人力资源执行的软件测试仍然具有其价值，尽管人工智能 （AI） 是使该过程更轻松、更快、更清晰的好方法。总有一天，AI的新兴技术可能会迫使软件测试人员开始在其他地方寻找新的工作。但不要被这样的预测绊倒。
实施AI和机器学习的策略还远远不够完善;公司仍然有很多挑战需要解决。然而，有一点是肯定的：QA专业人员使用AI将提升整个测试过程，提高测试人员的专业技能，并有助于业务增长。
AI 集成将给测试人员带来什么？
提高精度
传统的测试仍然需要人力资源进行源和数据分析。但是，让我们承认这一点：即使是最有经验的QA工程师也容易犯错误，这是可以的。由于数据丰富，测试人员失去了对软件 QA 的关注，而忽略了一些重要的缺陷。在项目利益干系人注意到它之前，消费者会发现这些错误。通常，这种情况会损害品牌声誉和产品在市场上的定位。
这就是AI和机器学习技术出现现场。他们教授系统来学习源分析，并在将来应用知识。通过这种方式，AI 测试仪会提供更准确的结果。使用 AI 技术进行数据分析，消除了人为错误概率，缩短了运行测试和查找可能缺陷的时间。因此，QA 团队不会超载大量数据来处理。
QA 工程师的新角色
AI 测试是提高整个测试过程效率的一种有前途的方法。由于它将接管测试执行的庞大负载，QA 工程师将开发新的技能。使用 AI 需要使人工智能测试、神经语言编程、数学优化、商业智能、算法分析方面的能力多样化。
《世界质量报告》的专家认为，尽管AI的做法已经成熟，但缺乏如此高素质的专业人员。因此，这些公司必须投资于其 QA 团队的技能发展。最近一期的《世界质量报告》提出了QA工程师的三个新兴角色：
AI 测试专家
与传统测试技能一起，它们还构建机器学习算法、理解数学模型以及研究自然语言处理范式。
AI QA 策略师
此团队处理业务流程中的 AI 角色。通过广泛了解数据流、数学优化和机器人技术，他们找到了将 AI 质量保证实践实现到整个业务生命周期中的方法。
数据科学家
作为 QA 团队的一部分，分析人员筛选数据、使用统计信息并进行预测分析，以构建基于 AI 的 QA 战略所需的模型。
“我们的智慧使我们成为人类，而人工智能是这种品质的延伸。
扬·勒库恩，计算机科学家
预测 QA 工程师将转变为测试自动化团队。他们将担任监督角色，并教导AI执行一系列测试。软件测试帮助的创始人VijayShinde认为AI可以占据近70%的重复测试空间。无论如何，人类将需要控制测试结果，并专注于其余30%的测试来处理用户场景测试，例如。此外，测试经理仍负责工具、工作流建模和环境设置
预测分析
《世界质量报告》的相同数据估计，64% 的公司将暗示 AI 纳入质量保证战略，以改善客户流程。IT 领域的市场需求从未停止增长，企业需要找到一种方法来预测客户需求并超越竞争对手。对于软件测试公司的预测分析来说，这是一项艰巨的工作。AI 和机器学习可能有助于快速分析客户数据分析，以阐明他们对新产品和功能的偏好。
测试中的机器学习
机器学习 （ML） 是一种基于模式识别的技术。算法分析信息音调并识别预测模式。这样可以转换自动化测试方法，因为 ML 不需要用户界面来测试。大部分自动化 QA 都是以后端为中心的过程。
UI 测试
在进行最终用户体验时，使用 ML 自动程序可能很有帮助。大多数现代应用在设计、功能或界面上都有类似的模式。例如，您可以轻松地在在线商店中找到购物车、产品筛选器和付款窗口。机器人可以接受特定软件区域的培训，以运行比回归测试更多的测试用例。使用可视化验证工具进行基于图像的测试是 ML 识别的一种新潮模式。QA 工程师可以创建一个简单的机器学习测试，自动发现软件中的视觉缺陷。
Api
ML 测试工作有助于对 API 层进行有效的检查。算法接管了测试脚本的分析，而测试人员不会因为进行大量的 API 调用而陷入困境。
战略导向
通常，QA 工程师运行整个测试套件只是因为代码中的小更改。使用 ML 工具可以定义运行所需的最小数量的测试，以检查代码修改的相关性。它还分析了易受攻击的软件领域和当前的测试覆盖率。
前进道路上的挑战
尽管 AI 似乎是 QA 未来的基石，但实现它并非易事。在软件测试中，AI 的采用存在一系列障碍。
不断大数据
处理非结构化数据需要额外的人力资源和财政支持。如今，组织几乎无法处理繁重的数据分析，无法继续使用机器人或认知平台。
AI 集成
目前，这些公司未能在 AI 技术的帮助下确定要改进的业务领域。此外，大多数 QA 组织都找不到方法用于 AI 技术。团队需要首先积累专业知识，才能形成 AI 和业务生命周期。
缺乏AI知识
如前所述，智能测试拓宽了测试人员的技能和专业知识。填补这一差距只是时间问题。然而，随着越来越多的组织尝试”智能 QA”，2019 年对合格专业人员的需求将会增加如果我们滥用它，这将是一个风险。如果我们正确使用，它可以是我们的合作伙伴。
– 软银创始人松下
AI 驱动测试自动化工具
当然，AI的出现是不可避免的。但无论假设是什么，我们相信在 AI 接管整个测试过程之前，仍有大量时间。如今，由于创新的 AI 自动化测试解决方案，企业和 QA 工程师谈论了很多关于所谓的”第三波测试自动化浪潮”。让我们来看看其中的一些：
茄子AI。此版本使用智能算法来导航软件、预测缺陷并解决具有高级数据相关性的问题。它支持自动化任何测试自动化引擎，提供测试覆盖率和结果的图形分析。
应用。该工具通过机器学习对软件进行深入分析，并生成应用认知生成的”应用蓝图”模型。蓝图承诺在几分钟内生成大量测试用例。除了 AI，Appvance 还意味着测试设计器，这是一种记录和回放功能。测试设计器与数据驱动测试、屏幕截图比较以及 DOM 或 AJAX 自动捕获相结合。
应用工具。由 AI 提供支持的可视化测试工具。智能认知视觉有助于勾勒出应用的预期设计。 Applitools提供了一种可视化比较算法，用于检测和报告在应用用户界面中发现的任何差异。该工具擅长运行自动测试，并在几分钟内发现数千个接口不一致。
测试，艾。它标识软件的屏幕和元素，并驱动应用执行测试用例。该工具可根据元素的任何更改进行调整，甚至识别需要手动修正的部件。
测试西格玛。AI 驱动工具，用于连续自动化测试。它使用自然语言测试处理来编写高质量的自动测试。Testsigma 标识测试运行的相关测试用例，并防止意外的测试失败。
借助 AI，软件测试团队可以超越手动测试模型的传统路线，逐步迈向自动化且基于精度的连续测试流程。QA 专家必须将 AI 机器人视为一种有用的补充，这将减少工作负载，使测试人员的生活更加轻松。