AI-gedreven testautomatisering: QA voor moderne ERP-systemen revolutioneren

Kunstmatige intelligentie heeft veel industrieën getransformeerd en testautomatisering is geen uitzondering meer.

Echter, hoewel testautomatisering foutgevoelige, tijdrovende en kwetsbare handmatige testpraktijken grotendeels heeft vervangen, moet er nog veel meer gedaan worden.

Met ERP-leveranciers die maandelijks of kwartaalmatig nieuwe updates uitrollen, staan QA-teams onder enorme druk om hun ERP-systemen up-to-date te houden.

In een scenario waar testtijdlijnen korter worden, wordt traditionele testautomatisering niet meer als een haalbare oplossing beschouwd, omdat het aanzienlijke inspanning vereist voor testcreatie, veel tijd verbruikt bij het identificeren van testscenario's, ontwikkeling en onderhoud van automatiseringsscripts.

Het is tijd voor de testautomatiseringsindustrie om kunstmatige intelligentie te omarmen om de uitdagingen van traditionele testautomatisering aan te pakken.

In dit artikel bespreken we de uitdagingen geassocieerd met traditionele testautomatisering en hoe AI die uitdagingen kan aanpakken.

Testscriptontwerp

De meeste traditionele testautomatiseringsframeworks zijn ontwikkeld met een programmeursmindset. Omdat zakelijke gebruikers geen programmeurs zijn, vinden ze het moeilijk om testscripts te maken.

Om beter te begrijpen, overweeg een voorbeeld van SAP-testautomatisering. Hierin zijn functionele gebruikers verplicht testcases te maken omdat ze hun dagelijkse bedrijfsprocessen het beste kennen. Omdat ze geen expertise in programmeren hebben, is het moeilijk voor ze om automatiseringsscripts te maken.

Oplossing: Dit probleem kan perfect worden aangepakt met AI. Door gebruik te maken van AI's subset Natural Language Processing (NLP), kan het probleem van automatiseringsscriptcreatie worden opgelost. NLP stelt Business Analysten, Functionele Consultants, Handmatige Testers, QA-managers en stakeholders in staat testcases in het Engels te schrijven zonder specifieke regels die geleerd of begrepen hoeven te worden. Een dergelijk testautomatiseringsframework is Opkey, dat zakelijke gebruikers in staat stelt testcases in platte taal te maken en de AI-gestuurde engines genereren autonoom scripts die door iedereen in de projectteams uitgevoerd kunnen worden.

Testonderhoud

Met traditionele testautomatiseringsframeworks worstelen testingenieurs continu om de testautomatiseringsscripts te onderhouden elke keer dat een update wordt uitgerold. De reden is dat traditionele tools objectlocators gebruiken, zoals ID, Naam, XPath of CSS voor testdoeleinden. Wanneer de UI verandert door de introductie van nieuwe schermen of knoppen of veranderingen in gebruikersstromen, neigen de testautomatiseringsscripts te breken.

Om beter te begrijpen, overweeg een voorbeeld van Oracle Cloud-testing. Oracle rolt kwartaalupdates uit. Bij elke update is er een mogelijkheid van breuk van automatiseringsscripts. Overweeg nu hoeveel inspanning en tijd vereist is als QA-teams de scripts handmatig moeten onderhouden.

Oplossing: De pijnpunten van testonderhoud kunnen perfect worden aangepakt met machine learning-gebaseerde self-healing-technologie. Machine learning is een subset van AI en helpt bij het reduceren van "ruis" binnen de DevOps-pipeline. Testautomatiseringsframeworks zoals Opkey zijn voorzien van self-healing-mogelijkheden die autonoom de veranderingen in elementlocators (ID) of schermen/stromen identificeren en deze autonoom herstellen zonder menselijke tussenkomst.

Testprioritering

Wat te testen is nog steeds een miljardenvraag. Terwijl testcases worden geschreven of een regressiesuite wordt uitgevoerd, worden testers vaak gedreven door hun ervaring of waarschijnlijk door gokken over hoe eindgebruikers interactie hebben met de applicatie. Dit leidt tot twee scenario's (1) over-testen dat te veel tijd verbruikt (2) onder-testen dat uw blootstelt aan serieuze risico's.

Oplossing: AI-gestuurde testautomatiseringsframeworks bieden risicobasierte dekking. In plaats van de volledige regressiesuite uit te voeren, bieden AI-gestuurde algoritmes de minimum tests die uitgevoerd moeten worden voor een gegeven wijziging. Dit vermindert niet alleen de handmatige activiteit van QA-teams bij het identificeren van smoke/regressietests, maar garandeert ook 100% risicodekking door applicatie-updates.

Opkey gebruikt een risicobasierte testbenadering en voert testgap-analyse uit om u exacte testdekking te bieden. Door testgap-analyse, zero-code testautomatisering en AI-gestuurde impactbeoordeling te combineren, biedt Opkey 100% testdekking.

Snelheid en agiliteit winnen

Innovatieve ondernemingen zouden hun testen moeten transformeren door een AI-gestuurd testautomatiseringsframework als Opkey in te zetten. Geavanceerde technologieën zoals AI, machine learning en natural language processing versnellen niet alleen uw testproces, maar bieden ook risicodekking.

Kortom, u zult de snelheid en agiliteit krijgen waar u naar op zoek bent met AI-gestuurde testautomatiseringsframeworks zoals Opkey.