ambienti di sviluppo più sicuri che utilizzano la visione artificiale.
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