长期以来，传统的质量保证 （QA） 流程一直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，但通常速度缓慢，容易受到人为错误的影响，并导致开发延迟和成本大幅提高。Gartner 报告称，88% 的服务领导者认为当今的 QA 方法没有达到标准。随着 AI 成为焦点，AI 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 AI 如何在提高产品性能的同时简化软件测试。
什么是 AI 驱动的质量保证 （QA） ？
AI 驱动的 QA使用人工智能来简化和自动化软件测试过程的不同部分。AI 驱动的 QA 引入了几项技术创新，这些创新改变了测试流程。
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。AI 还可以自动生成测试数据，创建范围广泛的测试数据，从而减少手动输入的需求。
通过自适应测试，AI 会随着用户需求的变化实时调整测试用例。此外，AI 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。
AI 在质量保证方面的优势
以下是 AI 驱动的质量保证的一些好处：
- 提高效率：AI 接管了通常会减慢 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，创建范围广泛的测试数据，从而减少手动输入的需要。因此，QA 团队执行了更多的测试用例，并涵盖了更广泛的场景。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：AI 驱动的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，超越了手动测试。因此，它能够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：机器学习会分析过去的数据以识别高风险区域，并帮助确定哪些测试用例需要首先关注的优先级。通过 AI 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。
AI 软件质量控制的新兴趋势
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：
AI 驱动的测试自动化
现在，使用 AI 可以更快、更准确地创建测试用例。Taskade 的 AI 测试用例生成器等工具分析软件需求并自动自动化测试用例以涵盖各种场景。这简化了测试过程，并确保您不会错过任何关键区域。结果如何？更好的覆盖范围和更高的准确性，所有这些都在更短的时间内完成。
可从测试失败中自动恢复
最有价值的 AI 功能之一是从测试失败中自动恢复或“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所花费的时间。仅当 AI 检测到与应用程序要求相关的错误时，测试才会失败。
改进的质量预测分析
Atlassian 使用的工具深入研究历史数据，以预测潜在故障并在它们成为更严重的问题之前发现根本原因。这使团队能够专注于高风险领域，并在最重要的地方优先进行测试。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。
增强的测试数据管理
借助 AI 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 团队在遵守数据隐私法规的同时进行有意义的测试。
AI 驱动的监控
AI 驱动的监控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。这也使故障排除更快，并在各种条件下保持性能达标。
增强的测试用例优先级
AI 产生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，团队可以首先专注于最重要的测试，从而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 AI 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 来提升其能力的流行工具。
测试自动化工具
- Selenium 使用 AI 通过有效识别 Web 应用程序中的动态元素来增强其 Web 自动化功能。其 AI 驱动的自我修复功能可在应用程序元素发生变化时使测试脚本保持最新状态，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 来简化跨 iOS 和 Android 平台的移动应用程序测试。它会自动检测移动元素并与之交互，例如手势和输入。最终，AI 帮助 Appium 简化了测试创建过程，并为用户提供了跨两个移动操作系统的统一测试体验。
测试管理工具
- TestRail 集成了 AI，通过自然语言处理生成测试用例来简化测试管理。它更进一步，根据风险确定每个测试用例的优先级。此外，TestRail 使用 AI 来协助调试，从而提高测试维护效率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建议对高风险区域进行测试，确保涵盖关键问题。该平台的 AI 驱动的根本原因分析有助于查明缺陷，而自然语言处理允许技术和非技术用户轻松使用自然语言创建测试。
QA 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 更改时自我修复测试脚本。这最大限度地减少了手动更新的需求。
- ACCELQ 通过其 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），镜像真实的业务流程以创建可重用的测试用例。此外，AI 还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，以识别测试差距并优化整体测试策略。
AI 质量控制的挑战和局限性
虽然 AI 为 QA 带来了一些好处，但也有一些挑战需要牢记。首先，将 AI 添加到 QA 工作流程中需要大量的前期投资。企业必须预先分配必要的时间和资源才能有效地使用 AI。
除了成本之外，不准确或有偏见的数据也会损害结果，使 AI 在检测错误或优化测试方面效果不佳。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 团队必须仔细审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 AI 在 QA 领域尚未完全成熟，尤其是在移动应用测试方面。例如，ChatGPT 等工具尚无法在不同的移动设备上进行测试。这限制了他们在特定硬件上加载应用程序或为特定功能（如登录屏幕）创建详细测试用例的能力。这些限制表明，虽然 AI 正在迅速发展，但它尚未取代某些领域对手动测试的需求。
AI 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 以获得无与伦比的效率和精度，它将成为他们工作流程中不可或缺的一部分。结果将是更大的创新和软件开发速度和质量的新基准。
AI 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 团队之间的协作将得到改善。
随着 AI 改变 QA，技能提升将变得至关重要。组织必须投资于培训，以确保团队能够充分利用 AI 的潜力。那些适应气候变化的企业将在 AI 驱动的未来中引领潮流，而其他人则有可能落后。
总结
AI 驱动的 QA 已准备好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，AI 驱动的 QA 为速度和质量设定了新标准。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：杨馨玥
审校：张媛媛
