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Wie Sie KI für die Testautomatisierung nutzen können

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Qualitätssicherung verändert und wird sie auch weiterhin verändern, was bedeutet, dass wir als Tester bereit sein müssen. KI-gestützte Testtools werden wiederholende Aufgaben automatisieren, Probleme vorhersagen und die Effizienz und Genauigkeit verbessern. Das schafft mehr Zeit für kreative Aufgaben, stellt aber gleichzeitig neue Anforderungen an den Tester. Diejenigen, die in der Lage sind, mit KI-basierten Systemen zu arbeiten und vom Testen mit KI zu profitieren, werden gefragt sein. Bei der Testautomatisierung der Zukunft geht es nicht darum, Tester gegen KI auszuspielen, sondern vielmehr darum, wie man mit KI testet. 

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Tester bei ihrer Arbeit von KI profitieren können. 

Testfälle generieren

Mit KI lassen sich Testfälle auf unterschiedliche Weise generieren. Eine gängige Methode ist die Verwendung von Machine Learning (ML). Machine Learning ist eine Art von KI, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Beim Testen kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um etwas über die Software und ihr Verhalten zu lernen. Durch die Analyse des Codes kann die KI potenzielle Fehlerquellen identifizieren. Diese Fehlerquellen können dann zur Erstellung von Testfällen verwendet werden, um potenzielle Fehler zu finden, bevor sie auftreten. 

Ein weiterer Zweig der KI, der es ermöglicht, die Interaktion zwischen Mensch und Computer so weit wie möglich an die natürliche Sprache anzupassen, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Die Verwendung von NLP bedeutet, dass Tester keine neuen Regeln oder Syntax für verschiedene Programmiersprachen lernen müssen. Die Erstellung und Pflege von Testskripten kann langwierig und zeitraubend sein, aber bei der skriptlosen Automatisierung durch NLP werden die Skripte in natürlicher Sprache geschrieben, und einer der Vorteile ist die geringe Lernkurve. Im Gegensatz zu den meisten Automatisierungstools, die Programmierkenntnisse erfordern. Ein weiterer Vorteil ist die bessere Verständlichkeit und Lesbarkeit, die es allen Rollen innerhalb des Teams ermöglicht, die Testfälle nach Bedarf zu überprüfen. Da einfaches Englisch oder Deutsch verwendet werden kann, ist es für jeden im Team möglich, Testfälle zu erstellen, und Produktverantwortliche oder Projektmanager können eingreifen und die Testabdeckung und -qualität erhöhen. 

Durch die Analyse der Benutzerdokumentation und der Anforderungen kann die KI potenzielle Benutzerszenarien ermitteln. Diese Benutzerszenarien können dann verwendet werden, um Testfälle zu generieren, die simulieren, wie die Benutzer die Software verwenden werden. Da ML aus früheren Testläufen lernt, die Ergebnisse analysiert und wichtige Muster findet, ist es möglich, sich wiederholende oder weniger wichtige Testfälle zu finden und die Testsuite zu verbessern. 

Visuelles Testen

Anforderungen wie die Bereitstellung eines konsistenten Nutzererlebnisses unabhängig davon, ob ein Nutzer Firefox auf seinem Laptop oder Chrome auf seinem Smartphone verwendet, sind keine Seltenheit. Darüber hinaus besteht ein wachsender Bedarf an Nutzern, die auf Anwendungen auf verschiedenen Geräten wie Tablets und Wearables zugreifen. Für Tester kann dies eine unvorstellbare Anzahl von UI-Testfällen auf allen Browsern und Geräten bedeuten. Das macht es unmöglich, Schritt zu halten, und der Bedarf an visueller KI-Prüfung kann eine geeignete Lösung sein. 

Bei der visuellen KI-Prüfung werden Bilder generiert, analysiert und verglichen, um mögliche Änderungen der Pixelwerte zu erkennen, die als "visuelle Unterschiede" bezeichnet werden. Um visuelle Tests in Kombination mit einem Browser-Automatisierungs-Framework durchzuführen, wird ein Test-Runner benötigt, der das Benutzerverhalten nachahmt. Screenshots werden zu bestimmten Zeitpunkten erfasst und als erwartete Ergebnisse für zukünftige Vergleiche verwendet. Während des Testlaufs löst jede mögliche Änderung einen Screenshot aus und wird mit dem Referenzbild verglichen. Im Falle einer Abweichung wird der Test als fehlgeschlagen gekennzeichnet und ein automatischer Bericht zur Überprüfung durch die Qualitätssicherung erstellt. 

