Gen AI hilft Entwicklern, das Schreiben von Code zu automatisieren

Wir haben viel über einige der größten Veränderungen gesprochen, die die KI-Technologie im Programmierberuf mit sich bringt. Einer der größten Vorteile der KI besteht darin, dass sie Entwicklern hilft, ihre Programme einfacher zu testen. Dies ist einer der Gründe, warum von Programmierern erwartet wird, bis 2028 über 12,6 Milliarden US-Greenback für KI-Code-Testtools ausgeben.

Bemerkenswerterweise hat generative KI wenig Einfluss auf die Testautomatisierung gehabt. Microsoft hat außerordentlich ausgefeilte KI in Workplace- und Home windows-Produktionsversionen integriert. Dies ist eines der vielen Beispiele dafür, wie KI kann in Low-Code-Umgebungen von Vorteil sein.

Wird das Testen von Software program mit der Veröffentlichung einer brandneuen Suchmaschine, die auf generativer künstlicher Intelligenz basiert, wirklich viel komplexer? Sind die aktuellen Methoden zur Automatisierung von Checks einfach überlegen? Vermutlich nicht.

Experten für Testautomatisierungim Gegensatz zu vielen manuellen Softwaretestern, haben die Versprechen der KI häufig ignoriert. Viele dieser Ingenieure konzentrieren sich jetzt darauf, Java zu lernen und sich mit Check-Frameworks vertraut zu machen, in der Hoffnung, Schaltflächen und andere Funktionen zu konstruieren, die den Fortschritt des Entwicklungsteams unterstützen. Veteranen der Testautomatisierung beherrschen Sprachen wie Python oder Java und sind erfahren im Umgang mit Check-Frameworks wie Selenium, Appium oder Playwright. Sie sind sehr stolz auf ihre Fähigkeiten.

Künstliche Intelligenz warfare für diese Techniker schon immer ein kleines Mysterium, eine Artwork kryptische Blackbox, deren vollständiges Verständnis jahrelange Ausbildung und erhebliche Rechenleistung erfordert. Sie haben die Annahme, dass sich Testautomatisierungsingenieure in ihrem Kompetenzbereich wohlfühlen, in der Regel akzeptiert. Generative KI hat das Gleichgewicht jedoch in jüngster Zeit in mehrfacher Hinsicht gestört.

Die Zukunft der Testautomatisierung

Da die Fähigkeit, grundlegende Java/Selenium-Checks mit KI zu erstellen, immer alltäglicher wird, befürchten einige, dass ihre Fähigkeiten nicht mehr unbedingt erforderlich sind. Sie argumentieren, dass der generierte Code menschlicher Aufsicht und „sorgfältiger Kuratierung“ bedarf, und stellen die Zuverlässigkeit der KI-Ausgabe in Frage. Diese Sichtweise zeichnet jedoch ein unvollständiges Bild.

Betrachten Sie KI nicht als Ersatz, sondern als leistungsstarken Accomplice. KI ist zwar hervorragend darin, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, aber es fehlt ihr immer noch die menschliche Fähigkeit, Kontext, Benutzerverhalten und die gesamte Anwendungslandschaft zu verstehen. Komplexe Entscheidungspunkte, Randfälle und einige Testszenarien erfordern weiterhin das Fachwissen menschlicher Tester. Mit anderen Worten: Es wird weiterhin eine Nachfrage nach Experten geben, die wissen, wie man Verwenden Sie Sprachen wie Java, um KI zu erstellen.

Daher liegt die Zukunft der Testautomatisierung nicht in der vollständigen Automatisierung, sondern in der Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Testern. Tester werden KI nutzen, um grundlegende Skripte zu generieren und so Zeit für strategische Testaktivitäten auf höherer Ebene freizugeben. Sie können sich dann auf Folgendes konzentrieren:

• Umfassende Teststrategien entwickeln: Identifizieren kritischer Benutzerreisen, Priorisieren von Testfällen und Definieren von Erfolgskriterien.
• Definieren komplexer Testszenarien: KI hat möglicherweise Probleme mit Randfällen oder komplizierter Testlogik. Hier können menschliche Tester die Lücke schließen, indem sie spezifische Testfälle erstellen.
• Testergebnisse analysieren und interpretieren: Zwar kann KI Probleme identifizieren, menschliche Tester sind jedoch besser in der Lage, die Grundursache zu verstehen, Fehler zu priorisieren und die Qualität sicherzustellen.

Mit der Weiterentwicklung der KI verändert sich auch die Rolle der Tester. Ihr Fachwissen wird sich vom Schreiben von Code hin zur Bereitstellung kritischer Urteile und strategischer Anweisungen verlagern. Sie werden zu Testarchitekten, die KI als leistungsstarkes Device nutzen, um eine gleichbleibend hohe Softwarequalität sicherzustellen. Statt eines Nullsummenspiels wird dieser kollaborative Ansatz letztendlich zu einem robusteren und effizienteren Testprozess führen.

Der Geschwindigkeits- und Kostenvorteil der KI-gestützten Testautomatisierung

Das Unbestreitbare lässt sich nicht leugnen: KI-gestützte Testautomatisierung zeichnet sich im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Methoden durch enorme Geschwindigkeit und Kosteneffizienz aus. Studien haben gezeigt, dass KI Testcode deutlich schneller generieren kann, potenziell 10- oder sogar 100-mal schneller als ein erfahrener menschlicher Programmierer. Dies bedeutet eine drastische Reduzierung der Entwicklungszeit und der Ressourcen.

