فرآیندهای تضمین کیفیت سنتی (QA) مدتی است که به آزمایش‌های دستی و موارد تست از پیش تعریف‌شده وابسته هستند. این روش‌ها در گذشته مؤثر بوده‌اند، اما معمولاً کند و مستعد خطاهای انسانی هستند و این موضوع می‌تواند به تأخیر در توسعه و افزایش هزینه‌ها منجر شود. جای تعجب نیست که بر اساس گزارش گارتنر، 88 درصد از رهبران خدمات اعتقاد دارند که رویکردهای فعلی QA به‌روز نیستند.
با ورود هوش مصنوعی به این عرصه، تضمین کیفیت هوش مصنوعی می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا نرم‌افزار را سریع‌تر و با کیفیت بالاتری ارائه دهند. این مقاله بررسی می‌کند که چگونه هوش مصنوعی به تسهیل فرآیند تست نرم‌افزار کمک می‌کند و در عین حال عملکرد محصول را بهبود می‌بخشد.
تضمین کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی چیست؟
تضمین کیفیت هوش مصنوعی (QA) به معنای استفاده از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی و خودکارسازی بخش‌های مختلف فرآیند تست نرم‌افزار است. این نوع QA چندین نوآوری فنی را معرفی می‌کند که می‌تواند فرآیند آزمایش را به‌طور قابل توجهی تغییر دهد.
مدل‌های یادگیری ماشینی از داده‌های تاریخی برای شناسایی نقاط پرخطر، اولویت‌بندی موارد آزمایش و بهینه‌سازی پوشش آزمایشی استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین توانایی تولید داده‌های آزمایشی را به‌صورت خودکار دارد، به‌طوری که می‌تواند انواع مختلفی از داده‌ها را تولید کند و نیاز به ورودی دستی را کاهش دهد.
با استفاده از آزمایش تطبیقی، هوش مصنوعی می‌تواند در زمان واقعی موارد آزمایش را با توجه به تغییر نیازهای کاربران تنظیم کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به آزمایش‌کنندگان این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به نوشتن یک خط کد، آزمایش‌ها را به راحتی بسازند و اجرا کنند.
مزایای هوش مصنوعی در تضمین کیفیت
هوش مصنوعی در تضمین کیفیت (QA) مزایای زیادی دارد که به بهبود فرآیند تست نرم‌افزار کمک می‌کند. در ادامه به برخی از این مزایا اشاره می‌کنیم:
کارایی بیشتر
هوش مصنوعی می‌تواند وظایف تکراری و زمان‌بر را که معمولاً فرآیند QA را کند می‌کنند، انجام دهد. با این کار، تیم‌های QA می‌توانند به جای صرف وقت برای ایجاد موارد آزمایشی و ردیابی خطاها به‌صورت دستی، بر روی ارائه نرم‌افزاری با عملکرد بالا تمرکز کنند. همچنین، هوش مصنوعی تولید داده‌های آزمایشی را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد و انواع مختلفی از داده‌ها را بدون نیاز به ورودی دستی تولید می‌کند. این موضوع باعث می‌شود که تیم‌های QA بتوانند تعداد بیشتری از موارد آزمایش را اجرا کنند و سناریوهای بیشتری را پوشش دهند. در نتیجه، استفاده از QA مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های QA را بیش از ۵۰ درصد کاهش دهد.
دقت پیشرفته
اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی با حذف خطاهای انسانی که در آزمایش‌های دستی ممکن است پیش بیاید، دقت QA را افزایش می‌دهد. تست‌های خودکار با دقت 90% از تست‌های دستی بهتر عمل می‌کنند. این امر باعث می‌شود که الگوها، اشکالات و مشکلات عملکردی که ممکن است آزمایش‌کنندگان دستی از قلم بیندازند، بهتر شناسایی شوند.
تست هوشمند
یادگیری ماشینی داده‌های گذشته را تجزیه و تحلیل می‌کند تا نقاط پرخطر را شناسایی کند و به اولویت‌بندی موارد آزمایشی که نیاز به توجه فوری دارند، کمک می‌کند. با استفاده از آزمایش تطبیقی مبتنی بر هوش مصنوعی، آزمایش‌کنندگان می‌توانند در زمان واقعی موارد آزمایش را به‌روزرسانی کنند و با تغییر نیازها و الزامات همگام شوند.
