Künstliche Intelligenz für die Testautomatisierung nutzen Kommt die Qualitätssicherung schon ohne Menschen aus?

Anbieter zum Thema

Zebra Technologies Europe Limited

PANDUIT

Schneider Electric GmbH

DeRZ - Deutsche Rechenzentren GmbH

Die Automatisierung von Tests und die Bereitstellung von KI-Tools für Tester zur Unterstützung von Sondierungs- und Leistungstests bietet viele Vorteile. KI revolutioniert die Art und Weise, wie Software getestet wird, und gewährleistet ein höheres Maß an Genauigkeit und Effizienz.

KI-gestützte Testautomatisierung

Traditionell war das Testen von Software ein mühsamer und zeitintensiver Prozess, der häufig durch menschliche Fehler beeinträchtigt wurde. Mit KI-gestützten Testwerkzeugen lassen sich wiederholende Testfälle automatisieren. So können sich Teams, die für die Qualitätssicherung (Quality Assurance, QA) verantwortlich sind, auf komplexere Szenarien konzentrieren. KI-gestützte Testautomatisierung spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Testabdeckung, was zu zuverlässigeren Softwareversionen führt.

KI ist eine vielversprechende Möglichkeit, QA-Tester bei der Erstellung von Automatisierungsskripten zu unterstützen. QA-Ingenieure verfügen über deutlich andere Fähigkeiten als Software-Ingenieure. Derzeit erfordert die Skripterstellung einen Teil des Fachwissens von Software-Ingenieuren, was eine Herausforderung darstellen kann. Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz QA-Ingenieure bei der Erstellung dieser Automatisierungsskripte unterstützen wird.

Ein weiteres wichtiges Thema ist maschinelles Lernen (ML). Dieser Teilbereich der KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Testgenauigkeit. Durch die Analyse historischer Testdaten und -ergebnisse können ML-Algorithmen Muster und Trends erkennen, die menschlichen Testern möglicherweise entgehen. Dies ermöglicht die Vorhersage potenzieller Fehler und hilft QA-Teams, kritische Bereiche für das Testen zu priorisieren und eine bessere Gesamtqualität der Software sicherzustellen. KI empfiehlt sich auch für Sondierungstests.

KI-gestützte Testwerkzeuge können insbesondere explorative Tests verbessern. Anstatt vordefinierte Testfälle auszuführen, können diese Werkzeuge menschliche Tester simulieren. Sie erkunden Software, identifizieren potenzielle Probleme und passen sich an das veränderte Verhalten der Anwendung an. Dieser Ansatz ist sehr nützlich, um versteckte Fehler aufzudecken und einen gründlicheren Testprozess zu gewährleisten.

Zudem können KI-gestützte Testtools dazu beitragen, das Kundenverhalten vorherzusagen, Betrugsfälle zu erkennen, die durch herkömmliche Funktionstests nicht erkannt werden, und gleichzeitig manuelle Tätigkeiten zu reproduzieren. Sie können besonders nützlich sein, wenn es darum geht, Überschneidungen bei der Testabdeckung zu vermeiden, die Testautomatisierung zu optimieren und die Agilität und Vorhersagbarkeit durch Selbstlernen zu verbessern.

KI sollte auch bei Performance- und Lasttests eine wichtige Rolle spielen. Schließlich kann sie die gleichzeitige Interaktion tausender Nutzer mit einer Anwendung simulieren und Leistungsengpässe sowie Skalierbarkeitsprobleme identifizieren. Auf diese Weise können Entwickler und Entwicklerinnen ihre Anwendungen feinabstimmen, um eine optimale Leistung zu erzielen und auch unter hoher Last ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten.

KI in der Qualitätssicherung

Ein wichtiger Bereich, in dem KI in der Qualitätssicherung glänzt, ist das Erkennen von Anomalien. KI-Algorithmen können das Systemverhalten kontinuierlich überwachen und ungewöhnliche Muster oder Abweichungen von erwarteten Standards entdecken. Diese Früherkennung von Anomalien hilft, potenzielle Probleme proaktiv anzugehen, bevor sie kritisch werden.

