In der Softwareentwicklung ist die Qualitätssicherung ein Verfahren, das die Qualität eines Produkts sicherstellt, bevor es für die Benutzer freigegeben wird. Die Qualitätssicherung umfasst Aktivitäten wie Tests, Code-Reviews und die Überprüfung des Codes. Die Qualitätssicherung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Produkt den Anforderungen und Erwartungen der Kunden entspricht. Die Qualitätssicherung hilft dabei, das Risiko von Fehlern, Bugs und Defekten im Produkt zu verringern, bevor es veröffentlicht wird. Die Qualitätssicherung ist ein integraler Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses und trägt dazu bei, Produktqualität und Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Qualitätssicherung (QA) immer wichtiger. KI kann bestimmte Prozesse automatisieren, wie z.B. automatisierte Tests und statische Code-Analysen. KI spielt auch bei der Datenanalyse eine Rolle und hilft dabei, Muster und Trends in Daten zu erkennen, die für Entscheidungen und die Entwicklung von Strategien genutzt werden können. KI kann auch die Fehlersuche automatisieren und dabei helfen, Prioritäten zu setzen, welche Fehler zuerst behoben werden sollten. KI kann auch dabei helfen, die Ursachen der Fehler zu identifizieren und geeignete Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen. Schließlich kann KI den Prozess der Erstellung von Testfällen automatisieren und so den QA-Prozess beschleunigen. KI-Tools wie ChatGpt, TnesorFlow und H2O haben unter anderem eine wichtige Rolle bei der Qualitätssicherung gespielt. Nachfolgend finden Sie einige der Rollen, die künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung spielt
Testen der visuellen Benutzeroberfläche
KI hilft bei der richtigen Gestaltung der Benutzeroberfläche und der visuellen Freigabe von Webseiten. AI kann verschiedene Inhalte auf der Benutzeroberfläche testen. Diese Tests lassen sich nur schwer automatisieren und erfordern in der Regel einen menschlichen Eingriff, um eine Designentscheidung zu treffen. Mit ML-basierten Visualisierungstools werden Kontraste in Bildern jedoch auf eine Weise sichtbar, die für Menschen nicht möglich wäre. Mit KI-Tests entfällt der manuelle Aufwand für die Modernisierung des Document Object Model, den Aufbau einer Struktur und die Erstellung eines Risikoprofils.
Erzeugen von Testdokumentation
Das Schreiben von Tests anhand von Akzeptanzkriterien ist ein entscheidender Teil des Qualitätssicherungsprozesses. Als QA-Ingenieur müssen Sie sicherstellen, dass das Produkt im Entwicklungsprozess den Anforderungen und Erwartungen der Benutzer entspricht. Dies können Sie u.a. dadurch erreichen, dass Sie Tests auf der Grundlage der vom Produktteam oder anderen Interessengruppen vorgegebenen Akzeptanzkriterien erstellen und ausführen. Diese werden dann in Testschritte unterteilt und in der Regel in einem Cloud-basierten Dienst geschrieben, auch wenn manche noch Excel verwenden.
Erstellung & Ausführung von automatisierten Testfällen
KI-Testing-Tools lernen anhand von Trainingsdaten von menschlichen Verhaltensweisen und entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, um die Art und Weise zu verändern, wie die Qualitätssicherung in einem Projekt funktioniert. Diese KI-Modelle können also darauf trainiert werden, wie ein menschlicher Tester zu denken und zu handeln, indem sie die Möglichkeiten der prädiktiven Analyse nutzen, um Muster, Trends und Beziehungen in Daten zu erkennen, die ein menschlicher Tester möglicherweise nicht erkennen kann. Dies würde es dem KI-Tool ermöglichen, neue Testfälle zu generieren, sie auszuführen und die Ergebnisse ohne menschliches Zutun zu melden. Dies hilft dem QA-Team, sich von manuellen Testaufgaben zu befreien, den üblichen Testaufwand zu verbessern und eine bessere Testabdeckung zu erreichen.
