Generieren von Testfällen mit einem KI-Tool – relevant oder nicht

Der Bereich der Informationstechnologie, insbesondere im Bereich der agilen Entwicklung, entwickelt sich rasant weiter. Um mit diesem dynamischen Tempo Schritt zu halten, erweisen sich neue Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) als unschätzbare Verbündete, die nicht nur den Fortschritt beschleunigen, sondern auch in dieser Ära des schnellen Wandels wichtige Unterstützung bieten.

KI gibt es in verschiedenen Formen, von spezialisierten bis hin zu allgemeineren Anwendungen. Spezialisierte KI kann ohne umfassende Programmierkenntnisse autonom Code generieren und Webseiten auf der Grundlage von URLs zusammenfassen. Auf der anderen Seite können allgemeinere KI-Tools IT-Experten auf mehreren Ebenen unterstützen, die Code-Entwicklung beschleunigen, Spezifikationen klären und sogar die Erstellung von Testfällen unterstützen – der Schwerpunkt dieses Artikels.

KI und Tests

Tests spielen während des gesamten Entwicklungszyklus eines IT-Projekts eine entscheidende Rolle, unabhängig von der verwendeten Methodik (z. B. V-Zyklus oder Agile). Sie dienen dazu, schwerwiegende oder geringfügige Fehlfunktionen bei ihrer Entstehung zu identifizieren und zu beheben. Durch die Behebung potenzieller Fehler vor der Auslieferung wird die Zuverlässigkeit des Produkts in den Augen der Endbenutzer sichergestellt.

Trotz seiner Bedeutung wird dem Testen innerhalb eines Projekts häufig weniger Aufmerksamkeit gewidmet, da die zugewiesene Zeit im Vergleich zu anderen Projektphasen häufig begrenzt ist. Diese Einschränkung kann die Gründlichkeit der Testbemühungen beeinträchtigen und unterstreicht die Notwendigkeit, die Zeitnutzung für Testaktivitäten zu optimieren.

Die Integration von KI in den Testprozess optimiert die Nutzung der Zeit des QA-Teams. KI kann uns effektiv dabei helfen, die verfügbare Zeit zu maximieren, indem sie Testfälle in verschiedenen Sprachen generiert, darunter natürliche Sprache, Gherkin und sogar Englisch. Obwohl KI-Antworten möglicherweise nicht immer perfekt mit den Testanforderungen der Software übereinstimmen, reduzieren sie den Arbeitsaufwand erheblich und sparen Zeit, indem sie einen ersten Entwurf der Testfälle bereitstellen.

Ein hilfreiches KI-Tool

Ein bemerkenswertes KI-Tool in diesem Bereich ist Gemini, das von Google entwickelt wurde und über die URL https://gemini.google.com/app mit einem einfachen Gmail-Konto zugänglich ist. Gemini zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Anweisungen in natürlicher Sprache zu interpretieren und entsprechende Testfälle zu generieren.

Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und verfügt über einen Textbereich, in den Benutzer Anfragen, Spezifikationen oder Benutzergeschichten eingeben können. Informationen können auch per Sprachdiktat mithilfe des Mikrofons im Abfragefeld übermittelt werden. Die Vollständigkeit der erhaltenen Antworten kann je nach Genauigkeit der Abfrage variieren. Wenn die bereitgestellten Antworten nicht ausreichen, bietet ein ausblendbarer Block drei alternative Vorschläge der KI. Darüber hinaus können Benutzer alternative Formulierungen der Antworten anfordern, z. B. längere oder professionellere Versionen. Die resultierenden Antworten können in die Zwischenablage kopiert werden, um sie einfach in unser Testtool zu integrieren.

Gemini ist benutzerfreundlich und ermöglicht es Benutzern, einen Verlauf ihrer Abfragen zu verwalten. Es ist jedoch wichtig, hinsichtlich der Qualität der von der KI bereitgestellten Antworten wachsam zu bleiben, da diese gelegentlich unvollständig oder ungenau sein können.

Hier ist ein Beispiel für einen Gherkin-Testfall auf Gemini:

Nach dem Klicken auf die Suchschaltfläche wird das Abfrageergebnis wie folgt angezeigt:

Die KI bietet mehrere zugängliche Ergebnisse für die Eingabeaufforderung:

Die Antwort liefert mehr oder weniger detaillierte Testfälle, und der QA-Tester kann sie je nach gewünschter Granularität für die Kampagne hinzufügen oder entfernen.

KI vs. menschliches Fachwissen

Obwohl KI enorme Fortschritte beim automatisierten Schreiben von Testfällen gemacht hat, kann sie die Arbeit eines menschlichen Testers noch nicht vollständig ersetzen. Das Schreiben von Testfällen umfasst mehr als nur das Übersetzen von Spezifikationen in Anweisungen; es erfordert auch ein tiefes Verständnis des Kontexts und der Anforderungen des Projekts. Menschliche Tester bringen entscheidendes Fachwissen zum Identifizieren relevanter Testszenarien, zum Erkennen potenzieller Fehler und zum Validieren der Testlogik mit.

KI kann den Prozess sicherlich erleichtern und beschleunigen, indem sie erste Vorschläge macht und bestimmte sich wiederholende Aufgaben automatisiert. Das manuelle Schreiben bleibt jedoch unerlässlich, um die Qualität und Relevanz von Testfällen sicherzustellen. Darüber hinaus bringen menschliche Tester Urteilsvermögen und Kreativität ein, die mit Algorithmen nur schwer reproduziert werden können.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI eine wertvolle Hilfe beim Initiieren von Testfällen sein und den Prozess vereinfachen und beschleunigen kann, aber menschliches Eingreifen und manuelles Klären der Anforderungen sind oft notwendig, um die Relevanz und Wirksamkeit der generierten Tests sicherzustellen. Die in unserer Gesellschaft immer allgegenwärtigere KI kann unser Leben in vielerlei Hinsicht einfacher machen. Doch wie bei jedem Werkzeug, muss sie mit Bedacht eingesetzt werden, um ihren vollen Nutzen zu erzielen.