Narzędzia AI dla testerów aplikacji – 10 rozwiązań, które przyspieszą testy QA

Narzędzia AI vs tradycyjne metody testowania

Narzędzia AI to rozwiązania, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do optymalizacji i automatyzacji zadań testowych.

W przeciwieństwie do tradycyjnych skryptów, które są statyczne i wymagają ciągłego utrzymania, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji potrafią uczyć się i dostosowywać do zmian w aplikacji w czasie rzeczywistym.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w testach pozwala zespołom QA na bardziej efektywne strategie testowe, a testerzy mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach, np. na testach eksploracyjnych czy walidacji UX.

Jak AI pomaga testerom aplikacji mobilnych?

W przypadku testowania aplikacji mobilnych AI pozwala na realizację zadań, które w tradycyjnych metodach testowania byłyby niezwykle czasochłonne lub wręcz niemożliwe do wykonania. Jak dokładnie można wykorzystać sztuczną inteligencję do pomocy w działaniach związanych z QA?

AI w automatyzacji testów

Algorytmy analizują i automatycznie dostosowują skrypty testowe, redukując potrzebę ich manualnego utrzymywania. Jest to szczególnie widoczne w przypadku tzw. „self-healing” skryptów, które samodzielnie naprawiają się, gdy elementy interfejsu (UI) zostaną zmienione.

Wykorzystanie uczenia maszynowego umożliwia tworzenie testów, które są bardziej elastyczne i odporne na zmiany w kodzie.

Przykład

Wyobraź sobie, że w aplikacji zmienia się nazwa przycisku z „Zaloguj” na „Log in”. Tradycyjny skrypt by temu nie podołał. Narzędzia AI potrafią automatycznie rozpoznać tę zmianę i dostosować się, oszczędzając Ci wiele czasu na poprawianie skryptów.

Wizualna regresja wspierana przez AI

Jednym z najpraktyczniejszych zastosowań AI w testach mobilnych jest wizualna walidacja. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią porównywać zrzuty ekranu z różnych wersji aplikacji i natychmiast wykrywać wizualne błędy, takie jak przesunięte elementy, zmiany w kolorach czy fontach.

Jest to nieocenione w przypadku testów regresji na wielu urządzeniach o różnych rozdzielczościach, gdzie ręczne porównywanie byłoby niepraktyczne i czasochłonne.

Inteligentne generowanie przypadków testowych

Sztuczna inteligencja może stworzyć test poprzez analizę historycznych danych, logów, a nawet zachowań użytkowników.

Narzędzia oparte na AI potrafią generować przypadki testowe, które naśladują realistyczne ścieżki użytkownika, co pozwala na odkrycie błędów, które mogłyby zostać pominięte w manualnych testach.

AI może również dostarczać spersonalizowane sugestie, wskazując na obszary aplikacji, które wymagają dogłębnego sprawdzenia.

Analiza wydajności w czasie rzeczywistym

Narzędzia wykorzystujące AI mogą monitorować i analizować wydajność aplikacji w czasie rzeczywistym.

W trakcie testów AI może symulować obciążenie i jednocześnie monitorować kluczowe parametry, takie jak zużycie procesora, pamięci czy drenaż baterii, co jest kluczowe dla rozwoju oprogramowania.

Pozwala to na wczesne wykrywanie problemów z wydajnością, które mogłyby negatywnie wpłynąć na doświadczenie użytkownika.

Predykcja i priorytetyzacja defektów

Narzędzia wykorzystujące uczenie maszynowe mogą analizować historyczne dane dotyczące błędów, takie jak typy defektów, ich lokalizacje w kodzie, a nawet powiązane ze sobą zmiany.

Na podstawie tej analizy danych AI potrafi przewidywać, w których obszarach aplikacji najprawdopodobniej pojawią się nowe błędy. Dzięki temu testerzy mogą priorytetyzować strategie testowe i skupić swoje wysiłki na najbardziej ryzykownych modułach.

Przykład

AI może zidentyfikować, że po ostatniej aktualizacji czas ładowania strony z produktem wzrósł do 15% tylko dla użytkowników z konkretnej przeglądarki, co sugeruje problem z wydajnością.

Analiza zachowań użytkowników

Sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać ogromne ilości danych na temat zachowań użytkowników. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcje z aplikacją, które funkcje są najczęściej używane, a które ścieżki prowadzą do porzucenia aplikacji.

Te informacje są następnie wykorzystywane do generowania nowych, realistycznych przypadków testowych, które odzwierciedlają rzeczywiste scenariusze użycia. Pozwala to na odkrycie błędów w miejscach, które w tradycyjnych metodach testowania mogłyby zostać pominięte.

Przykład

AI analizuje interakcje użytkowników z aplikacją e-commerce na ścieżce od widoku głównego do koszyka i na tej podstawie generuje skrypty testowe.