به‌طور کلی، هوش مصنوعی به بهبود کارایی، دقت و هوشمندی فرآیند تضمین کیفیت کمک می‌کند.
روندهای نوظهور در کنترل کیفیت نرم‌افزار با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به‌طور چشمگیری نحوه عملکرد تیم‌های تضمین کیفیت (QA) را تغییر می‌دهد. از سرعت بخشیدن به ایجاد آزمایش‌ها تا بهبود مدیریت داده‌های تست، در زیر به چند روند نوظهور در کنترل کیفیت نرم‌افزار با استفاده از هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:
اتوماسیون تست مبتنی بر هوش مصنوعی
امروزه ایجاد موارد آزمایشی با کمک هوش مصنوعی سریع‌تر و دقیق‌تر انجام می‌شود. ابزارهایی مانند Taskade AI Test Case Generator نیازهای نرم‌افزار را تحلیل کرده و به‌طور خودکار موارد آزمایشی را برای پوشش گسترده‌ای از سناریوها تولید می‌کنند. این فرآیند باعث ساده‌تر شدن آزمایش‌ها می‌شود و اطمینان می‌دهد که هیچ بخش مهمی فراموش نخواهد شد. نتیجه این کار پوشش بهتر و دقت بالاتر در زمان کمتر است.
بازیابی خودکار از شکست تست
یکی از ویژگی‌های ارزشمند هوش مصنوعی، قابلیت بازیابی خودکار از شکست‌های آزمایشی یا به اصطلاح «خود درمانی» است. ابزاری مانند TestRigor می‌تواند تست‌ها را به‌طور خودکار در صورت تغییر برنامه تنظیم کند. این ویژگی به معنای کاهش وقفه‌ها و صرف زمان کمتر برای تعمیر اسکریپت‌های تست است. تست‌ها تنها زمانی با شکست مواجه می‌شوند که هوش مصنوعی خطاهای مرتبط با نیازهای برنامه را شناسایی کند.
تجزیه و تحلیل پیشگویانه بهبود یافته برای کیفیت
ابزارهایی مانند آنچه Atlassian استفاده می‌کند، به تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی می‌پردازند تا خرابی‌های بالقوه را پیش‌بینی و علل ریشه‌ای مشکلات را قبل از تبدیل شدن به مسائل بزرگ‌تر شناسایی کنند. این رویکرد به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بر روی نقاط پرخطر تمرکز کرده و آزمایش را در بخش‌های مهم‌تر اولویت‌بندی کنند. McKinsey اشاره می‌کند که این نوع تجزیه و تحلیل می‌تواند قابلیت اطمینان نرم‌افزار را به‌طور قابل توجهی بهبود بخشد و هزینه‌های گارانتی را کاهش دهد.
مدیریت داده‌های تست پیشرفته
با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مدیریت داده‌های تست به‌مراتب ساده‌تر می‌شود. راه‌حل‌هایی که تولید داده‌های مصنوعی و پوشاندن داده‌ها را ارائه می‌دهند، اطمینان می‌دهند که داده‌های آزمایش دقیق و واقعی هستند و در عین حال اطلاعات حساس حفظ می‌شود. داده‌های مصنوعی به تیم‌های QA کمک می‌کنند تا آزمایش‌های معناداری انجام دهند و به قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها احترام بگذارند.
مانیتورینگ مبتنی بر هوش مصنوعی
این نوع مانیتورینگ در طول فرآیند آزمایش، بازخورد بلادرنگ ارائه می‌دهد و بدین ترتیب مشکلات را به‌سرعت شناسایی و حل می‌کند. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد را در محیط‌های مختلف ردیابی می‌کنند و اطمینان می‌دهند که نرم‌افزار به‌طور مداوم در حال کار است. این ویژگی همچنین عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند و عملکرد نرم‌افزار را در شرایط مختلف ثابت نگه می‌دارد.
