В IT уже многие — от разработчиков до проджект-менеджеров — используют ИИ в работе. Тестировщики — не исключение. Вы просите, и нейросеть генерирует тест-кейсы. Вы тестируете, а она находит уязвимости. Если хотите сэкономить время и сделать работу проще, читайте дальше. Разберемся, как использовать искусственный интеллект в тестировании ПО.
Искусственный интеллект в тестировании программного обеспечения
Как тестировщик, вы наверняка мечтали избавиться от скучной рутины — бесконечных проверок, однообразных тест-кейсов и написания скриптов. Хорошие новости: ИИ может взять на себя весь этот груз.
Вместо того чтобы вручную выискивать ошибки или часами анализировать данные, вы просто можете переложить эти задачи на ИИ. Причем он сделает их быстрее и без жалоб на усталость. Но есть нюанс: работу ИИ нужно перепроверять, потому что ошибки все же случаются (в основном из-за неточно поставленной задачи).
Что такое искусственный интеллект и его роль в тестировании
Искусственный интеллект — это что-то вроде суперпомощника, который учится на данных и выполняет задачи так, как это делал бы человек, только в разы быстрее. Он анализирует данные, генерирует тесты, предсказывает проблемы и даже пишет код для автоматизации.
Есть уже достаточно много примеров использования ИИ-инструментов для тестирования программного обеспечения. Например, вместо того чтобы вручную прописывать сценарии для проверки формы регистрации, вы просто можете написать необходимые вводные, а ИИ за считанные секунды выдаст готовые кейсы.
Почему ИИ важен для QA
Рынок разработки сейчас движется с космической скоростью. У клиентов нет времени ждать, пока вы вручную напишете десятки тест-кейсов или перепроверите каждую мелочь. Вместо того чтобы бесконечно повторять одно и то же, вы можете использовать свое время для сложных и интересных задач. А нейросеть пусть генерирует данные, проверяет баги и пишет за вас скрипты.
Пока ИИ не может заменить живого тестировщика, поэтому не стоит воспринимать эту технологию как врага. С ней лучше подружиться (ведь ИИ позиционируют как помощника), и тогда работа будет идти быстрее.
Применение ИИ в тестировании
Посмотрим на несколько примеров применения ИИ в тестировании программного обеспечения.
Генерация тест-кейсов
Опишите, что должна делать какая-то функция в ПО, а ИИ сам напишет тесты. Это сэкономит часы работы и поможет быстро закрыть стандартные проверки. Вы получите базу тестов буквально за минуты и сможете выполнить их вручную или используя скрипты.
Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «Создай тест-кейс тестирования формы авторизации на 2 поля (логин и пароль) и с кнопкой “войти”».
Чем больше вводных вы предоставите ИИ, тем более точные и разнообразные тесты он предложит.
Автоматизация рутинных процессов
ИИ может написать скрипты для Selenium, создать регулярные выражения и подготовить данные для тестирования.
Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «Напиши скрипт на Python, который проверяет кнопку «Купить» в интернет-магазине».
Приятно, что ChatGPT не только написал код, но и объяснил, что он делает в общих чертах и дал подсказки в комментариях внутри самого кода.
Генерация тестовых данных
ИИ может создать как простые наборы данных (например, валидные и невалидные логины или пароли, включая граничные значения), так и более сложные (JSON-файлы для API-тестов, SQL-запросы для баз данных и т. д.).
Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «Составь тестовые данные для проверки поля “Имя” в форме авторизации».
Преимущества и ограничения использования ИИ в тестировании
Каждая технология имеет свои плюсы и минусы. Рассмотрим, какие преимущества ИИ приносит тестировщикам и с какими вызовами они могут столкнуться.
Основные преимущества для QA
- Экономит время. ИИ берет на себя рутину: составление тест-кейсов и автотестов, генерацию тестовых данных. Так или иначе, преимущества ИИ в тестировании очевидно: есть много вещей, которые можно сгенерировать гораздо быстрее в автоматическом режиме.
- Минимизирует ошибки. Человеческий фактор часто приводит к багам: пропустили сценарий, ошиблись в логике. В отличие от человека, ИИ не устает.
- Оставляет место для творчества. Вместо рутинных задач можно заняться нестандартным тестированием и оптимизацией существующих процессов.
- Ускоряет обучение. Если вы новичок или немного плаваете в какой-то теме, ИИ подскажет, как работать с инструментами вроде Selenium или Postman, проверит код и подскажет, что могло пойти не так.
Ограничения и вызовы
- Не понимает контекст. ИИ делает только то, что вы ему сказали. То есть если вы дали неполное описание задачи или опустили детали — можете получить неточные результаты.
- Все-таки требует проверки. Ответы ИИ могут выглядеть идеально, но на деле содержать ошибки. Поэтому важно вручную перепроверять их и корректировать при необходимости.
- Не заменяет креативность. Нестандартные сценарии и тонкие детали — зона ответственности человека. ИИ по-прежнему не может оценить удобство интерфейса или придумать нестандартный тест.
- Может вызвать зависимость и стагнацию в профессиональном развитии. Полагаться только на ИИ опасно, особенно новичкам. Это инструмент, который помогает, но не заменяет знание фундаментальной QA-базы и реальные навыки.
