Mit nyerhetünk és mire vigyázzunk?
A mesterséges intelligencia napjainkban egyre meghatározóbb szerepet tölt be a szoftvertesztelés területén. Az elmúlt egy év során jelentős változások történtek ezen a területen – míg korábban a ChatGPT használata tűnt nagy áttörésnek a tesztautomatizálásban, mára az MI a szoftvertesztelésben önálló üzleti és technológiai szakterületté nőtte ki magát. Ez a fejlődés komoly piaci szereplőket vonzott a területre, bár a kezdeti lelkesedést olykor hangos kudarcok is kísérték.
A technológia fejlődésével párhuzamosan új partnerségek is kialakultak a piacon. Példaként említhető a Virtuoso AI-jal való együttműködés, amely révén első kézből származó tapasztalatok gyűltek össze az MI-alapú tesztelési szolgáltatásokról. Az MI eszközöket aktívan használják a tesztek automatizálásában és a manuális tesztelési tervek készítésében egyaránt. A fejlődés olyan gyors ütemű, hogy a szakértők csak 12-18 hónapos távlatban mernek előrejelzéseket tenni.
Statisztikák és trendek
A szoftvertesztelés MI-vel kapcsolatos fejlődésének megértéséhez érdemes megvizsgálni a vezető szakmai szervezetek által közölt adatokat. Az ISTQB, a Gartner és a brit Tudományos, Innovációs és Technológiai Minisztérium (DSIT) elemzései különösen értékes betekintést nyújtanak a terület jelenlegi helyzetébe és várható alakulásába.
A kutatások szerint az MI-vezérelt tesztelés bevezetésével akár 85 %-kal is növekedhet a tesztlefedettség. A technológiát már alkalmazó szervezetek jelentős, 30 %-os költségcsökkenésről és 25 %-os hatékonyságnövekedésről számoltak be. Az előrejelzések szerint 2025-re az új szoftverfejlesztési projektek fele fog MI-alapú tesztelési eszközöket tartalmazni. Ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy a jelenlegi MI-felhasználók közel fele nem rendelkezik speciális kiberbiztonsági gyakorlattal az MI használatához.
Esettanulmány a gyakorlati alkalmazásról
Egy konkrét projekt keretében egy konzolokat fejlesztő vállalatnál sor került az MI-alapú tesztelési megoldások gyakorlati alkalmazására. A projekt során több területen is jelentős fejlődést sikerült elérni a technológia segítségével. A hibák osztályozásában a DeepTriage bevezetése 80 %-kal csökkentette az elemzési időt és a hibajelentések készítésének időigényét.
A tesztlefedettség területén a ChatGPT alkalmazása révén 80 %-kal gyorsult fel a tesztesetek készítése, és 40 %-kal nőtt a edge case-ek lefedettsége. Az ügyféli visszajelzések feldolgozásában szintén jelentős, 90 %-kal javulást értek el a hibajelentések detektálhatóságában. A követelmények tesztelési ideje az ötödére csökkent, miközben 50 %-kal javult a helyesírási hibák javításának hatékonysága.
A jelentéskészítés terén a Microsoft Power BI használata 30 %-os javulást eredményezett az adatmegjelenítésben, és felére csökkentette a jelentéskészítésre fordított időt. Ezek az eredmények jól szemléltetik, hogy az MI-alapú eszközök képesek jelentősen javítani a tesztelési folyamatok hatékonyságát.
Az MI eszközök közelebbről
Az MI-alapú tesztelés egyik legfontosabb területe az önjavító szkriptek alkalmazása. Ezek az algoritmusok képesek automatikusan felismerni a tesztelendő alkalmazás változásait és alkalmazkodni azokhoz, jelentősen csökkentve a manuális szkript karbantartás szükségességét. A dinamikus elemkezelés lehetővé teszi, hogy az MI akkor is felismerje a felhasználói felület elemeit, ha azok tulajdonságai megváltoznak.
Az intelligens teszteset priorizálás során az MI elemzi a kódváltozásokat, a közelmúltbeli hibákat és a felhasználói viselkedést, ezek alapján pedig dinamikusan rangsorolja a teszteseteket. Az MI-vezérelt regressziós tesztelés automatikusan választja ki a releváns teszteseteket a kódváltozások és korábbi teszteredmények alapján.
A folyamatos integráció és szállítás (CI/CD) területén az MI eszközök statikus és dinamikus kódelemzést végeznek, korán azonosítva a potenciális problémákat. A teljesítménytesztelésben az MI segít szimulálni a felhasználói viselkedést és terhelési feltételeket, így könnyebben azonosíthatók a teljesítmény szűk keresztmetszetek.
A piacon számos MI-alapú tesztelési eszköz érhető el. A Virtuoso AI mellett olyan megoldások érdemelnek figyelmet, mint az Applitools a vizuális tesztelésben, a Testim és a Mabl az automatizált tesztelésben, valamint a Functionize és a Sealights a folyamatos tesztelés területén. Az eszközök kiválasztásánál fontos szempontok a valódi MI képességek megléte, a skálázhatóság, az integrációs lehetőségek és a támogatási rendszer minősége.
Korlátok és hátrányok
Az MI-alapú szoftvertesztelésnek számos jelentős korlátja és potenciális hátránya van, amelyekkel minden szervezetnek számolnia kell a technológia bevezetése előtt. Az egyik legszembetűnőbb hiányosság a kreativitás területén mutatkozik meg. Az MI algoritmusok jelenlegi fejlettségi szintjükön még nem képesek olyan rugalmasan és innovatívan gondolkodni, mint az emberi tesztelők. Különösen nehézséget jelent számukra a szélsőséges esetek és váratlan forgatókönyvek kezelése, amelyek gyakran kulcsfontosságúak a szoftver megbízhatóságának biztosításában.
