KI im Softwaretest
Softwaretests sind eine entscheidende Phase in der Entwicklung jeder Anwendung. Dabei handelt es sich um den Prozess der Bewertung von Funktionalität, Leistung und Qualität der Software, um sicherzustellen, dass sie die festgelegten Anforderungen erfüllt und wie vorgesehen funktioniert. Traditionelle Methoden des Softwaretestens können jedoch zeitaufwändig, mühsam und anfällig für menschliche Fehler sein. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel.
KI hat die Softwaretestbranche revolutioniert, indem sie schnellere, effizientere und genauere Testmethoden bietet. KI-gestützte Testwerkzeuge können große Datenmengen analysieren und Muster sowie Anomalien erkennen, die menschlichen Testern entgehen könnten. Sie können auch repetitive Tests und Simulationen in einem wesentlich höheren Tempo durchführen und dadurch Testzeiten und -kosten erheblich reduzieren. In diesem Artikel gehe ich auf die Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von KI im Softwaretesting ein und zeige auf, wie KI die Branche verändert.
Was ist KI?
KI bedeutet die Fähigkeit einer Maschine, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen und Entscheidungen treffen. KI kann durch regelbasierte Systeme, Expertensysteme, neuronale Netze und maschinelles Lernen umgesetzt werden. Mit Hilfe von Techniken und Algorithmen lernt KI aus Daten, trifft auf Mustern und Regeln basierende Entscheidungen und verbessert ihre Leistung im Laufe der Zeit.
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Im Softwaretesting können wir KI einsetzen, um die Softwarequalität und manuelle Testprozesse zu verbessern – zum Beispiel durch Testgenerierung, Testdatenerstellung und automatisiertes Schreiben von Testskripten.
KI und maschinelles Lernen
Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden manchmal synonym verwendet, sind jedoch nicht exakt dasselbe. KI bezeichnet die Fähigkeit einer Maschine, typische menschliche Tätigkeiten wie Lernen, Denken und Problemlösen auszuführen. Mit Hilfe von Algorithmen Daten auszuwerten, daraus zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, bezeichnet man als maschinelles Lernen – einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz.
KI und maschinelles Lernen können im Softwaretesting eingesetzt werden, um verschiedene Schritte im Testprozess zu automatisieren. Beispielsweise können KI-basierte Testlösungen die getestete Anwendung analysieren und Testfälle generieren, damit wichtige Bereiche abgedeckt sind. Dadurch sparen Softwaretester Zeit und Mühe und können darauf vertrauen, dass die wichtigsten Bereiche des Programms ausreichend getestet werden.
Auch die Analyse von Testdaten und das Erkennen von Trends können mit maschinellem Lernen erfolgen—Testende können sich dann auf die wichtigsten Funktionen konzentrieren und die Anzahl der Testfälle reduzieren. Darüber hinaus können Fehler und Defekte mit Methoden des maschinellen Lernens automatisch aufgespürt werden. Gerade bei groß angelegten Anwendungen ist maschinelles Lernen besonders hilfreich, da die manuelle Fehlersuche dort mehr Zeit in Anspruch nehmen und ineffektiv sein kann.
Die Vorteile von KI im Softwaretesting
Ich denke, KI ist unvermeidlich, und statt sie zu fürchten oder uns um unsere Jobs zu sorgen, sollten wir sie akzeptieren und als das nehmen, was sie ist – ein Werkzeug, das unsere Arbeit erleichtert. Hier sind einige Möglichkeiten dazu.
Höhere Geschwindigkeit und Effizienz
Einer der Hauptvorteile des Einsatzes von KI im Softwaretesting ist die höhere Geschwindigkeit und Effizienz. KI-gestützte Tools können sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben wie Regressionstest, Funktionstest und Performancetest viel schneller ausführen als menschliche Tester. Das spart Zeit und reduziert zudem das Risiko menschlicher Fehler.
Sie können auch KI-Tools wie ChatGPT verwenden, um in wenigen Sekunden Testfälle zu generieren, indem Sie die Akzeptanzkriterien angeben. Oder lassen Sie sich bei Ihrer automatisierten Softwaretestung unterstützen, indem Sie es beispielsweise BDD-Test-Szenarien schreiben lassen, die Sie in ein Testautomationsframework einbauen können, oder bitten Sie es, Testskripte zu schreiben oder sogar Ihren Testcode zu debuggen.
