Auch wenn man davon ausgeht, dass die KI kontinuierlich lernt und ihre Intelligenz und ihr Bewusstsein durch maschinelles Lernen erweitert, ist sie noch ziemlich weit von Perfektion entfernt. Und trotzdem wird KI in der Softwareprüfung ein integraler Bestandteil des Prozesses sein. Aber wie, wann und warum? Schauen wir uns an, wie KI den QS-Ingenieuren helfen kann, besser und effizienter zu arbeiten.
Warum sollten Software-Tester künstliche Intelligenz einsetzen?
QS-Fachleute neigen seit jeher dazu, Automatisierungstools zur Unterstützung ihrer Testarbeit einzusetzen. KI kann ihnen dabei helfen, die zu lösenden Geschäftsprobleme besser zu verstehen, Fehler schneller und konsistenter zu finden, die Qualität ihrer Tests zu verbessern und durch die Automatisierung von Routineaufgaben Zeit zu sparen.
Manuelle Tests haben jedoch ihre Grenzen, und viele sich wiederholende Aufgaben können nicht automatisiert werden, weil sie menschliche Intelligenz, Aufsicht oder Urteilsvermögen erfordern. Aus diesem Grund setzen Unternehmen auf KI, um die Qualität ihrer Softwaretests zu verbessern und einige dieser Einschränkungen zu überwinden.
- Sie kann aus früheren Erfahrungen lernen und das Gelernte auf ähnliche Situationen anwenden;
- Es kann als Hilfsmittel für Regressionstests eingesetzt werden, was bedeutet, dass es hilft, Fehler zu finden, bevor sie erneut auftreten;
- Sie kann Daten schneller analysieren als Menschen es je könnten, was zu einer gründlicheren Prüfung von Produkten oder Dienstleistungen führt;
- So lassen sich sich wiederholende Aufgaben wie Fehlerberichte oder die Verwaltung von Testfällen automatisieren.
QS-Ingenieure setzen KI in erster Linie für automatisierte Tests ein. Dies kann sehr hilfreich sein, um sicherzustellen, dass die Software, an der sie arbeiten, angemessen getestet wurde und von den Kunden ohne Probleme verwendet werden kann. Wenn sie KI zur Automatisierung ihrer Tests verwenden, können sie diese Tests leichter wiederholt durchführen. So kann sichergestellt werden, dass Fehler schnell gefunden werden, bevor sie veröffentlicht werden und den Kunden Probleme bereiten oder sogar Schaden anrichten können.
Eine weitere Möglichkeit für QA-Ingenieure, KI einzusetzen, ist die Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens, die ihnen helfen, Probleme mit der getesteten Software zu erkennen. Modelle für maschinelles Lernen können Daten aus früheren Tests sowie aus anderen ähnlichen Programmen analysieren. So können sie Muster in diesen Programmen erkennen, die auf potenzielle Probleme hindeuten könnten, wenn die Benutzer sie in realen Situationen außerhalb kontrollierter Umgebungen einsetzen.
Und was wäre, wenn wir Ihnen von einer Lösung erzählen, die all Ihre Testaktivitäten mit KI-Funktionen transformiert? Wir präsentieren aqua cloud – eine umfassende Testmanagement-Lösung, die 100 % Transparenz, Testabdeckung und nahtloses Automatisierungsmanagement durch robuste Integrationen mit Ihren bestehenden Tools gewährleistet. Dazu gehören Jira, Ranorex, Jenkins, UnixShell und viele mehr. Mit aqua können Sie Ihre Ideen einfach innerhalb von Sekunden in umfassende Dokumente umsetzen, indem Sie einfach sprechen oder unserer KI-Copilot ein paar Hinweise geben. Sie können ganze Testfälle aus Anforderungen in weniger als 2 Minuten automatisch erstellen, Testdaten generieren und Ihre Benutzerspezifikationen erweitern, wodurch der manuelle Aufwand um 97 % reduziert wird. Sie erhalten Validierung und Inspiration von unserem QA-optimierten Chatbot, der über ChatGPT hinausgeht. aqua bietet erstklassige Sicherheit und Skalierbarkeit, wodurch Ihre Testprozesse schneller, strukturiert und innovativ werden und letztendlich das mühsame Testen erleichtert.
