Business & Integration IT konzultant
Využitie AI asistentov na testovanie softvéru a prácu v QA tímoch
AI asistenti uľahčujú testerom prácu a zvyšujú efektivitu celého procesu testovania od podrobnej prípravy testovacích scenárov, cez analýzu dát až po nepretržitú optimalizáciu postupov. Zisti, akú úlohu zohrávajú AI asistenti pri testovaní a ako si dokážeš vytvoriť si vlastného AI asistenta na testovanie softvéru.
V článku sa dozvieš:
Testovanie sa dnes už právom považuje za jeden z kľúčových prvkov vývoja, pričom už dávno nejde len o jednoduché manuálne klikanie či obyčajné funkčné testy. Novú dynamiku do oblasti vniesla práve umelá inteligencia.
Vďaka rýchlej analýze veľkého množstva informácií a schopnosti „učiť sa“ dokáže zásadne ovplyvniť celkový proces testovania vo firme. Nasadením AI asistenta na testovanie si ušetríš množstvo rutinných taskov a získaš lepší prehľad o možných chybách, ktoré by si pri tradičnom testovaní ani nemusel nájsť. Zároveň ti umožňuje automatizovať opakované a časovo náročné úlohy, čo ti výrazne zjednoduší celý testing proces.
Využitie AI asistenta na testovanie a v QA tímoch
AI asistent ti dokáže aktívne pomáhať pri rôznych krokoch vývojových a testovacích procesov. Na rozdiel od bežných nástrojov, ktoré fungujú na princípe vopred definovaných pravidiel, AI asistent využíva algoritmy umelej inteligencie a strojového učenia. Vďaka tomu sa dokáže učiť z predchádzajúcich výsledkov, reagovať na zmeny v kóde alebo prostredí a navrhovať riešenia, ktoré by ťa možno ani nenapadli.
AI asistenti zvyčajne kombinujú viacero technológií: strojové učenie (Machine Learning – ML) a spracovanie prirodzeného jazyka (Natural Language Processing – NLP). Práve NLP im umožňuje rozumieť písaným príkazom, dokumentácii, chybovým hláseniam či user stories. Vďaka tomu dokážu komunikovať takmer ako človek a vytvárať výstupy v prirodzenom jazyku – napríklad návrh testovacích scenárov, ktoré zodpovedajú konkrétnym požiadavkám v tíme.
Jednotlivé AI komponenty môžu medzi sebou aj spolupracovať – napríklad výsledky z ML (napr. vzory v logoch alebo chybách) sa stávajú vstupmi pre NLP model, ktorý ich spracuje a vygeneruje odporúčania. Takto vzniká komplexný AI ekosystém, ktorý dokáže v QA procese zaujať aktívnu, nie len pasívnu rolu.
Aj keď tradičné nástroje na testovanie, ako je napríklad Selenium, zohrávajú stále dôležitú rolu pri automatizácii, nedokážu pracovať s kontextom a učiť sa zo vstupov. Nezvládajú vyššiu úroveň „kritického myslenia“, ktorú dnes testovanie často vyžaduje. Práve v tom sa odlišuje inteligentný asistent – pomôže ti s hĺbkovou analýzou, generovaním testovacích prípadov či odhalením skrytých anomálií. Je to ako mať po boku skúseného kolegu, ktorý ti poradí, kde a ako hľadať chyby v aplikácii.
Rozdiel medzi AI asistentom a agentom na testovanie
Asistenti aj agenti využívajú umelú inteligenciu, no líšia sa v spôsobe, akým fungujú. Kým asistent reaguje na tvoje zadania – napríklad odpovie na otázku alebo spustí test – agent je schopný konať samostatne. Sleduje, čo sa deje v prostredí, učí sa z predchádzajúcich situácií a na základe toho robí vlastné rozhodnutia.