اولویت‌بندی مورد آزمایشی پیشرفته
هوش مصنوعی در زمینه اولویت‌بندی موارد آزمایشی نیز تأثیر قابل توجهی دارد. ابزارهایی مانند Deloitte Digital Tester از نتایج آزمایش‌های گذشته و داده‌های استفاده از محصول برای تعیین مهم‌ترین آزمایش‌ها استفاده می‌کنند. این امکان به تیم‌ها می‌دهد تا ابتدا بر روی آزمایش‌های حیاتی تمرکز کنند و آزمایش‌های غیرضروری را کاهش دهند، که در نهایت باعث بهبود کارایی کلی فرآیند QA می‌شود.
به‌طور کلی، هوش مصنوعی در کنترل کیفیت نرم‌افزار به تیم‌ها کمک می‌کند تا کارایی و دقت بیشتری داشته باشند و در نتیجه کیفیت نرم‌افزار بهبود یابد.
چگونه ابزارهای تست محبوب از هوش مصنوعی در تضمین کیفیت استفاده می‌کنند
ابزارهای تست با ادغام هوش مصنوعی به‌طور قابل توجهی هوشمندتر و کارآمدتر می‌شوند. در اینجا به معرفی چند ابزار محبوب که از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند، می‌پردازیم.
ابزارهای اتوماسیون تست
سلنیوم از هوش مصنوعی برای بهبود قابلیت‌های اتوماسیون وب خود استفاده می‌کند. این ابزار می‌تواند عناصر پویا در برنامه‌های وب را به‌طور مؤثر شناسایی کند. ویژگی خودترمیمی مجهز به هوش مصنوعی به‌طور خودکار اسکریپت‌های آزمایشی را با تغییرات برنامه به‌روز می‌کند و نیاز به نگهداری دستی را کاهش می‌دهد. به این ترتیب، سلنیوم به ابزاری همه‌کاره برای خودکارسازی تست‌های عملکردی در پلتفرم‌ها و مرورگرهای مختلف تبدیل می‌شود.
Appium نیز از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی تست اپلیکیشن‌های موبایل در پلتفرم‌های iOS و اندروید استفاده می‌کند. این ابزار می‌تواند به‌طور خودکار با عناصر تلفن همراه مانند ژست‌ها و ورودی‌ها تعامل داشته باشد. هوش مصنوعی به Appium کمک می‌کند تا فرآیند ایجاد تست را ساده‌تر کند و تجربه آزمایشی یکپارچه‌ای برای کاربران فراهم آورد.
ابزارهای مدیریت تست
TestRail با استفاده از هوش مصنوعی مدیریت آزمایش را آسان‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) موارد آزمایشی جدیدی ایجاد کند و آن‌ها را بر اساس ریسک اولویت‌بندی کند. همچنین، TestRail از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیند اشکال‌زدایی و تعمیر و نگهداری تست‌ها استفاده می‌کند که این امر احتمال بروز خطا را کاهش می‌دهد.
ALM Octane از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت تست و تجزیه و تحلیل استفاده می‌کند. این ابزار تجزیه و تحلیل ریسک کیفیت را انجام می‌دهد و آزمایش‌هایی را برای مناطق پرخطر توصیه می‌کند تا اطمینان حاصل شود که مسائل مهم پوشش داده شده‌اند. تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به شناسایی دقیق نقص‌ها کمک می‌کند و با استفاده از NLP، به کاربران فنی و غیر فنی اجازه می‌دهد تا تست‌ها را به زبان طبیعی ایجاد کنند.
ابزارهای QA
TestCraft یک پلتفرم کم‌کد و مجهز به هوش مصنوعی برای آزمایش برنامه‌های وب ارائه می‌دهد. این ابزار به‌طور خودکار سناریوهای آزمایشی را تولید می‌کند و با استفاده از هوش مصنوعی، اسکریپت‌های آزمایشی را با تغییرات در رابط کاربری بهبود می‌بخشد. این ویژگی نیاز به به‌روزرسانی دستی را به حداقل می‌رساند.
ACCELQ اتوماسیون تست را با پلتفرم بدون کد خود که مجهز به هوش مصنوعی است، ساده می‌کند. این ابزار از توسعه مبتنی بر رفتار (BDD) پشتیبانی می‌کند و فرآیندهای تجاری واقعی را برای ایجاد موارد آزمایشی قابل استفاده مجدد شبیه‌سازی می‌کند. همچنین، هوش مصنوعی به مدیریت خودکار صفحات وب و APIهای پویا کمک می‌کند و ACCELQ را برای تست برنامه‌ها و خدمات وب مدرن بسیار کارآمد می‌سازد.