Spersonalizowane sugestie i wsparcie w testach eksploracyjnych

W trakcie testów eksploracyjnych, gdzie tester swobodnie eksploruje aplikację w poszukiwaniu błędów, AI może pełnić rolę asystenta.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą dostarczać spersonalizowane sugestie dotyczące nietypowych ścieżek, które warto sprawdzić, lub wskazywać na obszary, które ostatnio przeszły modyfikacje.

Takie wykorzystanie AI w testowaniu pozwala precyzyjniej określać potencjalnie problematyczne obszary.

Jakie narzędzia AI dla testerów warto wypróbować?

Boom na AI spowodował, że wybór narzędzi dla testerów QA, które są wspierane przez sztuczną inteligencję jest spory. Nie wszystkie rozwiązania są jednak równie efektywne, zwłaszcza, że każdy tester oprogramowania ma inne potrzeby w ramach danego projektu, a jego strategie testowe też mogą być różne.

Niżej opisane narzędzia to subiektywny wybór rozwiązań, które w mojej opinii mogą realnie pomóc w różnych obszarach testowania aplikacji mobilnych.

Automatyzacja i utrzymanie testów

• Mabl

To platforma do automatyzacji testów, którą wyróżnia funkcja „self-healing”. AI w Mabl uczy się aplikacji i naprawia skrypty testowe, gdy zmieniają się lokalizatory (unikalne identyfikatory elementów UI).

Łatwo się ją obsługuje, a na dodatek jest skalowalna, czyli idealna dla zespołów, które chcą szybko tworzyć i utrzymywać dużą liczbę testów bez zagłębiania się w techniczne detale.

Zrzut ekranu platformy Mabl.

URL: https://www.mabl.com/

• Testim.io

To narzędzie skupia się na tworzeniu stabilnych testów opartych na AI. Zamiast polegać wyłącznie na lokalizatorach, Testim.io analizuje relacje między elementami UI i wykorzystuje uczenie maszynowe, aby tworzyć testy, które są bardziej odporne na zmiany w kodzie.

Jest to idealne rozwiązanie w środowiskach, gdzie deweloperzy często modyfikują strukturę strony, co w tradycyjnych metodach testowania często prowadzi do „łamliwości” testów, powodując ich niestabilność.

Zrzuty ekranu platformy Testim.

URL: https://www.testim.io/

• Functionize

Wyróżnia się na tle innych narzędzi zdolnością do tworzenia i eksploracji testów. Sztuczna inteligencja w Functionize nie czeka na gotowe przypadki testowe, ale samodzielnie bada aplikację i generuje nowe scenariusze.

Jest to szczególnie przydatne w testowaniu oprogramowania, gdzie celem jest odkrycie nieoczekiwanych ścieżek użytkownika i unikalnych błędów. Functionize łączy automatyzację z elementami testów eksploracyjnych, co czyni je unikalnym narzędziem na rynku.

URL: https://www.functionize.com/

Wizualne testy UI

• Applitools

To narzędzie przydaje się w testach wizualnych. Wykorzystuje oparte na sztucznej inteligencji algorytmy, które weryfikują wygląd interfejsu użytkownika na różnych urządzeniach i w różnych rozdzielczościach. Zamiast porównywać piksel po pikselu, co jest standardową tradycyjną metodą testowania, Applitools używa algorytmów uczenia maszynowego do rozpoznawania obiektów na ekranie.

Dzięki temu potrafi zignorować nieistotne zmiany, takie jak różnice w antyaliasingu czy cieniach, a jednocześnie wykryć nawet najmniejsze wizualne błędy, np. przesunięte elementy, zmiany w kolorach czy czcionkach.

Jest to szczególnie cenne w testowaniu oprogramowania, ponieważ automatyzuje proces, który jest niezwykle czasochłonny i podatny na błędy, gdy wykonywany jest ręcznie.

Zrzut ekranu platformy Applitools.

URL: https://applitools.com/

Testowanie na rzeczywistych urządzeniach

• Kobiton

To platforma, która udostępnia chmurę rzeczywistych urządzeń mobilnych. Umożliwia przeprowadzanie zarówno testów manualnych, jak i automatycznych.

Zrzuty ekranu platformy Kobiton.

To, co wyróżnia Kobiton, to jego zdolność do zbierania szczegółowych danych o wydajności w czasie rzeczywistym, takich jak zużycie procesora i pamięci RAM, a także wpływ aplikacji na baterię. AI analizuje te parametry i pozwala na identyfikację wąskich gardeł w infrastrukturze jeszcze przed wdrożeniem.

Zrzuty ekranu platformy Kobiton.