AI asistenta si predstav ako kolegu, ktorý čaká na pokyn a okamžite ti pomôže. Agent je ako skúsený tester, ktorý si sám všimne problém, vyhodnotí ho a navrhne ďalší krok. A to aj bez toho, aby si ho musel žiadať. Preto sa agenti využívajú najmä v zložitejších systémoch (napr. autonómne vozidlá, bezpečnostné aplikácie či poisťovníctvo), kde je potrebná samostatnosť, rýchle reakcie a schopnosť učiť sa v reálnom čase.
V testovaní sa asistenti uplatnia najmä pri generovaní testov, overovaní výstupov alebo analýze textu. Agenti sú vhodní tam, kde treba reagovať na meniace sa podmienky, simulovať rozhodovanie v reálnom čase a samostatne prispôsobovať testovacie scenáre.
Prečo si vytvoriť vlastného AI asistenta?
Možno si povieš, že AI asistenti už existujú, tak prečo by si mal vytvárať vlastného? Dôvod je jednoduchý – prispôsobenie na mieru. Vlastného asistenta môžeš naučiť presne to, čo potrebuješ vo svojom projekte alebo tíme. Bežné nástroje sú nastavené pre všeobecné prípady, no ty si ho vieš „vytrénovať“ na konkrétne testovacie scenáre, používateľské príbehy, logy, infraštruktúru alebo aj firemný štýl písania bug reportov.
Takýto AI asistent ti dokáže napríklad:
- generovať testovacie prípady podľa tvojich špecifických štruktúr,
- automaticky analyzovať logy a vyťahovať z nich relevantné chyby,
- odpovedať na najčastejšie otázky o testovacom prostredí,
- pomáhať s dokumentáciou alebo sumarizáciou skriptov,
- navrhovať testy pre nové funkcionality bez nutnosti dlhého briefingu.
Ak si ho navyše napojíš na interné systémy (napr. CI/CD pipeline, reportovacie nástroje či Jira), môže sa stať každodennou súčasťou testovacieho cyklu a ušetrí ti desiatky hodín mesačne.
Ako si vybrať AI asistenta na testovanie?
Ak chceš zlepšiť testovaciu stratégiu zavedením asistenta, zváž niekoľko dôležitých kritérií, podľa ktorých si zvolíš najvhodnejší AI nástroj. V opačnom prípade by sa mohlo stať, že budeš investovať do riešenia, ktoré ti reálne neposkytne žiadny úžitok alebo len minimálny.
Odporúčame ti...
Skôr, než si vyberieš konkrétny nástroj, spíš si vlastné potreby a testovacie scenáre, ktoré chceš pokryť. Ušetrí ti to čas pri porovnávaní funkcií a pomôže vybrať riešenie, ktoré sa hodí priamo na tvoj projekt.
Jednoduchosť integrácie
Inteligentný nástroj by mal byť ľahko prepojiteľný s existujúcimi systémami a procesmi (ak ich máš zavedené), ako sú CI/CD pipelines, „tracking“ nástroje alebo rôzne repozitáre. Ideálne je, ak napríklad priamo podporuje populárne platformy typu Jenkins, GitLab CI alebo Azure DevOps.
Kompatibilita s existujúcimi nástrojmi
Pravdepodobne už používaš nejaký testovací framework ako Selenium, Cypress alebo Playwright. Je preto dôležité, aby asistent dokázal využiť tieto nástroje a ideálne rozširoval ich funkcionalitu. Určite sa ale uisti, že sa vybraný nástroj nebude „biť“ s tým, čo už máš zavedené.
Presnosť a spoľahlivosť
Aj keď AI dokáže priniesť veľmi zaujímavé nápady, vždy treba prihliadnuť na reálnu presnosť a stabilitu riešenia. Čím vyššia je presnosť pri detekcii problémov a generovaní testov, tým menej falošných poplachov alebo zbytočných prekážok budeš musieť riešiť.