پاراسافت از هوش مصنوعی برای بهبود پلتفرم کیفیت مداوم خود استفاده می‌کند. این ابزار فرآیندهای تست را خودکار می‌کند و پوشش تست را از کد تا رابط کاربری بهبود می‌بخشد و قابلیت اطمینان نرم‌افزار را تضمین می‌کند. همچنین، این پلتفرم تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی را برای شناسایی شکاف‌های آزمایشی و بهینه‌سازی استراتژی کلی آزمایش ارائه می‌دهد.
به‌طور کلی، هوش مصنوعی به ابزارهای تست کمک می‌کند تا کارایی، دقت و سرعت بیشتری داشته باشند و در نتیجه کیفیت نرم‌افزار بهبود یابد.
چالش‌ها و محدودیت‌های کنترل کیفیت هوش مصنوعی
اگرچه هوش مصنوعی مزایای زیادی برای تضمین کیفیت (QA) به همراه دارد، اما چند چالش نیز وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد.
1. سرمایه‌گذاری اولیه
اضافه کردن هوش مصنوعی به فرآیندهای QA نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجهی دارد. کسب‌وکارها باید زمان و منابع کافی را برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی تخصیص دهند.
2. داده‌های نادرست یا مغرضانه
یکی از خطرات مهم، استفاده از داده‌های نادرست یا مغرضانه است. این نوع داده‌ها می‌توانند نتایج را تحت تأثیر قرار دهند و باعث شوند که هوش مصنوعی در شناسایی اشکالات یا بهینه‌سازی تست‌ها کمتر مؤثر باشد. این موضوع به نگرانی‌های اخلاقی نیز مربوط می‌شود. اگر هوش مصنوعی از داده‌های سوگیری‌شده یاد بگیرد، نتایج آن نیز تحت تأثیر این سوگیری‌ها قرار می‌گیرد. بنابراین، تیم‌های QA باید دقت زیادی در جمع‌آوری و بررسی داده‌ها داشته باشند تا شفافیت و عدالت را در فرآیند تست حفظ کنند.
3. عدم بلوغ کامل هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد هنوز به بلوغ کامل در زمینه QA نرسیده است، به ویژه در تست اپلیکیشن‌های موبایل. برای مثال، ابزارهایی مانند ChatGPT هنوز نمی‌توانند برنامه‌ها را در دستگاه‌های مختلف تلفن همراه آزمایش کنند. این محدودیت توانایی آن‌ها را در بارگذاری برنامه‌ها روی سخت‌افزار خاص یا ایجاد موارد آزمایشی دقیق برای عملکردهای خاص مانند صفحات ورود محدود می‌کند. بنابراین، در حالی که هوش مصنوعی در حال پیشرفت است، هنوز نمی‌تواند به‌طور کامل جایگزین آزمایش دستی در برخی حوزه‌ها شود.
تاثیر هوش مصنوعی بر تضمین کیفیت در آینده
با توجه به اینکه تیم‌های QA به‌طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی به دلیل کارایی و دقت بالای آن استفاده می‌کنند، این فناوری به بخشی جدایی‌ناپذیر از فرآیندهای آن‌ها تبدیل می‌شود. این تغییر منجر به نوآوری‌های بیشتر و معیارهای جدیدی برای سرعت و کیفیت در توسعه نرم‌افزار خواهد شد.
QA مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین در حال تبدیل شدن به مرکزی مهم برای DevOps است. این ادغام امکان آزمایش مداوم و چرخه‌های آزادسازی سریع‌تر را فراهم می‌کند. در نتیجه، فرآیندها کارآمدتر می‌شوند و همکاری میان تیم‌های توسعه و QA بهبود می‌یابد.
با تحول کیفیت هوش مصنوعی، ارتقاء مهارت‌ها نیز ضروری خواهد شد. سازمان‌ها باید بر روی آموزش سرمایه‌گذاری کنند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌ها می‌توانند به‌طور کامل از پتانسیل هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند. کسانی که خود را با این تغییرات وفق می‌دهند، در آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرو خواهند بود، در حالی که دیگران ممکن است در خطر عقب ماندن قرار گیرند.