Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi việc kiểm thử phần mềm như thế nào?

Kiểm thử phần mềm rất phức tạp vì các quy trình kiểm thử thủ công và tự động chưa đạt tiêu chuẩn.

Ví dụ, khi nói đến kiểm thử thủ công, người kiểm thử phải viết và thực hiện các trường hợp kiểm thử một cách chi tiết, điều này khiến toàn bộ quy trình trở nên cồng kềnh, dễ xảy ra lỗi và thậm chí ít khả năng mở rộng hơn.

Các khung kiểm thử tự động cũng không kém phần rắc rối. Chắc chắn, người kiểm thử QA có các script code sẵn sàng cho các tác vụ lặp đi lặp lại, điều này cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu quả của chu kỳ phát triển phần mềm; tuy nhiên, một số công cụ tự động hóa đòi hỏi code phức tạp và sự tham gia nhiều của con người, dẫn đến việc cung cấp phần mềm chậm hơn.

Rất may, điều đó không xảy ra với các công cụ AI. Kiểm thử phần mềm AI đã giúp phần mềm trở nên đơn giản và hiệu quả hơn. Chỉ một lời nhắc duy nhất có thể cung cấp một mô-đun kiểm thử toàn diện, cùng với việc phát hiện lỗi, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, phân tích hiệu suất kiểm thử và tạo báo cáo không lỗi, cùng nhiều lợi ích khác. Do đó, AI đang đưa kiểm thử phần mềm lên những cấp độ hiệu quả và hiệu suất mới.

4 Cách quan trọng AI đang chuyển đổi Kiểm thử phần mềm

Tận dụng AI trong kiểm thử phần mềm mang lại nhiều lợi thế, chẳng hạn như kiểm thử nhanh hơn, script tự sửa chữa, phân tích dự đoán, giảm thời gian bảo trì và hơn thế nữa. Dưới đây là bốn cách dễ dàng để tích hợp AI vào quy trình làm việc kiểm thử phần mềm.

1. Tự động tạo trường hợp kiểm thử

AI tận dụng thuật toán AL và ML để tạo và triển khai các trường hợp kiểm thử cho việc kiểm thử ứng dụng phần mềm với sự can thiệp tối thiểu của con người. Phương pháp này giải quyết các vấn đề về trải nghiệm người dùng và lỗ hổng trong các sản phẩm phần mềm.

Lợi ích của việc tự động tạo trường hợp kiểm thử bao gồm 1) Tiết kiệm thời gian và chi phí, 2) Phạm vi kiểm thử rộng hơn và 3) Kiểm thử và tích hợp liên tục. 

Việc tự động tạo trường hợp kiểm thử mang lại ba lợi ích chính.

Tiết kiệm thời gian và chi phí

Các bài kiểm tra được thực hiện một cách máy móc ngay từ đầu, vì vậy không cần sự can thiệp của con người, dẫn đến chu kỳ kiểm tra nhanh hơn và giảm chi phí. Tính năng đáng chú ý nhất là các bài kiểm tra như vậy chạy lâu hơn, điều này đẩy nhanh toàn bộ quá trình kiểm tra, làm cho nó có năng lực hơn so với kiểm tra thủ công.

Phạm vi kiểm thử rộng rãi

Việc tự động tạo trường hợp kiểm thử được thực hiện rộng rãi, bao gồm nhiều bài kiểm tra khác nhau như các trường hợp biên, lỗi hiếm gặp và các sự kiện phức tạp trong các tình huống mà người kiểm thử thường bỏ qua. Điều này dẫn đến việc phát triển phần mềm có xác suất lỗi thấp hơn. 

Kiểm thử và tích hợp liên tục

Việc tự động tạo trường hợp kiểm thử dễ dàng tích hợp với tích hợp CI/CD, điều này đảm bảo kiểm thử là một quy trình liên tục và bắt kịp với đường ống phát triển. Nói một cách đơn giản, mọi thay đổi code đều được tự động kiểm tra trong thời gian thực, giúp phát hiện các sự cố sớm. Kiểm thử liên tục đảm bảo đánh giá và sửa lỗi nhanh hơn, cuối cùng cải thiện chất lượng phần mềm.    

Tóm lại, việc tự động tạo trường hợp kiểm thử giúp kiểm thử phần mềm nhanh hơn và toàn diện hơn và dễ dàng tích hợp với quy trình làm việc phát triển, điều này rất quan trọng đối với các thực tiễn Agile và DevOps.

2. Kiểm thử AI ít code cho chu kỳ phát triển nhanh hơn

Thực tế cho thấy các nền tảng ít code cho phép các doanh nghiệp phát triển phần mềm với ít code hơn một cách nhanh chóng. Hãy tưởng tượng tốc độ phát triển khi các nền tảng ít code kết hợp với AI. Thật đáng kinh ngạc, phải không? Với các nền tảng ít code và công cụ AI hoạt động cùng nhau, người kiểm thử phần mềm sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc tạo logic kiểm thử và các khía cạnh cốt lõi khác của doanh nghiệp mà không cần tham gia vào việc viết code phức tạp cho mục đích kiểm thử. 

Các tính năng chính của công cụ kiểm thử AI ít code

Tạo kiểm thử do AI điều khiển

Công cụ AI thiết kế các trường hợp kiểm thử tự động bằng cách sử dụng dữ liệu về quy trình làm việc của ứng dụng, hành vi người dùng và hơn thế nữa. Điều này có nghĩa là AI bao phủ rất nhiều phạm vi mà không cần sự can thiệp của con người.           

Giảm bảo trì

Khi có những thay đổi được đưa vào code, các công cụ được hỗ trợ bởi AI tự động điều chỉnh các bài kiểm tra, loại bỏ sự cần thiết phải cập nhật thủ công các script kiểm tra và do đó làm giảm đáng kể thời gian bảo trì kiểm tra.