Es ist jedoch wichtig, die potenziellen Genauigkeitsbeschränkungen von KI-generiertem Code zu berücksichtigen. Dies könnte zwar deutlich günstiger sein, doch wenn die generierten Checks häufig fehlerhaft sind (selbst bei einer Fehlerquote von 1 % oder 10 %), könnten die Kosteneinsparungen durch die Notwendigkeit einer umfangreichen manuellen Validierung und Nacharbeit zunichte gemacht werden.

Die Frontlinien kennen: Was ist Check-Abdeckung?

Bevor Sie das Potenzial der generativen KI nutzen, müssen Sie die Testabdeckung von Software program verstehen. Dabei handelt es sich um ein Maß, das beim Testen von Software program verwendet wird, um anzugeben, wie oft der Quellcode eines Programms den Testprozess durchläuft.

„Eine hohe Abdeckung verringert die Wahrscheinlichkeit unentdeckter Fehler, da sie zeigt, dass ein größerer Teil des Codes ausgewertet wurde.“

Warum ist es wichtig?

Wenn Sie wissen, welche Teile bereits getestet wurden, können Sie leichter erkennen, welche Codeabschnitte möglicherweise noch mehr Checks erfordern. So können Sie Risiken reduzieren, die Softwarequalität verbessern und sicherstellen, dass das fertige Produkt die Erwartungen erfüllt.

„Eine hohe Testabdeckung gewährleistet ein qualitativ hochwertiges Produkt, indem sie die Wahrscheinlichkeit unentdeckter Fehler in der Produktion verringert.“

Öffnen Sie beispielsweise eine Banking-App, ohne die Überweisungsfunktion gründlich zu testen. Wenn Mängel unbemerkt bleiben, kann es für Verbraucher zu finanziellen Schäden kommen.

• Die unvollkommene Realität von Testcode: Es stimmt, dass viele Testcodes, ob manuell oder automatisiert, hinsichtlich Architektur und Stabilität verbesserungswürdig sind. Dies eröffnet der KI die Möglichkeit, neue Perspektiven einzubringen und möglicherweise sogar bestehende Testcodebasen zu verbessern.
• Widerstand gegen Veränderungen und Bestätigungsfehler: Tester sind, wie viele Fachleute, möglicherweise besorgt, dass KI ihre etablierten Arbeitsabläufe stören könnte. Manche versuchen vielleicht, ihre Vorurteile gegenüber KI durch schnelle Ablehnung zu bestätigen, anstatt ihre Fähigkeiten voll auszuloten.
• Unterschätzung der Fähigkeit der KI zur Selbstverbesserung: Die Idee, dass KI ihren selbst generierten Code überprüft, ist faszinierend. Dies unterstreicht einen wichtigen Aspekt moderner KI-Instruments: ihre Fähigkeit, zu lernen und ihre Ergebnisse durch Suggestions zu verfeinern. Wenn KI-generierter Code ohne diesen iterativen Prozess verworfen wird, verpasst man eine große Likelihood.

Kennen Sie Ihren Mitarbeiter: Generative KI

Nicht jede KI ist generativ. Es ist eine Klasse, die neue Daten produzieren kann, die den bereitgestellten Daten ähneln. Unter Verwendung bereits vorhandener Daten generieren diese Modelle neue, vergleichbare und dennoch unterschiedliche Daten hinsichtlich Mustern, Strukturen und Attributen. Typische Beispiele sind Texte, Bilder und Movies.

Generative KI-Implementierung zur Software program-Testabdeckung

• Behebung von Anforderungslücken: Schließen Sie Anforderungslücken, indem Sie potenzielle Fehler prognostizieren und fehlende Anforderungen analysieren.
• Proaktive Fehleridentifikation: Untersuchen Sie die Anforderungen gründlich, um potenzielle Mängel in der Anwendung proaktiv zu erkennen.
• Development analysen: Bewerten Sie die Sensibilität der Software program und identifizieren Sie Muster, um die Gesamtqualität zu verbessern.
• Fehlervorhersage durch Testfallüberprüfung: Sagen Sie Defekte voraus, indem Sie Testfälle prüfen und Abdeckungsprobleme beheben.
• Erweiterung der Automatisierungsabdeckung: Antizipieren Sie Defekte, die durch Probleme mit der Automatisierungsabdeckung entstehen, indem Sie die Automatisierungsabdeckung verbessern und erweitern.

Standpunkt

Softwaretest Ansätze haben mit der Einbeziehung von Gen AI in die Testfallgenerierung einen Paradigmenwechsel erfahren. KI verbessert und automatisiert die Identifizierung von Testfällen basierend auf Anforderungen und Codeanalyse. Dies verbessert die Abdeckung und ermöglicht eine schnellere Weiterentwicklung der Software program. Wir nähern uns einer Zeit, in der Softwareanwendungen nicht nur kreativ und funktionsreich, sondern auch angesichts ständiger Veränderungen zuverlässig und langlebig sind, da Entwicklungsteams die Leistungsfähigkeit von Gen AI beim Testen nutzen. Eine neue Ära in der Softwareentwicklung bricht an, in der das Testen nicht nur eine Part, sondern dank der Zusammenarbeit von menschlichem Fachwissen und künstlicher Intelligenz ein intelligenter und wesentlicher Bestandteil des gesamten Lebenszyklus ist.