Nahradí umelá inteligencia v budúcnosti QA a IT testerov?

Vznik veľkých jazykových modelov (LLM) spôsobil revolúciu v oblasti vývoja softvéru a vyvolal otázky o ich možnom vplyve na pracovné miesta v oblasti testovania softvéru. Vďaka schopnosti okamžite generovať obsah a kód ponúkajú tieto modely vývojárom novú produktivitu, čo vedie k zvýšeniu produkcie softvéru. Automatizácia testovania už dávno nahradila testerov vykonávajúcich prácu robotov, napríklad opakované vykonávanie tých istých testov. Testeri však nezmizli. Ich čas sa uvoľnil na navrhovanie ďalších a lepších testov a, samozrejme, na ich automatizáciu.

Otázkou však zostáva: nahradia veľké jazykové modely LLM umelej inteligencie úplne softvérových testerov? V tomto článku sa budeme zaoberať vplyvom týchto modelov na testovanie softvéru a rozoberieme, ako môžu testeri využiť umelú inteligenciu na zvýšenie svojej produktivity a efektívnosti.

Čo je umelá inteligencia?

Umelá inteligencia (AI – artificial intelligence) je oblasť informatiky, ktorá sa zaoberá vývojom inteligentných agentov, čo sú systémy, ktoré dokážu vnímať svoje okolie a reagovať naň spôsobom, ktorý je podobný tomu, ako to robia ľudia.

AI sa zaoberá širokou škálou problémov, vrátane:

  • Rozpoznávanie obrazu: AI sa dá použiť na rozpoznávanie objektov na obrázkoch alebo videách.
  • Rozpoznávanie reči: AI sa dá použiť na rozpoznávanie ľudskej reči.
  • Preklad jazykov: AI sa dá použiť na preklad medzi rôznymi jazykmi.
  • Hra: AI sa dá použiť na hranie hier ako sú šach, go alebo poker.
  • Automatizované rozhodovanie: AI sa dá použiť na automatizovanie rozhodovacích procesov.

Existuje mnoho rôznych spôsobov, ako sa AI dá implementovať. Jedným z najbežnejších spôsobov je použitie strojového učenia. Strojové učenie je metóda AI, ktorá umožňuje systému učiť sa z údajov.

AI má potenciál zmeniť mnohé aspekty nášho života. Môže sa použiť na automatizáciu úloh, ktoré sú teraz vykonávané ľuďmi a môže sa použiť na vytvorenie nových produktov a služieb.

Umelá inteligencia vs ľudskí IT testeri

Pozitívne pre testerov však je:

  • Zatiaľ čo umelá inteligencia môže automatizovať určité typy testovania (prečítaj si článok ChatGPR a automatizácia testov), stále existujú aspekty testovania softvéru, ktoré si vyžadujú ľudské odborné znalosti a úsudok. Najmä pri riešení zložitých scenárov alebo problémov s používateľskou skúsenosťou (user experience).
  • Modely AI sa musia trénovať a aktualizovať, aby držali krok s vyvíjajúcimi sa technológiami a novými postupmi vývoja softvéru. Ľudskí QA testeri sú často lepšie vybavení na to, aby sa rýchlo prispôsobili a naučili nové technológie.
  • Modely AI sa spoliehajú na údaje a môžu zdediť predsudky z tréningových údajov, čo môže viesť k skresleným výsledkom testovania alebo k prehliadnutiu určitých problémov. Ľudskí testeri môžu počas testovania poskytnúť kritický pohľad a zvážiť etické dôsledky.
  • Ľudskí IT testeri zohrávajú dôležitú úlohu pri spolupráci s vývojármi, produktovými manažérmi a inými zainteresovanými stranami s cieľom pochopiť požiadavky, poskytnúť spätnú väzbu a určiť priority testovania. Efektívna komunikácia a schopnosť spolupráce sú pri testovaní softvéru nevyhnutné, čo nástroje umelej inteligencie môžu ťažko reprodukovať.
  • Inžinier testovania na základnej úrovni môže prekonať súčasný najmodernejší model GPT-4 pre testovanie softvéru. Naše ľudské generalizované zručnosti nám môžu poskytnúť výhodu oproti modelu. Ako to však ovplyvní pracovné miesta, ak súčasnú úroveň nedokáže prekonať? Túto otázku sa oplatí položiť a preskúmať.