Az MI rendszerek működésének egyik alapvető jellemzője, hogy erősen függnek a betanításhoz használt adatok minőségétől és mennyiségétől. Ez a függőség komoly korlátot jelenthet, hiszen a betanítási adatok gyakran nem fedik le a lehetséges használati esetek teljes spektrumát, vagy bizonyos irányba torzíthatnak. A torzítás különösen problémás lehet olyan esetekben, amikor a szoftvert széles felhasználói kör számára fejlesztik, hiszen az MI által generált tesztesetek esetleg nem veszik figyelembe minden felhasználói csoport egyedi igényeit és használati szokásait.
Az MI hatékony működéséhez „tökéletes körülményekre” van szükség, ami a gyakorlatban ritkán áll rendelkezésre. A projektek jelentős részénél hiányos vagy nem megfelelően strukturált a dokumentáció, a használati esetek leírása nem egyértelmű, és az ügyfelektől nehéz részletes, pontos információkat szerezni. Az MI rendszerek nehezen boldogulnak az ilyen bizonytalan, hiányos információkkal teli környezetben, ami jelentősen korlátozhatja használhatóságukat valós projektkörnyezetben.
A szoftverértés területén is komoly korlátokkal kell számolni. Bár az MI képes nagy mennyiségű adat feldolgozására és mintázatok felismerésére, hiányzik belőle az a mélyebb megértés, ami a szoftver működésének teljes körű átlátásához szükséges. Ez a hiányosság vezethet fontos tesztesetek vagy potenciális hibák kihagyásához, különösen olyan esetekben, amikor a szoftver működése összetett üzleti logikára épül.
Az MI rendszerek üzemeltetése és karbantartása speciális szakértelmet igényel. A tesztelési stratégia integrálása az MI-alapú CI/CD folyamatokkal olyan összetett feladat, ami fejlett technikai készségeket és mélyreható tudást követel meg. Ez nem csak a kezdeti beállításnál jelent kihívást, hanem a folyamatos üzemeltetés során is, hiszen az MI rendszerek gyakori finomhangolást és karbantartást igényelnek a hatékony működés fenntartásához.
Az adatbiztonsági kockázatok szintén jelentős figyelmet érdemelnek. A tesztadatok gyakran tartalmaznak érzékeny személyes információkat, üzleti titkokat vagy más bizalmas adatokat. Az MI rendszerek használata új típusú biztonsági kockázatokat hozhat be a folyamatba, növelve az adatszivárgás vagy az adatvédelmi jogsértések lehetőségét.
A túlzott MI-függőség kialakulása is valós veszélyt jelent. Ha egy szervezet túlságosan támaszkodik az MI-alapú megoldásokra, az csökkentheti a tesztelési megközelítések kreativitását és sokszínűségét. Az emberi felügyelet hiánya helytelen teszteredményekhez és kihagyott hibákhoz vezethet, míg paradox módon a szükséges emberi felügyelet növelése jelentős többletköltségeket okozhat.
Az elfogultság és az átláthatóság hiánya további kritikus problémákat vet fel. Az MI algoritmusok döntéshozatali folyamatai gyakran nehezen érthetők és követhetők, ami megnehezíti a tesztelési folyamatok auditálását és a minőségbiztosítást. Ha a betanítási adatok torzítást tartalmaznak – például aránytalanul sok teszteset származik egy bizonyos felhasználói csoporttól -, az algoritmus olyan módon priorizálhat teszteket, ami unfair módon kedvez vagy hátrányos helyzetbe hoz bizonyos csoportokat.
Mindezek a korlátok és hátrányok nem jelentik azt, hogy az MI-alapú szoftvertesztelés ne lenne hasznos és értékes eszköz, de mindenképpen körültekintő tervezést és megfontolt implementációt igényel. A szervezeteknek reálisan kell felmérniük az MI-alapú megoldások előnyeit és hátrányait, és olyan stratégiát kell kialakítaniuk, ami megfelelően ötvözi az automatizált és manuális tesztelési módszereket.
Jövőkép és összegzés
A jövőben várhatóan jelentősen átalakulnak a tesztelői szerepkörök. A manuális tesztelők egyre többet foglalkoznak majd promptokkal és olyan tesztszriptek generálásával, amelyek nagyobb lefedettséget tesznek lehetővé kevesebb erőfeszítéssel. A szakértő manuális tesztelők szerepe felértékelődik az emberi ellenőrzés fontossága miatt.
A tesztautomatizálási keretrendszerek várhatóan szinte teljes mértékben MI-vezéreltek lesznek, és a folyamatos tesztelés minden korábbinál megfizethetőbbé válik. A jelenlegi „sok teszteset” megközelítést felváltja a tesztelés és monitoring priorizálása. Bár szinte minden tesztelési igényre lesznek eszközök, csak a leghatékonyabb és legköltséghatékonyabb megoldások maradnak majd fenn a piaci versenyben.
Az MI kétségtelenül átalakítja a szoftverfejlesztés és tesztelés módját. A kezdő manuális QA szakembereknek érdemes befektetniük készségeik fejlesztésébe, különösen azoknak, akik jelenleg könnyen automatizálható feladatokat végeznek. Az MI segíthet a hatékonyság növelésében, de a szoftvertesztelési folyamat összetettsége miatt továbbra is szükség lesz az emberi szakértelemre és kreativitásra.
Forrás: https://testfort.com/blog/ai-in-software-testing-a-silver-bullet-or-a-threat-to-the-profession
