Testování softwaru je klíčovou součástí vývoje každé aplikace nebo systému. Jeho hlavním cílem je zajistit, aby software fungoval správně, byl bez chyb a splňoval požadavky uživatelů. Testování pomáhá identifikovat a opravit chyby ještě předtím, než se produkt dostane k uživatelům, což minimalizuje riziko nespokojenosti zákazníků a finančních ztrát spojených s chybami ve výrobním prostředí.

Čím později je chyba v programu odhalena, tím časově a finančně náročnější je ji opravit. Chyby totiž mohou vést k vážným problémům, včetně ztráty dat, bezpečnostních rizik a výpadků systému. Proto je testování nezbytné pro udržení kvality a spolehlivosti softwaru.

Proč použít AI?

AI má potenciál změnit způsob, jakým testujeme software, a přinést mnoho výhod. AI může například pomoci automatizovat opakující se úkoly, což uvolní čas testerům, aby se mohli soustředit na složitější testy. Díky strojovému učení může AI také analyzovat data z minulých testů a předpovídat, kde by mohly vzniknout nové chyby, což zvyšuje přesnost a důkladnost testování. Dále pak umožňuje rychlejší a efektivnější testování. Automatizované nástroje poháněné AI mohou provádět testy mnohem rychleji než lidští testeři. Kromě toho mohou AI nástroje zlepšit pokrytí kódu testy, zlepšit optimalizaci testů a odstranit případné duplicity.

Celkově lze říci, že AI má potenciál výrazně zlepšit proces testování softwaru, zvýšit jeho efektivitu, spolehlivost, rychlost a cenu. V následujících částech článku se podrobněji podíváme na různé způsoby, jak AI může být využita v testování softwaru, a na konkrétní přínosy, které přináší.

Konkrétnější případy použití

AI může být použita v různých oblastech testování, a to od tvorby testovacích případů až po analýzu výsledků testů. Zde jsou některé konkrétní příklady:

1. Generování testovacích případů: AI nástroje mohou automaticky generovat testovací případy na základě analýzy kódu a uživatelských scénářů. To zajišťuje, že všechny možné scénáře jsou pokryty a žádný důležitý test není opomenut.
2. Sebeléčení: Když dojde ke změnám v uživatelském rozhraní nebo kódu, vývojáři často zapomenou promítnout tyto změny i do testovacích skriptů, které následně začnou selhávat. AI může automaticky rozpoznat a opravit tyto problémy, což minimalizuje potřebu ruční údržby testů.
3. Automatické regresní testování – regresní testy slouží k ověření toho, že dříve otestovaný kód po našich změnách stále funguje. Nejenže AI dokáže rozpoznat, kdy testy spustit, ale navíc usoudí, které testy se týkají našich změn. To pak zkracuje cyklus regresního testování.
4. Analýza a predikce chyb v kódu: Pomocí strojového učení může AI identifikovat a předpovědět chyby v softwaru, které by mohly nastat. Tímto způsobem mohou být problémy vyřešeny dříve, než se stanou kritickými, což zkracuje dobu potřebnou k uvedení produktu na trh.
5. Testování Uživatelského Rozhraní (UI): AI může automaticky porovnávat snímky obrazovky a detekovat vizuální odchylky, které by mohly ovlivnit uživatelský zážitek. Kromě toho je AI schopno přizpůsobit se změnám v UI bez zásahu člověka do testů. Dokáže též UI testy generovat.

Co AI zatím moc nezvládá

Ikdyž AI dokáže přinést spoustu výhod, existují úlohy, které zatím spolehlivě nezvládne. To jsou například:

• Generování komplexnějších testů.
• I přes to, že dokáže dobře shrnout výsledky testů, zatím nedokáže spolehlivě poskytnout, nebo navrhnout kroky potřebné k vyřešení tohoto problému.
• Testování uživatelské zkušenosti, tedy testy sledující chování uživatelů používajících naši aplikaci, logicky poskytne lepší výsledky, když aplikaci používá člověk, než když ji používá umělá inteligence.

Software

AI funkce se využívají například v těchto Softwarových nástrojích:

• Testsigma
• Katalon
• testRigor

Funkce těchto testovacích nástrojů se moc neliší. Všechny podporují tvorbu testů pro desktopové aplikace, mobilní aplikace,  webové aplikace i API testování. Hlavně testRigor zdůrazňuje schopnost generovat testy pomocí pouhého slovního popisu. Není potřeba žádné programování. Případné chyby se dají jednoduše opravit přepsáním chybného kroku. Tuto funkci však umí i ostatní zmíněné nástroje. Všechny nástroje dokážou generovat testy pro zvýšení pokrytí testů. Nechybí ani schopnost odhalovat chyby v kódu, nebo třeba sebeléčení, tedy schopnost opravit testy např. při přejmenování nějakého objektu, kvůli kterému by testy začaly selhávat. Tím se snižuje i čas potřebný k údržbě testů.

Katalon navíc umožňuje své nástroje propojit s nástrojem Jira. Katalon pak dokáže generovat testy na základě ticketů z Jiry. Dále nabízí Katalon AI asistenta StudioAssist, který je postavený na GPT API od OpenAI. Nejenže dokáže generovat testy, ale také dokáže vysvětlovat úseky kódu a pomoci tak méně zkušeným testerům.

Ukázka StudioAssist – stačí označit text a kliknout na „Explain Code“

Následné vygenerované vysvětlení

Závěr

AI v testovacím softwaru potřebuje ještě nějaký ten čas, nicméně už teď dokáže snížit čas strávený na tvorbě jednoduchých a repetitivních testů a na údržbě testů. Tím ušetří testerům čas a mohou se tak věnovat tvorbě komplexnějších testů, které AI tak dobře nezvládá. To povede i na lepší kvalitu vyvíjeného produktu. Zároveň tak mohou firmy ušetřit na testerech.