Künstliche Intelligenz untergräbt vier Hauptmethoden des Softwaretests

Der Einsatz künstlicher Intelligenz beim Testen von Software wird immer häufiger eingesetzt, und das aus gutem Grund. Obwohl KI-Technologie derzeit hauptsächlich zur Automatisierung und Verbesserung des Komforts eingesetzt wird, wird sie von Tag zu Tag intelligenter und effizienter. Bei Softwaretests kann künstliche Intelligenz genutzt werden, um viele sich wiederholende Aufgaben zu verbessern. Dies beschleunigt den Prozess und verbessert die Genauigkeit.

Regressionstests sind ein Beispiel. Bei jeder Änderung des Softwarecodes wird ein Regressionstest durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Anwendung weiterhin wie erwartet funktioniert. Dies erfolgt in der Regel manuell. Der gesamte Prozess kann automatisiert werden, indem künstliche Intelligenz die Anwendung nach Codeänderungen automatisch auf Probleme prüft und in unterschiedlichen Abständen Wartungsarbeiten durchführt.

Vier Hauptmethoden, mit denen künstliche Intelligenz Softwaretests untergräbt

1. Automatisierung von Regressionstests

Normalerweise erfordern manuelle Regressionstests, dass Tester und Entwickler viel Zeit und Energie aufwenden. Bei jeder Änderung des Softwarecodes muss die resultierende Anwendung getestet werden. Es stellt eine häufige Kommunikation zwischen Entwicklern und Testern sicher oder erfordert, dass Entwickler bei Abwesenheit von Testern mehr Verantwortung übernehmen.

Eine Lösung für künstliche Intelligenz kann diesen Prozess automatisieren und Tests unmittelbar nach der Änderung des Codes durchführen, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist. Mit der richtigen Schulung kann die KI durchweg schneller, effizienter und genauer arbeiten als manuelle Tester.

Darüber hinaus erhalten Entwickler schneller Testergebnisse und zugehörige Daten, sodass sie sofort mit der Durchführung notwendiger Korrekturen beginnen können. Wenn keine Probleme erkannt werden, können sie sich schneller anderen Entwicklungsbereichen zuwenden.

Fügen Sie darüber eine weitere Ebene hinzu, und die Regressionstests können mit der Zeit besser werden, da die KI intelligenter wird.

2. Frühzeitige Fehler- und Bugerkennung

Die Sicherstellung, dass der Softwarecode und die Anwendung selbst den Standards entsprechen und die erwartete Leistung erbringen, ist ein wichtiges Element des Softwaretests. Daher besteht ein großer Teil des Testens darin, Fehler und andere Softwareprobleme zu finden und zu beheben.

In großen Projekten können selbst die erfahrensten Entwickler einen Syntax- oder Codierungsfehler übersehen. Während moderne Programmiertools grundlegende Fehler erkennen können, werden Probleme in der natürlichen Sprache oft ignoriert, bis sie zur Laufzeit entdeckt werden. Künstliche Intelligenz beim Softwaretesten kann Fehler und Bugs erkennen, indem sie sie findet.

Maschinelles Lernen (ML) basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Trainingsdaten und vorprogrammierten Scan-Tools, um potenzielle Probleme zu lokalisieren und zur Überprüfung zu kennzeichnen. Noch besser: Wenn die Lösung offensichtlicher ist, kann die KI direkt neuen Code einfügen. Das spart Zeit, Geld und jede Menge Kopfschmerzen.

3. Produktivitätsverbesserung

Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlern und Schwachstellen und die Durchführung vorteilhafterer Regressionstests können Entwickler und Tester mit Verbesserungen der Gesamtprodukteffizienz und -produktivität rechnen. Mithilfe künstlicher Intelligenz und maschineller Lernsysteme können viele der mit der Entwicklung verbundenen Routineaufgaben beschleunigt, verbessert oder einfach durch automatisierte Lösungen übernommen werden.

Dies unterscheidet sich nicht von dem, was wir in anderen Branchen sehen, in denen KI zunehmend zur Unterstützung von Robotic Process Automation (RPA), Intelligent Automation (IA) und mehr eingesetzt wird.

Zum Beispiel die Kommunikation zwischen Teams und Abteilungen. Dies erfolgt in der Regel nach dem Anwendungstest. Jetzt kann es durch automatisierte Lösungen gehandhabt werden. Informationen können sofort an alle relevanten Parteien weitergegeben werden, ohne dass relevante Kontakte sie manuell senden müssen. Die gleichen Vorteile gelten für nahezu alle Prozesse und Lösungen im Zusammenhang mit KI.

4. Selbstheilender Code

Selbstheilende Technologie oder selbstheilender Code wurde implementiert, basierend auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. KI kann nicht nur Sprachprobleme schneller identifizieren und erkennen als Menschen, sondern mit den richtigen Ressourcen auch Code schneller als je zuvor reparieren, wobei die frühzeitige Fehler- und Ausfallerkennung erst der Anfang ist.

KI-Lösungen können tatsächlich Code-Korrekturen für häufige Probleme einschleusen oder komplexere Probleme direkt beheben, wenn sie wissen, worauf sie achten müssen und wie sie reagieren müssen. Noch besser: Wie wir beim maschinellen Lernen oft sehen, werden Selbstheilungsalgorithmen im Laufe der Zeit genauer und repräsentativer für den Arbeitscode, indem sie einfach mehr Informationen aufnehmen.

Wenn der Entwickler einen Fehler macht und ein Problem mit der Software verursacht, übernimmt die künstliche Intelligenz sofort und behebt das Problem. Dies spart Entwicklern und Testern Zeit bei der Suche nach diesen Problemen und reduziert den Zeitaufwand für die allgemeine Fehlerbehebung erheblich. Es kann auch häufige Probleme zur späteren Überprüfung kennzeichnen, um sicherzustellen, dass Fehler nicht erneut auftreten und sich die Probleme während der Entwicklungsphase nicht verschlimmern.

Künstliche Intelligenz beim Softwaretesten: Gute Umwälzungen stehen bevor

Der Bereich des Softwaretests wird wahrscheinlich durch künstliche Intelligenz revolutioniert, da intelligente und effiziente Prozesse die Produktivität steigern. Künstliche Intelligenz kann manuelle Aufgaben, die viel Zeit und Mühe kosten, nahezu vollständig automatisieren.

NLP-Tools können zur frühzeitigen Fehlererkennung eingesetzt werden, während selbstheilender Code auch dafür sorgen kann, dass Softwareanwendungen zur Laufzeit weiterhin normal funktionieren. All dies reduziert den Zeitaufwand für die Fehlerbehebung und manuelle Fehlererkennung.

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