Verbesserte Qualitätssicherung
KI-gestützte Tools können die Qualität der Softwaretests verbessern, weil sie Defekte und Fehler aufdecken, die ansonsten übersehen würden. Sie können große Datenmengen analysieren und Einblicke liefern, die die Qualität der zu testenden Anwendung insgesamt heben. Darüber hinaus kann KI dabei helfen, Muster und Trends in Testdaten zu erkennen, um den Testprozess zu verbessern und Fehler in Zukunft zu vermeiden. KI kann die Qualitätssicherung erheblich optimieren. Statten Sie Ihr QA-Team mit den besten Softwaretesttools aus, um höchste Qualität sicherzustellen.
Kosteneinsparungen
Der Einsatz von KI im Softwaretesting kann außerdem zu Kosteneinsparungen führen. Durch die Automatisierung wiederholender Aufgaben können Unternehmen Personalbedarf und damit Personalkosten senken. Darüber hinaus helfen KI-Tools dabei, Fehler und Defekte bereits früh im Softwareentwicklungszyklus zu finden, was die Kosten für spätere Fehlerbehebungen senkt und Produktveröffentlichungen verbessern kann.
KI-Technologien für das Softwaretesting
Es gibt viele KI-gestützte Testwerkzeuge oder KI-Systeme, Technologien und Bots, die zur Verbesserung des Software-Testprozesses eingesetzt werden können.
Automatisierte Skripterstellung
KI-gestützte Testautomatisierungswerkzeuge können Skripte automatisch generieren und so dem QA-Team sowohl Zeit als auch Aufwand sparen. Diese Tools analysieren die zu testende Anwendung und erzeugen Testskripte, die alle wichtigen Funktionalitäten abdecken.
Dies spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass alle wichtigen Features der Anwendung umfassend getestet werden. Zu den bekannten Testautomatisierungswerkzeugen, die KI für die automatisierte Skripterstellung nutzen, gehören Testim und Katalon Studio.
Tools wie ChatGPT können ebenfalls genutzt werden, um manuelle Testfälle oder den Quellcode für Unittests zu generieren und so die Testabdeckung zu erhöhen.
Testfall-Optimierung
KI-Technologien können Testfälle optimieren, indem sie Testdaten analysieren und Muster und Trends erkennen. Das hilft Testern, sich auf die kritischsten Bereiche der Anwendung zu konzentrieren und die Zahl der erforderlichen Testfälle zu reduzieren.
KI-gestützte Optimierung von Testfällen kann auch dazu beitragen, redundante Testfälle zu erkennen und zu eliminieren. Dies spart Zeit und Aufwand und trägt zu einem verkürzten Entwicklungszyklus bei.
Zu den bekannten, KI-basierte Optimierungswerkzeugen für Testfälle gehören Applitools und TestCraft.
Automatisierte Testausführung
KI-Technologien können die Testausführung automatisieren und so den Bedarf an manuellen Eingriffen verringern und Zeit sowie Aufwand sparen. Dadurch bleibt mehr Zeit für exploratives Testen durch das manuelle Testteam.
KI-gestützte Testautomatisierungswerkzeuge können Testfälle automatisch ausführen und detaillierte Berichte über die Ergebnisse liefern. Diese Tools können die Ergebnisse zudem analysieren und Fehler sowie Bugs identifizieren, die behoben werden müssen. Zu den bekannten Testautomatisierungswerkzeugen, die KI für die automatisierte Testausführung nutzen, zählen Testim und Katalon Studio.
Um den Nutzen von KI im Softwaretest zu maximieren, sollten Sie in Betracht ziehen, spezialisierte Testmanagement-Software in Ihren Workflow zu integrieren.
Self-Healing-Fähigkeiten
KI-basierte Testframeworks können Fehler automatisch erkennen und beheben, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert wird. Diese Frameworks analysieren die Testdaten und identifizieren zu behebende Fehler. Sie können anschließend automatisch die notwendigen Korrekturen vornehmen und so sicherstellen, dass die Anwendung einwandfrei funktioniert.