Ale – prínosy umelej inteligencie v testovaní softvéru

  1. Technológie umelej inteligencie dosiahli významný pokrok v písaní programov, hoci nie sú bezchybné. Výrazne však zvýšili produktivitu vývojárov.
  • Výsledkom tejto zvýšenej produktivity je väčší objem softvéru vytvorený v kratšom čase, čo vytvára viac príležitostí na testovanie softvéru.
  • Okrem toho niektoré startupy s umelou inteligenciou dokonca začali generovať unit testy počas fázy vývoja, čo časom viedlo k zlepšeniu kvality aplikácií.
  • Je však dôležité poznamenať, že generatívna AI môže zavádzať chyby. Hoci môže pomôcť včas zachytiť chyby, nemôže úplne nahradiť odborné znalosti ľudí v oblasti testovania.
  1. Druhou časťou sú nástroje na zvýšenie produktivity QA. V súčasnosti môžeme generovať testovacie prípady a testovacie údaje napr. pomocou stránky juniorqa, čím sa zvyšuje produktivita testovania softvéru.

Časom sa objaví množstvo ďalších nástrojov a nastane erupcia produkcie softvéru, ktorý zlepší produktivitu testovania softvéru. Algoritmy umelej inteligencie dokážu analyzovať obrovské množstvá údajov a vykonávať rozsiahle testovacie scenáre, ktoré by pre samotných ľudských testerov nemuseli byť realizovateľné. To môže zlepšiť pokrytie testov a lepšiu identifikáciu potenciálnych problémov alebo chýb.

  1. Nástroje, ako je GitHub Copilot, sa môžu použiť na vytváranie automatizačných skriptov na zvýšenie produktivity automatizácie.

Hoci umelá inteligencia nenahradí softvérových testerov, určite zvýši produktivitu. Za predpokladu dvojnásobného zvýšenia produktivity môžeme potrebovať len polovicu súčasného počtu zamestnancov, čo bude mať za následok stratu zamestnania pre približne polovicu pracovnej sily.

Protiargument však naznačuje, že ak AI zlepší produktivitu dvakrát, môžeme dostať viac projektov na testovanie, než len zdvojnásobiť pracovné zaťaženie. Napriek tomu je veľmi dôležité uvedomiť si, že rozsah projektu, časový harmonogram, dostupnosť zdrojov a obchodné priority ovplyvňujú celkový dodaný softvér, ktorý presahuje samotnú produktivitu vývojárov.

Vzhľadom na tieto faktory je pravdepodobné, že zavádzania umelej inteligencie v oblasti testovania softvéru zmení stabilitu počtu pracovných miest, ale nenahradí testerov na 100 percent.

Umelá inteligencia v testovaní softvéru

Umelá inteligencia sa vďaka svojej schopnosti automatizovať opakujúce sa úlohy, analyzovať obrovské objemy údajov a objavovať vzory dostáva čoraz viac do popredia v oblasti testovania softvéru. S cieľom podporiť testerov v ich práci, zvýšiť produktivitu a zlepšiť kvalitu softvérových produktov sa vytvárajú nástroje a frameworky na testovanie poháňané umelou inteligenciou. Pozrime sa na niektoré z hlavných spôsobov, ako sa pri testovaní softvéru využíva AI.

Automatizácia testov – Automatizácia testov je jedným z hlavných spôsobov, ako sa AI využíva pri testovaní softvéru. Automatizované testovacie prípady môžu byť generované a vykonávané algoritmami AI, ktoré boli vyškolené na rozpoznávanie vzorov v softvérových systémoch. V porovnaní s ručným vytváraním a spúšťaním testovacích prípadov je to efektívnejšie z hľadiska času a úsilia. Okrem toho, že sa dokážu prispôsobiť a opraviť, systémy automatizácie testovania riadené AI sú trvácnejšie a odolnejšie.

Generovanie testovacích prípadov – Skúmaním testovaného programu môže AI pomôcť pri generovaní efektívnych testovacích prípadov. Algoritmy AI sa môžu učiť z predchádzajúcich údajov, presne určiť kľúčové komponenty programu a poskytnúť testovacie prípady, ktoré zohľadňujú rôzne scenáre a to s využitím techník, ako je strojové učenie. Týmto spôsobom sa môže zvýšiť pokrytie testov a nájsť skryté chyby.

Predpovedanie a analýza chýb – Umelá inteligencia môže pomôcť pri analýze a predpovedaní chýb softvéru. Systémy AI môžu analýzou historických údajov o chybách nájsť trendy a anomálie, ktoré naznačujú možné slabé miesta. To môže pomôcť pri určovaní priorít testovacieho úsilia a sústredení sa na kľúčové prvky alebo funkcie, pri ktorých je väčšia pravdepodobnosť výskytu problémov.