Pomer cena/kvalita
Niektoré AI nástroje môžu byť finančne dosť nákladné, preto dôkladne zváž, či ti daná investícia stojí za prínos. Zisti si, koľko ťa bude stáť licencia alebo používanie nástroja v závislosti od počtu testov, používateľov alebo prostredí, ktoré budeš potrebovať.
Bezpečnosť a ochrana údajov
Pri testovaní sa veľakrát stretneš s citlivými dátami. Over si, akým spôsobom asistent tieto údaje spracúva a či ich napríklad neposiela na externe spravované servery bez tvojho vedomia. Zváž prípadné regulačné nariadenia (napr. GDPR) a interné bezpečnostné štandardy v tvojej firme.
Vytvor si vlastného AI asistenta na testovanie
Ak ti nevyhovuje žiadny existujúci AI nástroj alebo máš špecifické požiadavky (napr. interné systémy, vlastný štýl testovania), môžeš si asistenta vytvoriť úplne na mieru. Využiješ na to buď programovacie jazyky a AI frameworky, alebo jednoduchšie no-code/low-code nástroje.
Pre technickejšie tímy (s kódom):
- Python – najčastejšie používaný jazyk pre AI aplikácie,
- OpenAI API (ChatGPT) – výkonný jazykový model, ktorý môžeš použiť na generovanie testov, analýzu logov či sumarizáciu výstupov,
- LangChain – framework na prepájanie promptov, databáz, UI a logiky,
- spaCy alebo HuggingFace Transformers – na analýzu textu, extrakciu kľúčových slov alebo tréning vlastných NLP modelov,
- Selenium, Playwright – ak chceš AI rozšíriť o vlastné testovacie skripty a logiku,
- Docker, Jupyter Notebook, VSCode – pre pohodlný vývoj a testovanie.
Pre tímy bez programátora (bez kódu):
- Dialogflow (Google) – jednoduché rozhranie na tvorbu konverzačných AI, možnosť napojenia na Google produkty,
- Botpress – open-source nástroj s vizuálnym editorom a pokročilými možnosťami,
- Replit, Flowise – moderné low-code prostredia pre AI experimenty.
Tieto nástroje ti umožnia vytvoriť asistenta, ktorý rozumie tvojmu projektu, dokáže odpovedať na otázky, navrhovať testy a dokonca analyzovať chyby. A hlavne – prispôsobí sa tebe, nie ty jemu.
Definovanie úloh pre AI asistenta
Ak chceš, aby bol tvoj AI asistent naozaj užitočný, mal by si mu vopred stanoviť jasné úlohy. Potrebuješ si ujasniť, v akých oblastiach testovania ti môže pomôcť. V praxi určite uvítaš, aby AI asistent:
- Generoval testovacie príklady na základe funkčných špecifikácií či užívateľských príbehov (user story). Môžeš mu zadať opis funkcionality a on ti odpovie návrhmi, ako by mal vyzerať testovací scenár, prípadne ti ich rovno pripraví v skriptoch.
- Automaticky analyzoval logy a vyhodnocoval, či obsahujú nejaké chyby. Pri väčšom objeme logov môže byť manuálny prístup obzvlášť frustrujúci a zdĺhavý, AI to dokáže zvládnuť oveľa rýchlejšie.
- Vyhľadával chyby v kóde. Napríklad jazykový model ako ChatGPT ti môže pomôcť analyzovať zložité časti kódu a navrhnúť možné opravy. Samozrejme, ideálny scenár je, že budeš k AI pristupovať so špecifickými otázkami a presným kontextom, aby ti vedel poskytnúť relevantné návrhy.
- Pomáhal s dokumentáciou. Tvoj AI asistent môže textovo zhrnúť, čo konkrétny testovací skript robí a vytvoriť základ dokumentácie, ktorú potom len upravíš.