Einige Tools können zum Beispiel automatisch XPaths oder andere Locator für Webanwendungen aktualisieren. Zu den bekannten, KI-basierten Software-Testtools mit Self-Healing-Fähigkeiten gehören Testim und Healenium.
Herausforderungen von KI im Softwaretest
Doch natürlich kommt auch hier nichts Gutes ohne gewisse Hürden – und künstliche Intelligenz ist da keine Ausnahme. Hier sind zwei der bedeutendsten Herausforderungen von KI im Softwaretest:
Lange Einarbeitungszeit
Die steile Lernkurve von KI im Softwaretest ist eine der größten Herausforderungen. Der effektive Einsatz von KI-gestützten Testwerkzeugen erfordert umfassende Schulung und Know-how. Das kann schwierig sein für Softwaretester, die mit KI-Technologien nicht vertraut sind. Zudem kann es aufgrund der Komplexität herausfordernd sein, KI-basierte Testtechnologien in bestehende Testprozesse zu integrieren. Unternehmen sollten in Schulung und Weiterbildung investieren, um sicherzustellen, dass ihre Tester die notwendigen Fähigkeiten besitzen, um KI-gestützte Testlösungen effektiv einzusetzen.
Schwierige Fehlersuche
Die Komplexität bei der Fehlersuche ist eine weitere Herausforderung, die mit dem Einsatz von KI im Softwaretest einhergeht. Beim Testen von Software mit KI-Funktionen entstehen große Mengen an Daten, deren Auswertung und Interpretation schwierig sein kann. Zusätzlich kann es aufgrund der Komplexität der KI-Algorithmen schwierig sein, die Hauptursache von Fehlern und Problemen zu identifizieren. Dadurch kann es für Softwaretester herausfordernd sein, Bugs und Mängel effektiv zu beheben. Unternehmen müssen deshalb in Systeme und Prozesse investieren, die es ihnen ermöglichen, die von KI-gestützten Testlösungen gelieferten Testergebnisse effizient zu prüfen und auszuwerten.
Tipps zur Implementierung von KI im Softwaretest
Der Softwaretestprozess kann durch die Einbindung von KI-Technologien erheblich verbessert werden. Damit Sie jedoch von den Vorteilen der KI voll profitieren, ist es wichtig, den Implementierungsprozess richtig anzugehen. Die folgenden Tipps helfen bei der Integration von KI in den Softwaretest:
KI-Tools recherchieren
Untersuchen Sie die verfügbaren KI-Tools und wählen Sie diejenigen aus, die am besten zu Ihren Anforderungen passen, bevor Sie KI-Technologie in den Softwaretestprozess integrieren. Es gibt zahlreiche KI-basierte Testtools – jedes mit eigenen Vor- und Nachteilen. Zu den bekanntesten KI-gestützten Testwerkzeugen zählen Selenium, Testim, Katalon Studio und Applitools.
Entwickeln Sie eine Teststrategie
Bei der Integration von KI-Technologie in die Softwaretests ist die Erstellung einer Teststrategie entscheidend. Die Teststrategie legt die Testziele und den Ablauf des Testens fest. Außerdem werden das Testverfahren sowie die eingesetzten Tools und Methoden beschrieben. Es ist wichtig, beim Erstellen eines Testplans für KI-gestützte Tests die besonderen Eigenschaften von KI zu berücksichtigen, wie automatische Skripterstellung und selbstheilende Funktionen. So stellen Sie sicher, dass das Testverfahren auf die KI-Technologie vorbereitet ist.
In Schulungen investieren
Bei der Einführung von KI-Technologien im Softwaretest ist es wichtig, in Schulungen zu investieren. Für den erfolgreichen Einsatz KI-gestützter Testtools sind umfassende Schulungen und Fachkenntnisse erforderlich. Investitionen in Weiterbildung stellen sicher, dass Ihre Tester über die nötigen Kenntnisse verfügen, um KI-basierte Testwerkzeuge richtig einzusetzen. Das Verständnis Ihrer Tester für spezielle Funktionen der KI, wie automatische Skripterstellung und selbstheilende Fähigkeiten, kann durch Training verbessert werden. So stellen Sie sicher, dass Ihr Testverfahren optimal auf KI-Technologien vorbereitet ist.