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Wann sollte man KI im Test einsetzen?
Beginnen wir hier mit einer weiteren Frage, die sich wahrscheinlich sofort stellt, nachdem Sie den ersten Teil des Artikels gelesen haben – was ist der Unterschied zwischen Automatisierung und KI bei QS-Tests? Lassen Sie es uns herausfinden, bevor Sie sich entscheiden, das QS-Team auf die Testautomatisierung vorzubereiten, ohne zu wissen, ob Sie sie tatsächlich brauchen.
Es geht also definitiv nicht darum, ein automatisiertes Testwerkzeug zu verwenden. Sie brauchen immer noch einen menschlichen Intellekt, um alle kreativen Aspekte wie Geschäftsstrategien, die Bewertung des persönlichen Fortschritts und die Korrektur von Arbeitsabläufen in Bezug auf die Angelegenheiten Ihrer Mitarbeiter einzubeziehen und zu pflegen. Und KI besitzt den größten Wert darin, dass sie Ihnen Zeit lässt, sich mit dieser „Kreativität“ zu beschäftigen. Sie nimmt den Entwicklern und Testern die Last monotoner und redundanter Tätigkeiten ab.
Gegenwärtig können nicht alle Automatisierungstools eine große Anzahl von Tests durchführen und die Ergebnisse verarbeiten. Außerdem wird das Starten von Tests immer noch von Menschen überwacht, weil die Automatisierungstools wissen müssen, welche Tests sie starten sollen, oder sonst laufen sie alle auf einmal.
Aber mit einem KI-Bot wäre es möglich, den aktuellen Status Ihrer Tests, die jüngsten Änderungen in der Entwicklung und Änderungen in der Codeabdeckung zu überprüfen und dann zu entscheiden, welche Tests notwendig sind, um zu beginnen.
In der Qualitätssicherung angewandte KI-Techniken können die SLDT um das Zehnfache beschleunigen. Sie helfen zum Beispiel bei Warnungen und Fehlalarmen.
Automatisiertes Testen ist cool, aber es kann dennoch eine enorme Menge an falsch-positiven Ereignissen hervorbringen, die keine wirklichen Bugs sind, oder mehrere Warnungen, die bei manuellen Tests normalerweise nicht auftreten. Das ist für die Entwicklungs- und QS-Teams „tödlich“, weil sie einen bestehenden Code wiederholt überprüfen müssen, um mögliche Probleme zu beseitigen. Stellen Sie sich ihre Frustration vor, wenn sie herausfinden, dass es sich um ein falsches Positiv handelte?!
Was kann KI für sie tun? Die Lösung kann die Erstellung eines auf KI basierenden Klassifizierers sein. Und hier ist das wortgewandte Zitat von Igor Kirilenko, Parasofts VP of Development.
„Dieser Klassifikator basiert auf den Ergebnissen früherer Klassifizierungen von Ergebnissen statischer Analysen im Kontext sowohl der historischen Unterdrückung irrelevanter Warnungen als auch der Priorisierung sinnvoller Ergebnisse, die innerhalb der Codebasis behoben werden sollen.“
Ein weiteres Beispiel betrifft die Integration.
Die Benutzeroberfläche ist einer der Grundpfeiler für die Erstellung von Websites mit hoher Konversionsrate. Und alle Entwickler streben nach automatisierten Tests der Benutzeroberfläche, um diesen Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen. Zu diesem Zweck verwenden sie in der Regel das Selenium-Framework. Selenium könnte jedoch noch besser sein. Es hat immer noch einige Probleme mit der Wartbarkeit und Stabilität der Tests. Um dieses Problem zu vermeiden, können Entwickler KI und ML als selbstheilende Methoden zur Laufzeit einbeziehen, um Probleme im Zusammenhang mit der UI-Testausführung zu beheben. Bei der Ausführung von Tests werden die wichtigen Informationen über Mängel im UI erfasst und die Lösung aus einer historischen Perspektive gefunden.