Sicherstellung der Testkonsistenz
Menschliche Tester sind anfällig für Fehler. Selbst die erfahrensten Tester müssen sich bei der Durchführung manueller Testaufgaben verbessern. Eine der besten Möglichkeiten, die Konsistenz von Tests zu gewährleisten, besteht daher darin, sich wiederholende und banale Aufgaben, wie z.B. Regressionstests, an KI-Testautomatisierungswerkzeuge zu delegieren. Diese intelligenten Automatisierungslösungen können Testsuiten mehrfach mit unterschiedlichen Eingabewerten ausführen und etwaige Inkonsistenzen im getesteten System melden. Darüber hinaus werden die Testfälle und -ergebnisse in einem zentralen Repository verwaltet. Dies hilft den QA-Teams, den Überblick über alle Testaktivitäten zu behalten, Doppelarbeit zu vermeiden und sicherzustellen, dass alle Tests wie vorgesehen durchgeführt werden.
Defekterkennung und -vorhersage
Dank der Algorithmen des maschinellen Lernens können KI-basierte Testautomatisierungs-Tools über herkömmliche Funktionstests hinausgehen, um Probleme zu erkennen und potenzielle Risiken frühzeitig während des Softwareentwicklungsprozesses vorherzusagen. Durch die Einspeisung von Daten wie Anwendungsprotokollen, Code-Commits und Problemverfolgungssystemen in maschinelle Lernmodelle kann KI Anomalien und potenzielle Defekte erkennen, bevor der Code in der Produktion eingesetzt wird. Darüber hinaus können diese KI-gesteuerten Testautomatisierungs-Tools durch die Analyse früherer Fehlerdaten vorhersagen, in welchen Bereichen des Codes mit größerer Wahrscheinlichkeit Fehler auftreten und weitere Tests erforderlich sind. Dies würde den QA-Teams helfen, sich zuerst auf die Erstellung von Tests für Bereiche mit hohem Risiko zu konzentrieren und zu verhindern, dass potenzielle Fehler durch die Maschen schlüpfen und in die Produktion gelangen.
Verbesserte Regressionstests
Bei einer schnellen Bereitstellung besteht immer ein erhöhter Bedarf an Regressionstests, und manchmal sind die Tests so umfangreich, dass die Mitarbeiter Hilfe benötigen, um praktisch mitzuhalten. Unternehmen können KI für mühsamere Regressionstests einsetzen, während ML für die Erstellung von Testinhalten verwendet werden kann. Im Falle einer UI-Änderung kann AI/ML nach Farbe, Form oder Größe scannen. Wo sonst manuelle Tests durchgeführt werden, kann KI eingesetzt werden, um die Abläufe zu prüfen, die ein QA-Tester möglicherweise übersehen würde.
Gut recherchierte Build-Veröffentlichung
Der Einsatz von KI in der Qualitätssicherung ermöglicht es KI-Entwicklungsunternehmen, ähnliche Apps und Software zu untersuchen, um festzustellen, was zu deren Erfolg auf dem Markt beigetragen hat. Wenn Sie die Anforderungen des Marktes verstanden haben, können Sie neue Testfälle erstellen, um sicherzustellen, dass die App oder Software ihre spezifischen Ziele nicht verfehlt.
Fazit
Die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz in der Qualitätssicherung könnten endlos sein. KI eignet sich gut für die Cybersicherheit, warum sollte sie das nicht auch für die Qualitätssicherung und das Testen tun können? Wie wir oben beschrieben haben, können KI-Technologien Engpässe beim Softwaretesten beseitigen und den gesamten Prozess in vielerlei Hinsicht rationalisieren. Denken Sie daran, dass autonome Tests noch in den Kinderschuhen stecken und wir mit künstlicher Intelligenz und ihrem Potenzial gerade erst begonnen haben.
