不可否认，围绕人工智能的兴奋已经吸引了测试人员的注意力，就像 IT 领域的工程师和专业人士一样。当我们步入 2024 年时，问题出现了：测试人员的未来会怎样< /a> 在人工智能领域？我记得在 2018 年就曾提出过类似的问题，当时云计算的流行已成为必不可少的组成部分，迫使每个软件解决方案和专业人员进行调整，以便在不断发展的 IT 环境中保持相关性。
与任何敬业的专业人士一样，适应不断变化的时代并提高技能不仅可以为个人成长提供战略优势，还可以让您处于领先地位。 2020年以来，人工智能（AI）经历了观察阶段。然而，在过去一年左右的时间里，随着模拟和民主化的出现，发生了显着的变化，这通过创新的聊天机器人和工具得到了体现。这些工具声称可以与您现有的测试自动化设置无缝集成，从而提高测试人员的工作效率。尽管取得了令人鼓舞的进展，但缺乏具体的案例研究表明，有些人不愿意一次性全部出去。
承认这种犹豫，重要的是要认识到我们范式转变的边缘，人工智能在提高测试实践的质量标准方面具有很大潜力。尽管具体的投资回报率可能尚未完全确定，但轨迹表明人工智能可以成为强化游戏质量的难题中不可或缺的一部分。它使测试专业人员能够以超越人类单独努力所能达到的速度实现运营效率。随着形势的发展，在测试中采用人工智能不仅是一种趋势，而且对于那些渴望在快速变化的技术领域蓬勃发展的人来说，也是一种战略需要。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在测试领域的利用正变得至关重要，市场正被几个关键应用所吸引。然而，必须谨慎对待这些进步：人工智能算法得出的结论的有效性本质上与其所训练的数据集的质量相关。
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预测分析：
- 值得注意的是，人工智能和机器学习被用于预测分析，促进根据规范和生产中应用程序的实际使用情况生成测试用例。
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自我修复自动化：
- 这涉及系统随着时间的推移进行学习，以有效地进行分类，根据产品不断变化的动态自主修复和调整测试。这不仅节省了宝贵的时间，还减少了对大量资源密集型测试维护的需求。
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增加覆盖范围：
- 人工智能和机器学习可以在提高测试覆盖率方面发挥至关重要的作用。通过识别现有测试套件中的差距，不仅可以扩大功能测试的覆盖范围，还可以扩大 NFR 测试，例如临时猴子测试和更广泛的安全测试。这确保了更全面、更稳健的测试策略。
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在生产中启用右移测试：
- 也许最具变革性的应用之一是促进生产中的右移测试。通过将人工智能和机器学习纳入测试过程，企业可以专注于 DevOps 周期的后期阶段。这种右移方法增强了检测和纠正生产环境中问题的能力，确保产品更具弹性和可靠性。这假设您可以在生产中保留仅供测试使用的数据。
虽然这些应用程序前景广阔，但强调数据质量的重要性至关重要。人工智能算法得出的结论和采取的行动仅与它们所训练的数据一样可靠。因此，细致的数据管理和模型训练方法对于充分发挥 AI 和 ML 在测试领域的潜力至关重要。
虽然将人工智能用于变革目的的前景无疑令人兴奋，但企业和专业人士在踏上这一旅程之前必须考虑几个因素。必须承认并理解一些值得仔细注意的陷阱：
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明确定义的用例：
- 确定人工智能可以在您的业务流程中提供有形价值或解决挑战的具体用例。
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实施时间表：
- 评估实施完全可靠的 AI 解决方案所需的时间。应制定切合实际的时间表来管理期望。
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价值与投资：
- 与人工智能实施方面的投资相比，评估预期获得的价值和成果。
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初始减速：
- 首先要为可能出现的放缓做好准备，因为团队会经历与 AI 和 ML 集成相关的学习曲线。
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连续解决方案调整：
- 认识到人工智能解决方案需要根据不断涌入的数据进行持续调整。人工智能可以按照您的方式提出很多建议，或者做超出您要求的事情，但经验丰富的测试人员根据整体价值、成本和金钱做出决策很重要。学会丢弃将比我们最初的看法更具挑战性。
本质上，测试人员仍然是技术领域不可或缺的一部分，他们的角色将会不断发展而不是减弱。过去在驾驭颠覆性趋势方面的成功表明，适应性是关键。无论是在令人兴奋的新趋势背景下蓬勃发展还是生存，拥抱变化的测试人员无疑将再次脱颖而出。