URL: https://kobiton.com/

• Perfecto

Podobnie jak Kobiton, Perfecto oferuje testowanie na rzeczywistych urządzeniach w chmurze. Jednak to, co odróżnia to narzędzie, to jego skupienie na skalowalności i wsparciu dla różnorodnych technologii (np. IoT, web, mobile). AI w Perfecto jest zintegrowane z funkcjami raportowania, co pozwala na inteligentne grupowanie podobnych błędów i dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji.

Idealne dla dużych przedsiębiorstw, które potrzebują stabilnej i wszechstronnej platformy do testowania na dużą skalę.

Zrzuty ekranu platformy Perfecto.

URL: https://www.perfecto.io/

Generowanie testów

• Test.io

Narzędzie to wyróżnia się na tle innych, ponieważ jest w stanie samodzielnie tworzyć przypadki testowe bez udziału testera w procesie pisania skryptów. Sztuczna inteligencja w Test.io analizuje aplikację, identyfikuje elementy UI i na podstawie wykrytych obiektów generuje scenariusze testowe.

Jest to szczególnie przydatne, ponieważ skraca czas potrzebny na tworzenie testów regresyjnych, a także pozwala na automatyczne tworzenie nowych testów w odpowiedzi na zmiany w aplikacji.

Test.ai jest idealnym rozwiązaniem dla zespołów, które chcą osiągnąć wysoki poziom automatyzacji w krótkim czasie.

Zrzut ekranu platformy Test.io.

URL: https://test.io/

Testy API i integracja

• Qyrus

To narzędzie, które skupia się na testach API i integracji. W przeciwieństwie do platform, które koncentrują się głównie na testach UI, Qyrus wykorzystuje uczenie maszynowe do automatyzacji procesu tworzenia i walidacji testów API.

To kluczowy element w rozwoju oprogramowania, ponieważ pozwala na wykrywanie błędów w warstwie backendu jeszcze zanim zostaną one ujawnione w interfejsie. 

Narzędzie potrafi również integrować się z popularnymi narzędziami do ciągłej integracji (CI/CD), takimi jak Jenkins czy Azure DevOps, co usprawnia strategie testowe i pozwala na automatyczne uruchamianie testów API po każdej zmianie w kodzie.

URL: https://www.qyrus.com/

Testy bez pisania kodu (no-code testing)

• TestGrid

TestGrid łączy AI z podejściem no-code, co oznacza, że testerzy mogą tworzyć automatyzację testów interfejsu użytkownika nawet nie mając zaawansowanej wiedzy programistycznej.

Zamiast pisać skrypty, użytkownicy mogą po prostu nagrywać interakcje z aplikacją, a sztuczna inteligencja w tle tworzy i utrzymuje testy. Narzędzie automatycznie generuje przypadki testowe, a dzięki funkcji „auto-healing” potrafi dostosować się do zmian w interfejsie.

Ponadto TestGrid oferuje dostęp do puli prawdziwych urządzeń mobilnych, co umożliwia weryfikację aplikacji w rzeczywistych warunkach.

To rozwiązanie jest szczególnie cenne dla zespołów, które chcą przyspieszyć proces QA, zwiększyć udział testerów manualnych w automatyzacji i obniżyć koszty związane z utrzymaniem skomplikowanych frameworków testowych.

Zrzut ekranu platformy TestGrid.

URL: https://testgrid.io/

Analiza wyników i raportowanie

• Sauce Labs

Chociaż jest to platforma do automatyzacji testów, jej prawdziwą siłą jest zaawansowana analiza danych z przeprowadzonych testów. AI w Sauce Labs pozwala na inteligentne grupowanie podobnych błędów oraz identyfikację ich źródła. 

Narzędzie potrafi analizować dane, takie jak logi, wideo z przebiegu testu, a nawet dane o wydajności, co pozwala testerom na szybkie zlokalizowanie problemu. To narzędzie oszczędza czas na ręcznej analizie wyników, pozwala przyspieszyć proces testowania i skupić się na naprawianiu najważniejszych problemów.

URL: https://saucelabs.com/

Czy AI zastąpi testerów QA?

Choć niektórzy mają takie obawy, jest to mało prawdopodobne. Narzędzia oparte na AI nie zastępują w całości testerów, ale przyspieszają ich pracę, automatyzując powtarzalne i czasochłonne zadania. Dzięki nim zespoły QA mogą tworzyć bardziej efektywne i odporne na zmiany strategie testowe.

Integracja AI w cykl rozwoju oprogramowania będzie się dalej pogłębiać. W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych algorytmów, które będą w stanie nie tylko wykrywać błędy, ale także sugerować konkretne rozwiązania.

Narzędzia te będą coraz częściej łączyć w sobie funkcje z różnych obszarów, stając się kompleksowymi platformami, które wspierają cały proces zarządzania jakością oprogramowania. Rola sztucznej inteligencji w testowaniu będzie coraz większa, dlatego warto być na bieżąco ze zmianami i testować różne rozwiązania.