Testovanie výkonnosti – Umelá inteligencia (AI) môže zlepšiť testovanie výkonnosti (performance testing) modelovaním rozsiahlych interakcií používateľov a záťažových testovacích situácií. Presnejšie vyhodnotenie výkonnosti je možné vďaka schopnosti algoritmov AI vytvárať realistické modely zaťaženia a dynamicky sa prispôsobovať meniacemu sa pracovnému zaťaženiu. Týmto spôsobom možno optimalizovať systémové zdroje a nájsť úzke miesta výkonu a problémy so škálovateľnosťou.

Rýchlejšia identifikácia chýb – Vedel si, že v súčasnosti je najzávažnejším problémom v oblasti QA obrovské množstvo údajov, ktoré musia testeri v danom období analyzovať? A väčšina práce priemerného testera (niekedy až 80 %) zahŕňa skúmanie stoviek alebo dokonca tisícov prípadov v procese regresie. Na druhej strane, nové nástroje umelej inteligencie by mohli skrátiť čas, ktorý je potrebný na nájdenie chýb v softvéri. Pri prechode z manuálneho testovania na platformu na automatizáciu testovania s umelou inteligenciou sa totiž využívajú veľké objemy údajov. A určite ťa poteší, že umelá inteligencia uprednostňuje veľké množstvo údajov, aby sa mohla učiť. A čím viac sa dokáže naučiť, tým lepšie môže využívať rôzne scenáre testovania.

Zníženie nákladov na vývoj – Bez ohľadu na metodiku sú kvalita produktu a rýchly čas uvedenia na trh najvyššími prioritami pri vývoji moderného softvéru a mnohí projektoví manažéri vedia, čo je potrebné na zabezpečenie oboch. Dobrou správou je, že škálovanie automatizácie testovania môže výrazne znížiť náklady na vývoj a testovanie. Aj nárazové testovanie poháňané umelou inteligenciou má potenciál tieto náklady ešte viac znížiť. Presne totiž určuje konkrétne oblasti alebo prvky aplikácie ovplyvnené danou verziou a identifikuje testovacie prípady potrebné na testovanie týchto oblastí.

Zvýšená presnosť – Tradičné testovanie si stále vyžaduje ľudské zdroje a priznajme si, že aj tí najskúsenejší inžinieri QA sú náchylní robiť chyby. Testeri sa kvôli rozsiahlym údajom prestávajú sústrediť na zabezpečenie kvality softvéru a prehliadajú niektoré dôležité chyby. A práve tu prichádzajú na scénu technológie AI a strojového učenia. Učia systémy učiť sa analýzu zdrojov a aplikovať znalosti v budúcnosti. Takto tester s umelou inteligenciou prichádza s každým opakovaním k presnejším výsledkom. Použitie technológií AI na analýzu údajov teda eliminuje pravdepodobnosť ľudskej chyby.

Zlepšené vizuálne regresné testovanie – Vizuálne testovanie overuje, či používateľské rozhranie aplikácie vyzerá tak, ako má, v rôznych scenároch, ako sú zariadenia, webové prehliadače a rozlíšenia obrazovky. (Pre viac informácií si pozri článok Aplitools a testovanie UI.) Tento proces môže typicky vytvárať nekonzistentné výsledky v dôsledku drobných zmien, ako je napríklad odchýlka prvku o 1 alebo 2 pixely, čo vyvoláva falošné upozornenia. Niektoré platformy používajú algoritmy umelej inteligencie na zlepšenie analýzy obsahu aplikácie. Tieto systémy zhromažďujú informácie, ktoré časom ušetria množstvo času tým, že odhalia významné rozdiely a zároveň ignorujú drobné zmeny, ktoré by iné nástroje mohli označiť ako zmenu.

Ľudský element

Aj keď má umelá inteligencia veľký potenciál pre testovanie softvéru, je nevyhnutné pamätať na to, že človek je stále nevyhnutnou súčasťou. Napriek tomu, že umelá inteligencia je v súčasnosti možno najlepšou technológiou na svete, na dosiahnutie dokonalých výsledkov je stále potrebný ľudský zásah. Proces testovania ťaží z kritického myslenia, vynaliezavosti a predmetových znalostí, ktorými prispievajú ľudskí QA testeri.

Dokážu robiť veci, ktoré samotná AI môže ťažko zvládnuť, vrátane skúmania neznámych území, rozpoznávania problémov s použiteľnosťou a posudzovania celkovej používateľskej skúsenosti. Výsledkom je, že budúcnosť testovania softvéru bude pravdepodobne založená na spolupráci, pričom umelá inteligencia bude pracovať ako doplnok k ľudským testerom, a nie ako ich náhrada.

