AI集成到软件测试中的9大好处

的投资领域。即使在2018年也都是关于AI的。

•据《2020-21年世界质量报告》（2020-21 World Quality Report）显示，约21%的受访IT领导者表示，他们正在进行人工智能试验或模型验证。谈到长期趋势，只有2%的受访者表示，人工智能在他们即将出台的计划中没有任何作用。

•对于软件公司来说，软件测试和质量保证仍然是一项重要的成本（上一年花费了超过四分之一（26%）的it费用），因此，在人工智能支持的自动化测试平台上投入资金有着巨大的动力。

人工智能（AI）对软件测试人员意味着什么？

事实证明，人工智能在零人为干预下具有巨大的潜力，可以迅速发现测试错误或故障。正如自动化减少了软件工程师的单调手工工作一样，人工智能还旨在通过额外的智能来减少繁琐的工作。它试图通过学习对过

去所面临的相同问题的答案来找到将来解决问题的方法。软件工程师必须连续执行他们正在做的事情。但是，他们也了解基于AI的自动化测试工具，并使用它们来提高效率。

借助人工智能，质量保证测试人员将从原来的软件测试团队转变为自动化测试团队，因为人工智能将使质量保证测试更加高效。随着大约70％的测试重复进行，AI可以迅速占据空间，并且测试领域将发生一些变

化。因此，如果软件测试人员有效地使用人工智能工具，那么它可以显著地在很短的时间内提高项目的整体质量商。

IBM的系统科学研究所表示，修复产品发布后发现的bug的成本是设计时发现的bug的4-5倍，是维护阶段发现的错误的100倍。

如果不尽早发现bug，那么它们的成本会有多高？

•10,000美元–生产

•1,500美元–质量检查测试阶段

•100美元–收集需求阶段

游戏开发商Ubisoft推出了一款基于人工智能的工具，可以在软件开发人员键入代码时提醒软件开发人员可能出现的错误。漏洞修复可能会占用Ubisoft游戏开发预算的70％。因此，人工智能将为其业务提供可观的

财务回报。

在质量保证和软件测试中使用人工智能的9大优势

1）高精度

手动测试是准确的，但并非没有错误。有时，质量检查工程师不会注意到错误或错误的可能性。测试自动化有助于执行相同的一系列操作，而不会遗漏细节。质量检查工程师使用自动化软件来完成重复测试。

2）更好的缺陷跟踪

在旧的测试方法中，错误或错误会长期被忽略。这些未引起注意的错误后来变得很麻烦。人工智能可以在几秒钟内发现缺陷，并分析这些错误。随着测试数据的增长，，错误或bug的数量也随之增加。人工智能可

以自动执行程序，因此可以自动更正代码，并且软件测试团队可以聪明地执行错误跟踪。人工智能在调试日志上记录故障的详细信息，并检测重复的错误。

3）更好的灵活性

即使是应用程序中最易访问的修改也可能导致自动化测试工具中的测试失败，因为传统的测试场景只考虑一个路径或选择器。因此，这种测试方法有些僵化。机器学习和人工智能允许高度灵活的测试程序，以及多

个文档元素之间的知识关系。这种系统可以实时自动适应任何变更，既可靠又灵活。

4）控制测试时间

质量检查测试中的人工智能可以最大程度地减少手动测试所花费的时间。质量检查团队可以轻松地将他们的工作应用于需要人工解释的高度复杂的工作。质量检查人员和开发人员将需要尝试设计、排序、编写和管

理端到端测试。因此，它将加快发布时间，并释放资源来开发新产品，而不是测试新版本。

5）增强回归测试

（编辑：济南站长网）

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