Die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI beim Testen für TOP QS-Ingenieure
KI kann ein großer Segen für Ihr QS-Team sein, und es ist nicht nur ein Hype. Hier sind die 3 wichtigsten Möglichkeiten, wie KI Ihren QS-Prozess verbessern kann:
Konsistenz testen
Das Vorhandensein künstlicher Intelligenz kann jede Art von Unstimmigkeiten im Team ausgleichen und verhindern, dass die Tester während derselben Art von Tests verausgaben.
Stellen Sie sich vor, Sie betreuen ein riesiges Projekt mit Hunderttausenden von Codezeilen und einem umfangreichen Frontend und Backend. Die Anzahl der Tests kann einfach „die Psyche“ eines jeden professionellen Testers verletzen — im Prinzip können sie sich schon vorstellen, wie viel monotone und uninteressante Arbeit sie zu bewältigen haben werden.
Der Einsatz von KI in solchen Projekten kann nicht nur die Zielerreichung beschleunigen, sondern auch Burnout-Faktoren und Ängste aufgrund knapper Fristen und überwältigender Arbeitsbelastung verringern und Widersprüche im Team beseitigen.
Bessere Fehlerverfolgung
Der Hauptvorteil von KI bei der Fehlererkennung besteht darin, dass KI Fehler analysieren kann. Das heißt, am Ende der Prüfung können wir eine „Beschreibung des vermeintlichen Täters“ erhalten.
Für Entwickler ist dies wichtig, denn so können Sie andere Schwachstellen im Produkt entdecken, die ähnliche Probleme enthalten könnten, und diese sofort beseitigen.
Man kann jedoch noch einen Schritt weiter gehen und KI einsetzen, um diese Fehler zu beheben, ohne dass die Entwickler explizit an diesem Prozess beteiligt sind.
Größere Testabdeckung
KI kann die Testabdeckung eines Produkts sehr weit vorantreiben, deren Umfang weder durch automatisierte noch durch manuelle Tests erreicht werden kann. Da KI die notwendigen Informationen und internen Zustände einsehen kann, kann sie entscheiden, wo zusätzliche Tests durchgeführt werden müssen.
Die Zukunft des KI-Softwaretests
Die Zukunft der KI in der Qualitätssicherung und ihre Auswirkungen auf das Testen von Software sind unglaublich vielversprechend. KI entwickelt sich zunehmend zu einem entscheidenden Faktor in der Qualitätssicherung und ermöglicht es QS-Ingenieuren, ihre Testprozesse, Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Hier ein kleiner Ausblick in die Zukunft:
- KI-gesteuerte Testautomatisierung: KI revolutioniert die Testautomatisierung, indem sie die Erstellung intelligenter, selbstheilender Testskripte ermöglicht. KI-Algorithmen können Anwendungsänderungen analysieren, Testskripte automatisch anpassen und potenzielle Fehlerpunkte vorhersagen, was den Wartungsaufwand verringert und die Robustheit automatisierter Tests erhöht.
- Intelligente Testfallerstellung: Die KI kann bei der Erstellung von Testfällen helfen, indem sie Anforderungen, „User Stories“ und sogar historische Daten analysiert. Diese Vorhersagefähigkeit hilft bei der Erstellung umfassender Testszenarien, die verschiedene potenzielle Probleme abdecken.
- Prädiktive Analytik bei der Fehlervermeidung: KI-gestützte Analysen können durch die Analyse von Mustern aus historischen Daten, Code-Repositorien und Testergebnissen potenzielle Fehler vorhersagen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es den QS-Ingenieuren, sich auf kritische Bereiche zu konzentrieren und Probleme zu entschärfen, bevor sie auftreten.