Ako si vytvoriť vlastného AI asistenta krok za krokom
Keď už máš v hlave jasnejšiu predstavu o tom, čo všetko by mal tvoj AI asistent robiť, môžeš sa pustiť do jeho realizácie. Nasledujúci postup slúži skôr ako základ, od ktorého sa môžeš odraziť podľa svojich potrieb. Pre lepšiu predstavu si postup ukážeme na príklade OpenAI API a frameworku Python.
Nastavenie prostredia
Najprv si potrebuješ pripraviť prostredie, v ktorom budeš pracovať. Ak zvolíš Python, nainštaluj si najnovšiu verziu. Potom si založ virtuálne prostredie, aby si to mal odizolované od zvyšku systému.
Zaregistruj sa v OpenAI a získaj si svoj API kľúč, ktorý budeš používať na komunikáciu s ChatGPT či inými modelmi. Do svojho virtuálneho prostredia nainštaluj frameworky, ktoré uznáš za vhodné. Priprav si aj frameworky na testovanie, napríklad Selenium alebo Playwright.
Práca s OpenAI API (ChatGPT)
OpenAI API ti ponúka prístup k modelom, ktoré vedia generovať text, odpovedať na otázky alebo pomáhať s kódom. V rámci testovania môžeš model využiť na generovanie skriptov, analýzu logov alebo nachádzanie chýb. Dôležité je nastaviť kontext pre tvoj prompt. Môžeš mu napríklad poskytnúť kúsok kódu a dať mu pokyn: „Nájdi v tomto kóde potenciálne slabé miesta na testovanie a navrhni unit testy.“
Praktický príklad v Pythone: Týmto spôsobom získaš základnú odozvu od jazykového modelu. V reálnej aplikácii budeš prompty formulovať rozsiahlejšie, čo ti umožní dosiahnuť čo najpresnejšie odpovede.
Tréning alebo prispôsobenie modelu (fine-tuning vs. prompt engineering)
Ak chceš, aby tvoj AI asistent rozumel špecifickým výrazom, pojmom a štruktúram, ktoré používaš vo firme, určite treba pristúpiť k tzv. fine-tuningu. Získaš tak model, ktorý si prispôsobíš vlastným dátam. Tento proces je však spravidla náročnejší na čas, dáta a aj peniaze. Jednoduchšou a často postačujúcou metódou je prompt engineering, čiže podrobné formátovanie vstupov (promptov). Napríklad na začiatok promptu vždy uvedieš kontext: „Tu je architektúra našej webovej aplikácie, ktorú testujeme…“ a priložíš aj relevantné časti dokumentácie. Následne pridáš konkrétnu otázku alebo úlohu.
Takýmto spôsobom sa AI model dokáže lepšie prispôsobiť na tvoj konkrétny prípad a ako výsledok ti bude poskytovať relevantnejšie odpovede. Prompt engineering je samozrejme aj o tom, aby si testoval rôzne prístupy, formátovania a zisťoval, pri ktorých promptoch dosiahneš najlepšie výsledky.
Vytvorenie interaktívneho rozhrania
Aby sa ti s AI asistentom pracovalo jednoducho a pohodlne, budeš mu musieť dať nejaké používateľské rozhranie (UI). Začni napríklad príkazovým riadkom, kde zadáš otázku a AI ti vráti odpoveď. Neskôr môžeš vytvoriť webové UI s pomocou frameworkov ako Flask či FastAPI. Tam môžeš pridať rôzne funkcie, ako sú ukladanie histórie konverzácie, prípadne možnosť nahratia log súborov a ich okamžitej analýzy.
V praxi si vytvoríš jednoduché Python skripty, ktoré prepojíš s tvojím AI kódom. Napríklad: Teraz máš jednoduchý API endpoint, kam môžeš posielať otázky (prompt) a dostaneš textovú odpoveď.