Self-healing und adaptives Testen

KI-gestützte Testautomatisierung kann selbstheilend sein, d. h. sie kann sich an Änderungen in der Software oder Testumgebung anpassen, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist. Dies ist in agilen Entwicklungsumgebungen wertvoll, in denen häufig Änderungen auftreten. Fehlgeschlagene Tests werden während des Testprozesses entdeckt, und viele scheitern aufgrund schlechter Wartung. Das bedeutet, dass die Qualitätssicherung Zeit mit der Behebung von Testfehlern verbringt, die stattdessen für die Behebung von Softwarefehlern verwendet werden könnte. Die manuelle Testpflege kann außerdem die Produktentwicklung und -einführung verzögern. Selbstheilende Testautomatisierung reduziert die manuelle Testwartung (oder macht sie sogar überflüssig). Dies führt zu weniger fehlgeschlagenen Tests und einem aktuelleren Überblick über den Teststatus. 

Zu oft schlagen Tests aufgrund von Änderungen an Objekten oder deren Eigenschaften in der Benutzeroberfläche fehl. Hier kommt der KI-gestützte Selbstheilungsmodus zum Tragen. Objekte können auch dann noch erkannt werden, wenn ihre Eigenschaften bereits geändert wurden, so dass das Skript nicht mehr geändert werden muss. 

Anstatt den Test abzubrechen, passt die KI das Skript automatisch an die neuen Objekteigenschaften an. Die Selbstheilungsfunktion schabt, bewertet, wählt aus und bearbeitet das Skript bei Bedarf innerhalb eines Sekundenbruchteils. Dies spart Zeit und fügt eine weitere Automatisierungsebene hinzu, um manuelle Eingriffe weiter zu reduzieren. 

Zusammenfassung

KI befindet sich in der Entwicklung und hat ein großes Potenzial, die "traditionellen" Aufgaben des Testers, wie das Erstellen, Ausführen und Pflegen von Testfällen, zu übernehmen. KI ist in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und umfassende Testszenarien zu erstellen, die zu einem höheren Abdeckungsgrad und einer besseren Identifizierung potenzieller Fehler führen. Genauigkeit und Geschwindigkeit nehmen zu, was zu weniger Fehlern und schnelleren Veröffentlichungen führt. Die neue Ära des KI-gestützten Testens führt zu einer gesteigerten Produktion und nimmt dem Tester einen Teil der Arbeitslast ab. In Zukunft werden Tester nicht mehr "nur" Tester sein, sondern sollten sich zu strategischen Denkern entwickeln, die sowohl die technischen Aspekte als auch die Anforderungen des Unternehmens genau verstehen. 

 

Es mag den Anschein haben, dass der Tester in Zukunft ersetzt werden wird, aber die menschlichen Fähigkeiten sollten nicht unterschätzt werden. KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wurde, und kann die menschliche Intuition oder Kreativität nicht ersetzen. Sicherlich ist sie vielversprechend, wenn es darum geht, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, aber sie kann das kritische Denken und die Problemlösungsfähigkeiten des Testers nicht ersetzen. KI kann nicht die emotionale Intelligenz beisteuern, die erforderlich ist, um das Produkt aus der Perspektive des Benutzers zu verstehen und sich in die Erfahrung hineinzuversetzen. Diese Einschränkung bedeutet, dass die KI Fehler übersehen kann, die sich negativ auf das Benutzererlebnis auswirken. Die Zukunft der Qualitätssicherung liegt darin, das richtige Gleichgewicht zwischen KI und menschlichem Testen zu finden, wobei KI-basierte Tools den Tester dabei unterstützen, seine Aufgaben effizienter und genauer zu erledigen. Tester, die bereit sind, sich über KI zu informieren und in KI-gestützte Testtools zu investieren, sind gut aufgestellt, um in der Zukunft der Testautomatisierung erfolgreich zu sein. 

Über den Autor

Paul Singh ist ein analytischer Problemlöser mit großem Interesse an Technik, der gerne im Team arbeitet und mit anderen Menschen interagiert. Paul hat sich unter anderem mit explorativen Tests für mobile Geräte und das Web sowie mit Automatisierung in C# und Selenium beschäftigt. 

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