Werkzeuge für KI-gestützte Softwaretests
Mittlerweile gibt es Dutzende Unternehmen im Bereich Softwaretests, die KI für Testzwecke nutzen. Schauen wir uns einige beliebte KI-Testwerkzeuge an.
Tricentis Tosca
Tricentis Tosca ist ein Enterprise-Tool für die automatisierte End-to-End-Testung von Softwareanwendungen. Zu den Hauptfunktionen gehören modellbasierte Testautomatisierung, risikobasierte Testoptimierung und Vision AI. Das Vision AI-Element dieses Tools automatisiert und passt Tests mithilfe von KI-Fähigkeiten an. Durch die Kombination tiefgehender, konvolutionaler neuronaler Netze mit intelligenten Algorithmen entstehen zuverlässige, selbstheilende, plattformunabhängige UI-Automatisierungstests.
TestRigor
TestRigor ist ein fortschrittliches, KI-gesteuertes Testautomatisierungs-Tool, das den Softwaretest-Prozess optimiert und verbessert. Durch den Einsatz von Natural Language Processing ermöglicht TestRigor die Erstellung komplexer Testskripte in einfachem Englisch. Dies reduziert den Aufwand und die dafür benötigte Zeit bei der Erstellung und Pflege von Tests erheblich. Die intelligente Automatisierung gewährleistet eine umfassende Testabdeckung sowie das schnelle Aufdecken von Fehlern, womit Teams hochqualitative Software schneller ausliefern können. Mit Funktionen wie plattformübergreifenden Tests, nahtloser Integration in CI/CD-Pipelines und umfassender Berichterstattung unterstützt TestRigor Entwicklungs- und QA-Teams bei der kontinuierlichen Softwareauslieferung mit höchster Zuverlässigkeit.
Parasoft
Parasoft ist ein Automatisierungstool für Tests in allen Phasen des Softwarelebenszyklus, von der Codeanalyse bis zum UI-Test. Es handelt sich um eine mehrteilige Test-Suite, die kürzlich KI und maschinelles Lernen integriert hat, um Unternehmen bei der Durchführung statischer Analysen zu unterstützen. Die KI-Lösung von Parasoft kann Fehler erkennen, bevor sie Probleme verursachen, und stellt die Einhaltung verschiedener Standards zur Funktionssicherheit, Sicherheit und Codierung sicher. Dadurch wird das Arbeitspensum der Teams reduziert und dringende Designfragen werden prioritär behandelt.
Applitools
Applitools ist eine KI-gestützte Plattform für visuelle Tests und Monitoring – auch bekannt als eine nächste Generation der Testautomatisierungsplattform mit Visual AI. Applitools Eyes, eine der Hauptfunktionen, unterstützt dabei, die Testabdeckung zu erhöhen und den Wartungsaufwand zu reduzieren. Das Ultrafast Grid kann funktionale und visuelle Tests bis zu 30-mal beschleunigen und hilft bei plattform- und browserübergreifenden Tests. Viele der gängigen Testframeworks und -tools wie Selenium, Appium, Cypress usw. sind mit der Applitools Plattform kompatibel.
UiPath Test Suite
UiPath Test Suite verbindet RPA (Robotic Process Automation) Technologie mit Testfunktionen, um das Testen zu beschleunigen, die Zusammenarbeit unternehmensweit zu verbessern und eine einheitliche Strategie für die Entwicklung und Umsetzung von Automatisierung bereitzustellen. Zu den wichtigsten Komponenten von UiPath zählen der Test Manager, Studio Pro, Orchestrator und Robots. Darüber hinaus bietet die Suite eine intuitive Benutzeroberfläche und fördert die Zusammenarbeit durch wiederverwendbare Artefakte.
Wie geht es mit KI weiter?
KI ist längst keine Zukunftsmusik mehr – sie ist Teil unseres Alltags, besonders im Berufsleben. Und das ist auch gut so, denn sie kann uns die Arbeit erheblich erleichtern.
Ob wir Bots wie ChatGPT nutzen, um unsere Fragen zu beantworten, Testszenarien und Testdaten bereitzustellen, oder KI-gestützte Tools, um die Abdeckung und Zuverlässigkeit der Testautomatisierung zu erhöhen: Künstliche Intelligenz ist ein hervorragendes Hilfsmittel, um manuelle Arbeit zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.
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