人工智能测试自动化的演变

人工智能已经改变了许多行业，测试自动化也不例外。

然而，尽管测试自动化在更大程度上取代了容易出错、耗时且脆弱的手动测试实践，但仍有许多工作要做。

随着 ERP 供应商每月或每季度推出新的更新，QA 团队面临着保持其 ERP 系统最新的巨大压力。

在测试时间越来越短的情况下，传统的测试自动化不再被视为可行的解决方案，因为它需要在测试创建方面付出大量努力，在识别测试场景、开发和维护自动化脚本方面耗费大量时间。

现在是测试自动化行业拥抱人工智能以应对传统测试自动化挑战的时候了。

在本文中，我们将讨论与传统测试自动化相关的挑战以及 AI 如何应对这些挑战。

测试脚本设计

大多数传统的测试自动化框架都是以程序员的心态开发的。由于业务用户不是程序员，他们发现创建测试脚本很困难。

为了更好地理解，请考虑一个 SAP 测试自动化的示例。在这种情况下，功能用户需要创建测试用例，因为他们最了解他们的日常业务流程。由于他们没有编程方面的专业知识，因此他们很难创建自动化脚本。

解决方案 :这个问题可以用AI完美解决。利用 AI 的子集自然语言处理，可以解决自动化脚本创建的问题。自然语言处理允许业务分析师、功能顾问、手动测试人员、QA 经理和利益相关者用英语编写测试用例，而无需学习或理解特定的规则集。 Opkey 就是这样一种测试自动化框架，它允许业务用户用简单的英语创建测试用例，其 AI 驱动的引擎自动生成脚本，项目团队中的任何人都可以运行。

测试维护

使用传统的测试自动化框架，每次推出更新时，测试工程师总是难以持续维护测试自动化脚本。原因是传统工具使用对象定位器（即 ID、名称、XPath 或 CSS）进行测试。每当由于引入新屏幕或按钮或用户流程发生变化而更改 UI 时，测试自动化脚本往往会中断。

为了更好地理解，请考虑一个 Oracle Cloud 测试示例。 Oracle 推出季度更新。每次更新都有可能破坏自动化脚本。现在，考虑一下如果 QA 团队需要手动维护脚本需要多少精力和时间。

解决方案 ：基于机器学习的自愈技术可以完美解决测试维护的痛点。机器学习是 AI 的一个子集，有助于减少 DevOps 管道中的“噪音”。像 Opkey 这样的测试自动化框架具有自我修复能力，可以自动识别对元素定位器 (ID) 或屏幕/流程所做的更改，并在无需人工干预的情况下自动修复它们。

测试优先级

测试什么仍然是一个价值百万美元的问题。在编写测试用例或执行回归套件时，测试人员通常受他们的经验驱动，或者可能是对最终用户如何与应用程序交互的猜测。这会导致两种情况 (1) 过度测试会消耗太多时间 (2) 测试不足会使您的业务面临严重风险。

解决方案 ：人工智能驱动的测试自动化框架提供基于风险的覆盖。 AI 驱动的算法不是运行整个回归套件，而是为给定的更改提供最少的测试。这不仅减少了 QA 团队在识别冒烟/回归测试方面的手动活动，而且还确保了由于应用程序更新而导致的 100% 风险覆盖。

Opkey 使用基于风险的测试方法并执行测试差距分析，为您提供准确的测试覆盖率。结合测试差距分析、零代码测试自动化和人工智能驱动的影响评估，Opkey 提供 100% 的测试覆盖率。

获得速度和敏捷性

创新企业应该通过引入像 Opkey 这样的人工智能驱动的测试自动化框架来改变他们的测试。人工智能、机器语言和自然语言处理等先进技术不仅可以加快您的测试过程，还可以为您提供风险保障。

简而言之，您将通过 Opkey 等 AI 驱动的测试自动化框架获得您一直在寻找的速度和敏捷性。