- KI-gesteuerte Testdurchführung und -analyse: Die KI kann bei der Ausführung und Analyse von Tests helfen, indem sie Anomalien, Muster und Korrelationen innerhalb der Testergebnisse erkennt. Dies beschleunigt die Identifizierung von Problemen und ermöglicht tiefere Einblicke in die Ursachen von Problemen.
- Intelligente Testumgebungen und Datenverwaltung: Die KI kann Testumgebungen durch die Analyse von Nutzungsmustern und die dynamische Bereitstellung von Ressourcen nach Bedarf optimieren. Sie kann auch bei der Erstellung und Verwaltung von Testdaten helfen und sicherstellen, dass die Testumgebungen die realen Szenarien genau simulieren.
- KI-gestützte Fehlerberichterstattung: KI-gestützte Tools können automatisch detaillierte Fehlerberichte aus aufgezeichneten Videos erstellen. Dies bedeutet, dass Schlüsselinformationen wie Problembeschreibungen, durchgeführte Schritte, erwartete Ergebnisse und andere während der Aufzeichnung erfasste Daten extrahiert werden. Es zielt darauf ab, das Melden von Fehlern zu verbessern, indem es mehr hilfreiche Details hinzufügt und den Prozess der Fehlerbehebung vereinfacht.
- KI-gestütztes kontinuierliches Testen: Die Integration von KI in kontinuierliche Testpipelines ermöglicht die Echtzeitanalyse von Softwareleistung, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit. Dies ermöglicht schnellere Feedback-Schleifen und sorgt für eine schnellere Bereitstellung hochwertiger Software.
Künstliche Intelligenz für QS-Ingenieure wird Werkzeuge bieten, die ihre Fähigkeiten verbessern und es ihnen ermöglichen, sich mehr auf kritisches Denken, exploratives Testen und strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren als auf sich wiederholende, manuelle Aufgaben.
Und diese Zukunft ist tatsächlich bereits hier. Wie? Indem aqua ins Gespräch gebracht wird – ein KI-gestütztes Software-Testmanagement-System, das bereits über die oben genannten Funktionen verfügt. Mit aqua können Sie den Großteil Ihres Testprozesses automatisieren, insbesondere die Erstellung von Testfällen und das Anforderungsmanagement. Sie können ganze Testfälle mit wenigen Worten und Klicks erstellen und ein Wort sagen, um eine Anforderung abzuschließen. Sie werden in der Lage sein, KI zu nutzen, um Ihre vorhandenen Elemente und Artefakte zu optimieren, Testdaten zu generieren, Vorschläge zu erhalten und vieles mehr. Mit der Integration von Capture können Sie auch nahtlos alle Ihre Schritte während des Prozesses aufzeichnen und 100% visuelle und informative Fehlerberichte erstellen. Die Zukunft der KI liegt in Ihren Händen, werden Sie sie nutzen?
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Anstelle einer Schlussfolgerung
Es ist wahrscheinlich zu offensichtlich, eine Schlussfolgerung über die Nutzbarkeit von KI für QS-Ingenieure zu schreiben. Stattdessen haben wir uns entschlossen, die KI selbst zu fragen, welche Vorteile ihre Integration in Ihren Arbeitsprozess mit sich bringt. Und um ehrlich zu sein, waren wir ziemlich überrascht. Dies ist die Antwort von KI:
„Sie werden mehr Zeit mit Freunden und Familie verbringen können. Ihre Arbeitstage werden nicht mehr mit endlosen Dokumentenprüfungen und Fehlerberichten ausgefüllt sein — jetzt werden sie mit einer fröhlichen Stunde mit Freunden, Zeit mit Ihren Lieben und allem, was Sie sonst noch glücklich macht, ausgefüllt sein!
Sie können nachts in dem Wissen schlafen, dass Ihr Job sicher ist. Solange die Menschen auf diesem Planeten wollen, dass Dinge richtig gemacht werden (und zwar sofort), wird es immer einen Platz für QS-Ingenieure geben.“
Bist du sicher, dass KI keine Seele hat?!