Umelá inteligencia a budúcnosť testovania softvéru

AI a testovanie softvéru – problémy a obmedzenia

Využívanie umelej inteligencie pri testovaní softvéru nie je bez problémov a obmedzení, a to aj napriek jej potenciálnym výhodám. Niekoľko obmedzení je uvedených nižšie:

Etické otázky a otázky zaujatosti – Systémy AI nemusia byť schopné zohľadniť etické otázky pri testovaní softvéru, ako sú napríklad problémy so súkromím alebo zisťovanie zaujatosti. Na zvládnutie týchto etických otázok sú kvalifikovanejší ľudskí testeri.

Obmedzené porozumenie – Pre AI by mohlo byť ťažké pochopiť širší kontext testovaného produktu, ktorý zahŕňa znalosti o doméne, očakávania používateľov a špecifické potreby odvetvia. Toto obmedzenie môže viesť k zisteniam testovania, ktoré sú buď falošne pozitívne, alebo falošne negatívne.

Veľké časové a finančné investície – Na vyškolenie a konfiguráciu testovacích nástrojov založených na AI pre konkrétnu aplikáciu sú potrebné čas a peniaze. Spoločnosti s menšími zdrojmi alebo menšie tímy vyvíjajúce softvér si tieto výdavky nemusia dovoliť.

Chýba ľudská intuícia – Keďže pomáha testerom pristupovať k zložitým problémom z viacerých uhlov, zohľadňovať rôzne pohľady a identifikovať skryté ťažkosti, ktoré je pre AI náročné správne napodobniť, ľudská intuícia zohráva pri testovaní softvéru kľúčovú úlohu.

Pohľad do budúcnosti

Budúcnosť vyzerá veľmi sľubne. Očakáva sa, že symbiotické prepojenie medzi umelou inteligenciou a ľudskými testermi pri testovaní softvéru bude pokračovať. Proces testovania sa bude naďalej vyvíjať a bude rozšírený o umelú inteligenciu, ktorá bude automatizovať opakujúce sa úlohy, zvyšovať efektivitu a ponúkať prehľadné údaje. Úlohy vyššej úrovne, ako napríklad prieskumné testovanie, hodnotenie použiteľnosti a strategické plánovanie testov, budú hlavnými oblasťami, na ktoré sa budú sústrediť ľudskí testeri. Výsledkom spoločnej stratégie bude robustnejšia a kvalitnejšia softvérová aplikácia, ktorá bude využívať schopnosti AI aj ľudských testerov.

Záver

Na záver možno konštatovať, že umelá inteligencia spôsobuje revolúciu v odvetví testovania softvéru tým, že automatizuje procesy, vytvára testovacie prípady, predvída problémy a zlepšuje testovanie výkonnosti. Myslíme si, že AI úplne nenahradí ľudských testerov. Aj napriek týmto prvým zábleskom potenciálu umelej inteligencie jej integrácia do existujúcich procesov stále čelí výzvam. Obavy o ochranu súkromia, dôvera v automatizované výstupy a začlenenie nových systémov sú len niektoré z prekážok, ktoré musia organizácie prekonať, ak chcú využiť výhody AI. Musíme tiež prekonať obavy, že AI nás pripraví o naše pracovné miesta, pretože AI nástroje a služby nenahrádzajú kreativitu a kritické myslenie potrebné na výrobu stabilného a spoľahlivého softvéru. Práve v tom budú mať testeri vždy výhodu oproti automatizovaným systémom.

Myslíme si, že stratégia spolupráce, ktorá využíva umelú inteligenciu na doplnenie schopností ľudských testerov, je smer, ktorým sa bude testovanie softvéru v budúcnosti uberať. Tímy vyvíjajúce softvér môžu kombináciou výhod AI a ľudských testerov zvýšiť produktivitu, zlepšiť kvalitu a skrátiť čas potrebný na predaj svojich produktov. Z tohto dôvodu tu AI zostane, nie však preto, aby eliminovala testovanie softvéru, ale aby ho zlepšila.

Ak vieš po nemecky a hľadáš si prácu ako IT tester, prezri si naše benefity pre zamestnancov a reaguj na najnovšie ponuky práce.

O autorovi

Michaela Kojnoková

Agile Test Engineer

Po štúdiu informatiky na ŽU a TUKE som sa najviac ponorila do oblasti automatizácie testovania. Okrem toho sa venujem tvorbe webov, databázam, dátovej analytike, umelej inteligencii a strojovému učeniu. Mám rada cestovanie, šport a najviac si užívam čas strávený v prírode s mojimi blízkymi. LinkedIn

Daj nám o sebe vedieť