Ein wesentlicher Vorteil der Integration von KI in die Qualitätssicherung ist die Verfeinerung von Testfällen. Insbesondere unterstützt KI Development-Teams bei der Erstellung praktischer und gut kontrollierter Testfälle. Dies ist ein Bereich, in dem herkömmliche Testmethoden oft versagen und die Entwickler in ihrer Fähigkeit einschränken, zusätzliche Testmöglichkeiten zu erkunden. Die KI-gestützte Projektanalyse reduziert den Zeitaufwand erheblich und ermöglicht es den Entwicklern, neue Wege zur Optimierung von Testfällen zu gehen.

KI-gestützte Qualitätssicherung spielt auch bei der Überwachung der Qualität der Trainingsdaten eine wichtige Rolle: Jedes KI-Modell muss regelmäßig neu trainiert werden. Nachdem die Leistung des KI-Modells für den QA-Test getestet und validiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, das maschinelle Lernmodell erneut zu trainieren oder das Modell kontinuierlich zu verbessern, um es an aktuelle Funktionalitäten anzupassen. Damit soll sichergestellt werden, dass die Qualität des ML-Modells für die Qualitätssicherung auf dem neuesten Stand ist, das Modell angemessene Qualitätsergebnisse liefert und die Möglichkeit bietet, die Genauigkeit zu verbessern.

Die Qualität des Machine-Learning-Modells hängt eng mit der Art der Daten zusammen, mit denen es trainiert wurde. Entwickler können Trainingsdaten verwenden, um KI-Modelle darauf zu trainieren, Informationen zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen. Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Verzerrungsfreiheit von KI-Modellen hängen stark von den Eigenschaften der Daten ab, mit denen sie trainiert wurden.

Um die Kompatibilität der Trainingsdaten mit dem Modell zu gewährleisten, müssen die Daten selbst auf Eigenschaften wie Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Gültigkeit geprüft werden, einschließlich der Identifizierung und Eliminierung potenzieller menschlicher Verzerrungen. In der Praxis kann es vorkommen, dass die von einem KI-Modell verarbeiteten Daten von seinem Trainingsdatensatz abweichen. Daher müssen die Trainingsdaten eine ausreichende Vielfalt aufweisen, um das Modell für reale Anwendungen angemessen auszustatten.

QA-Tests der Trainingsdaten sind unerlässlich, um zu überprüfen, ob die konfigurierten Parameter des KI-Modells optimal funktionieren und den gewünschten Leistungsmaßstäben entsprechen. Dies wird durch eine Reihe von Validierungsschritten erreicht, bei denen das Modell mit Trainingsdaten gefüttert und die daraus resultierenden Ergebnisse oder Schlussfolgerungen bewertet werden. Wenn diese Ergebnisse nicht den gewünschten Standards entsprechen, müssen die Entwickler das Modell rekonstruieren und die Trainingsdaten erneut verarbeiten.

Vorteile durch Natural Language Processing

Unabhängig davon, welche anderen Anwendungsfälle in Betracht gezogen werden, sollte der Wert der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) nicht vergessen werden. Diese KI-Technologie, die zahlreiche Anwendungen in den Bereichen Test und Qualitätssicherung gefunden hat, ermöglicht es Testern, Testfälle in einfacher Sprache zu schreiben, die dann von KI-gestützten Werkzeugen interpretiert und in ausführbare Skripte umgewandelt werden können. Dies überbrückt die Kluft zwischen technischen und nicht-technischen Teammitgliedern, macht das Testen für alle Beteiligten zugänglicher und verbessert die Zusammenarbeit.

Fazit

Menschliche Expertise ist in der Test- und Qualitätssicherung nach wie vor unverzichtbar, auch wenn KI viele Vorteile mit sich bringt. Eigenschaften wie kritisches Denken, Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen, eine nutzerzentrierte Denkweise, Geschick im Umgang mit komplexen Situationen und das Streben nach ständiger Verbesserung sind Eigenschaften, die menschliche QA-Experten mitbringen.

Eine erfolgreiche QA-Strategie kombiniert also die Stärken von KI-gestützten Tools mit qualifizierten menschlichen Testern und schafft so ein Gleichgewicht, das die Effizienz maximiert und qualitativ hochwertige Softwareprodukte gewährleistet. Durch die Einbeziehung und Anerkennung menschlicher Fähigkeiten können Unternehmen das volle Potenzial von Automatisierung und KI ausschöpfen, um Software bereitzustellen, die den Erwartungen der Nutzer entspricht und langfristig Bestand hat.

(ID:50013512)