Популярные инструменты и примеры применения ИИ в тестировании
ИИ интегрируется во множество инструментов для автоматизации тестирования. Давайте посмотрим, как тестировщики используют ИИ для обеспечения качества ПО.
Инструменты для автоматизации тестирования с помощью ИИ
- Applitools. Этот инструмент фокусируется на визуальном тестировании. Он использует ИИ для сравнения интерфейсов и обнаружения мелких отклонений, которые мог бы пропустить человек. Например, Applitools проверяет, корректно ли отображаются элементы на разных устройствах и разрешениях.
- Testim. Автоматизирует создание, выполнение и поддержку тестов. Система использует машинное обучение для тестирования программного обеспечения. Она может определять изменения в коде и автоматически обновлять тесты, когда интерфейс приложения меняется.
- Functionize. Это платформа, которая позволяет создавать тесты без написания кода. Она использует ИИ для анализа поведения пользователей и создания тест-кейсов на основе их взаимодействия с приложением.
- Mabl. Этот инструмент для автоматизации тестирования с помощью ИИ помогает ускорить и оптимизировать функциональное и регрессионное тестирование. Умеет находить баги, генерировать отчеты и визуализировать результаты.
- ChatGPT. Хотя ChatGPT — это не узконаправленный инструмент для тестирования, он тоже может помочь. Например, в написании скриптов, составлении тест-кейсов и даже разборе багов. Это универсальный помощник для разных задач, и не только в QA и IT.
Реальные кейсы из индустрии
Сейчас многие компании используют ИИ для автоматизации тестирования. При этом не все готовы публично рассказать, что какие-то задачи они закрывают с помощью ИИ. Иногда тестировщики лишь точечно прибегают к нейросетям, чтобы, например, сгенерировать идеи для тест-кейсов.
А вот чтобы доверить нейросети более сложные задачи — нужно хорошо разобраться в законодательстве, особенно если речь будет идти о персональных данных. Другой важный аспект — это возможность настройки интеграции с баг-трекинговыми системами и другим ПО, чтобы ИИ мог максимально взять на себя задачи без участия человека. Это не всегда легко реализовать.
В компании ДОМ.рф разработали собственного ИИ-ассистента для решения QA-задач. Перед внедрением компания провела исследование рынка, чтобы найти готовое решение, но вскоре поняла, что проще и дешевле в перспективе обойдется создание своего бота.
Как в этой компании работает ИИ для автоматизации тестирования:
- генерирует тест-кейсы и сценарии, ускоряя подготовку к тестированию и снижая рутинную нагрузку;
- выявляет ошибки в требованиях на ранних этапах, уменьшая вероятность дефектов в продукте;
- генерирует тесты для API и UI;
- автоматизирует создание отчетов;
- синхронизируется с Jira, Confluence, TestIT и Postman.
Перспективы ИИ в тестировании
Вероятно, в будущем мы увидим больше примеров использования ИИ-инструментов для тестирования программного обеспечения. Давайте обсудим, куда движется эта технология и как она меняет профессию тестировщика.
Тенденции развития
Сейчас нейросети активно интегрируются в пайплайны CI/CD, автоматизируют тестирование сборок, управление релизами и приоритизацию задач. Они уже анализируют код и предсказывают, где могут появиться баги. А дальше — больше: прогнозы станут точнее благодаря учету данных о работе команд и прошлых ошибках.
Новые технологии не просто ускоряют тестирование — они делают его умным, гибким и гораздо более эффективным. В то же время, тестировщикам приходится адаптироваться к новому вызову — проверке самих нейросетей. Приходится проверять логику алгоритмов и надежность данных. Поэтому растут некоторые требования к самим QA-специалистам, и об этом поговорим ниже.
Влияние на профессию тестировщика
- Рост требований к знаниям. Чтобы эффективно использовать ИИ, тестировщики осваивают основы программирования и работы с большими данными, а иногда и базу для машинного обучения. И это помимо изучения автоматизации тестирования.
- Смещение фокуса на стратегию. QA-специалист может позволить себе более интеллектуальное тестирование ПО. Рутинные задачи автоматизируются, а значит, можно сосредоточиться на стратегическом тестировании, планировании и анализе.
- Появление новых ролей. В командах могут появляться роли вроде инженеров по тестированию ИИ, которые будут заниматься проверкой алгоритмов и обучающих данных.
Как видите, будущее тестирования с ИИ выглядит довольно безоблачно. Но при условии, что у тестировщиков будет достаточно опыта, чтобы оценить работу ИИ и вовремя что-то подправить.
FAQ
Может ли ИИ полностью заменить тестировщиков?
К сожалению или к счастью, нет. Главная причина — отсутствие у ИИ понимания контекста и критического мышления. Он выполняет задачи ровно так, как вы их поставили, но не может понять бизнес-логику или оценить, как сайт или приложение будет воспринимать реальный пользователь.
Какие задачи тестировщиков ИИ никогда не выполнит?
Тестировщик помогает улучшать продукт через совместные обсуждения и часто нестандартные решения и сценарии. Эту роль нельзя отдать машине, потому что это требует гибкости, эмпатии и навыков общения, которыми ИИ не обладает. К примеру, ИИ не сможет качественно выполнить анализ UX/UI, поиск нестандартных багов и взять на себя коммуникацию с командой.