Praktický príklad: Vytvorenie AI asistenta pre generovanie testovacích prípadov (Python + OpenAI API):
Pre získanie konkrétnej predstavy, ako to môže vyzerať v praxi, si ukážeme veľmi jednoduchý príklad AI asistenta, ktorý generuje testovacie prípady na základe zadania. Predstav si, že testuješ e-shopový košík. Chceš, aby tvoj AI asistent prišiel s návrhom testov, ktoré overia funkčnosť košíka v rôznych scenároch.
V tomto skripte vidíš, ako posielame popis funkcionality e-shopového košíka do modelu. Model nám potom vráti text s návrhom testovacích prípadov. Samozrejme, niektoré z nich budú možno príliš všeobecné a budeš ich musieť upraviť. Čím konkrétnejšie a detailnejšie budeš promptovať AI, tým lepšie výsledky budeš mať.
Budúcnosť AI asistentov
AI asistenti a agenti sú zatiaľ vnímaní ako podpora, no v blízkej budúcnosti sa z nich môžu stať hlavní hráči testovacieho procesu. Podľa odborníkov sa čoraz viac presúvame od jednoduchého používania umelej inteligencie k tzv. AI-first testovaniu, kde AI navrhuje, prioritizuje aj exekuuje testy samostatne.
V budúcnosti očakávame:
- ešte vyššiu mieru autonómnosti – umelá inteligencia bude schopná reagovať na neočakávané zmeny bez ľudského zásahu,
- personalizované testovanie – AI si zapamätá tvoj projekt, jeho slabé miesta a podľa toho navrhne testovanie,
- prepojenie s ďalšími oblasťami ako UX, monitoring, bezpečnosť – čím vznikne úplne nový ekosystém autonómneho testovania.
AI nebude len „pomocník“, ale stratég. Firmy, ktoré to pochopia, získajú výrazný náskok v rýchlosti aj kvalite vývoja.
FAQ – najčastejšie otázky o AI asistentoch na testy
Čím sa líšia AI asistenti od klasických automatizačných nástrojov?
Asistenti dokážu analyzovať kontext, prispôsobovať sa zmenám a generovať odporúčania – nielen slepo opakovať preddefinované kroky. V porovnaní s klasickými nástrojmi sú flexibilnejší a „myslia“, nie len vykonávajú príkazy.
Je nasadenie umelej inteligencie do testovania vhodné aj pre menšie tímy?
Určite áno. Mnoho inteligentných nástrojov je navrhnutých s dôrazom na používateľskú jednoduchosť a rýchlu implementáciu. Aj malý tím môže s umelou inteligenciou získať konkurenčnú výhodu vďaka automatizácii a lepšiemu pokrytiu testami.
Čo znamená „AI-powered testing“ a prečo by ma malo zaujímať?
AI-powered testing označuje využitie umelej inteligencie pri navrhovaní, vykonávaní a vyhodnocovaní testov. Nejde len o automatizáciu krokov, ale o inteligentné testovanie, ktoré sa prispôsobuje zmene prostredia, učí sa z predchádzajúcich chýb a pomáha prioritizovať, čo treba testovať najskôr. Umožňuje rýchlejšie release cykly a lepšiu kvalitu softvéru.
AI asistent ti pomôže efektívnejšie využívať umelú inteligenciu na testovanie softvéru
Testovanie nie je len o nájdení chýb, ale aj o zabezpečení, že produkt splní očakávania používateľov. Keď do toho procesu zapojíš AI, získaš spoľahlivého „kolegu“, ktorý ti ušetrí hodiny monotónnej práce, navrhne nové testovacie scenáre a poskytne cenné pohľady z iného uhla pohľadu. Pri správnom použití inteligentných nástrojov môžeš dokonca posunúť kvalitu svojich riešení na úplne novú úroveň.
Zdroje:
- https://www.getxray.app/blog/how-qa-teams-leverage-ai-assistants
- https://aisera.com/chatbots-virtual-assistants-conversational-ai/
- https://testrigor.com/blog/ai-assistants-vs-ai-agents/
- https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/20/ai-based-test-assistants-and-the-future-of-test-automation/