Thiết kế kiểm thử trực quan với AI

Dựa trên cấu trúc của ứng dụng, các công cụ AI thiết kế các kịch bản kiểm tra (cung cấp giao diện kéo và thả) và đề xuất các đường dẫn kiểm tra, quy trình làm việc và tối ưu hóa. Điều này hữu ích ngay cả đối với những người dùng không chuyên về kỹ thuật.   

Tự động hóa kiểm thử tự phục hồi

Những thay đổi trong giao diện người dùng, bộ định vị hoặc code cơ bản của ứng dụng được tự động xác định và các bài kiểm tra được điều chỉnh bằng các tính năng tự phục hồi dựa trên AI. 

Công cụ kiểm thử AI chi phí thấp đẩy nhanh chu kỳ phát triển phần mềm bằng cách tự động tạo trường hợp kiểm thử, giảm nỗ lực bảo trì và quan trọng nhất là giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật thiết kế kiểm tra. Các tính năng tự phục hồi của công cụ AI đảm bảo rằng các bài kiểm tra được tự động cập nhật bất cứ khi nào có thay đổi code, đảm bảo độ chính xác cao hơn trong quá trình kiểm tra. Điều này cho phép các nhà phát triển và người kiểm thử tập trung vào các tác vụ kiểm thử cốt lõi, đẩy nhanh quá trình phát triển. 

3. Phân tích dự đoán và kiểm thử bảo trì

Việc cập nhật script kiểm tra không dễ thực hiện thủ công. Nhưng với AI thì không khó, vì AI tìm ra các mẫu trong các tập dữ liệu lớn, phân tích các thay đổi code và điều chỉnh các trường hợp kiểm tra. Hơn nữa, nó có thể phân tích việc sử dụng sản phẩm để hiểu các khu vực lỗi. Sau đó, AI chủ động đề xuất kiểm tra các khu vực đó để tìm và sửa lỗi trước khi khách hàng nhận thấy. Phương pháp dự đoán giúp các công ty giảm chi phí bảo trì đáng kể và mang lại trải nghiệm tuyệt vời.

Hơn nữa, trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu khách hàng và phân tích để dự đoán nhu cầu thay đổi của người dùng. Sự tiên liệu và máy học này cho phép người kiểm thử đi trước mong đợi của người dùng. 

Bốn tính năng chính của phân tích dự đoán và kiểm thử bảo trì dựa trên AI:

Cập nhật script kiểm thử tự động

AI có thể tự điều chỉnh script kiểm tra bằng cách theo dõi những thay đổi trong các mẫu code, giảm sự tham gia của con người trong việc bảo trì các trường hợp kiểm tra.   

Chi phí bảo trì thấp

AI giới thiệu các quy trình kiểm thử phần mềm chủ động phần mềm giúp dự đoán các khu vực có vẻ rất có vấn đề trong phần mềm. Điều này làm giảm nhu cầu cập nhật thủ công và chi phí bảo trì. 

Dự đoán hành vi và nhu cầu của người dùng

AI dự đoán hành vi của người dùng bằng cách nghiên cứu dữ liệu khách hàng và dữ liệu sử dụng, cho phép người kiểm thử dự đoán và thích ứng với những thay đổi về mong đợi của người dùng, điều này đảm bảo sản phẩm phù hợp với yêu cầu của người dùng và trong quá trình đó, trải nghiệm người dùng chất lượng cao. 

Phân tích dự đoán dựa trên AI có lợi vì nó tự động cập nhật, phát hiện lỗi và dự đoán nhu cầu của người dùng. Phương pháp này giảm chi phí bảo trì mà không ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm. 

4. Xếp hạng trường hợp kiểm thử

Các trường hợp kiểm thử được xếp hạng dựa trên mức độ quan trọng, tỷ lệ lỗi, v.v. AI phân tích việc sử dụng sản phẩm và dữ liệu lịch sử để xác định trường hợp kiểm thử nào nên được chạy trước tiên. Điều này giúp các nhóm kiểm thử ưu tiên nỗ lực của họ vào các bài kiểm tra quan trọng nhất.

Các tính năng chính để nâng cao việc ưu tiên trường hợp kiểm thử bằng AI

Xếp hạng dựa trên rủi ro

Các trường hợp kiểm thử được xếp hạng dựa trên các yếu tố rủi ro, chẳng hạn như tầm quan trọng và tác động kinh doanh của chúng, chưa kể đến xu hướng gây ra tổn thất. AI giải quyết các vấn đề này bằng cách nghiên cứu các lỗi lịch sử và các mô-đun sản phẩm.

Phân tích lỗi lịch sử

AI sử dụng dữ liệu lỗi lịch sử và các mẫu lỗi để xác định các trường hợp kiểm thử có tỷ lệ lỗi cao.

Thông tin chi tiết về hành vi người dùng

Các trường hợp kiểm thử được thực hiện trên các mẫu hành vi của người dùng. Điều này đảm bảo rằng các tính năng được sử dụng nhiều nhất được kiểm tra trước tiên, nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.

Kết luận

AI đang giúp kiểm thử phần mềm trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. Sử dụng ML và phân tích dự đoán, người kiểm thử có thể theo dõi lỗi với độ chính xác cao hơn và nhanh hơn nhiều. Các nền tảng ít code được hỗ trợ bởi AI là những công cụ thay đổi cục diện vì chúng đi kèm với các tính năng cho phép tạo và phân tích kiểm tra, giúp các doanh nghiệp phát hiện các vấn đề trước và do đó nhanh chóng lấp đầy các khoảng trống.