Die Zukunft der Testautomatisierung in der Softwareentwicklung

Testautomatisierung mit Künstlicher Intelligenz

Amazon Web Services stellt im Durchschnitt alle 11,7 Sekunden einen Code bereit und Netflix implementiert tausende Male am Tag Code. Big-Bang-Releases, an denen monate- oder jahrelang gearbeitet wird, die mit einem großen Knall auf einmal live gehen, entsprechen nicht mehr den Anforderungen der heutigen Welt. Die immer kürzer werdenden Release Zyklen machen deutlich, dass ständige, schnelle Aktualisierungen für Softwareapplikationen die neue Normalität sind, und dass jedes Unternehmen, das nicht mithalten kann, Gefahr läuft, den Anschluss zu verlieren. Dies betrifft am Ende nicht nur die Giganten, sondern auch kleinere Organisationen.

Um die Softwareentwicklung zu beschleunigen und somit die Frequenz der Releases zu erhöhen, braucht es automatisierte Prozesse, die Ressourcen sparen und gleichzeitig die Qualität sichern. In der Phase des Softwaretestings werden bereits Tools zur Testautomatisierung benutzt. Die Testautomatisierung in der Softwareentwicklung findet in verschiedenen Bereichen in der Applikationstechnologie statt. Je nach Technologie gibt es spezifische Tools für die Testautomatisierung. Auch innerhalb der jeweiligen Technologie sind die Tests nicht plattformunabhängig. Für unterschiedliche Umgebungen müssen möglicherweise unterschiedliche Tests entwickelt werden.

Einfach, besser und schneller

In der Praxis ist das standardisierte Testmanagement ohne Künstliche Intelligenz oft mit einem großen Wartungsaufwand verbunden. Für das Testmanagement werden meist erfahrene Personen für die Testentwicklung benötigt. Dabei können alltägliche und wiederkehrende Aufgaben von einer Künstlichen Intelligenz (KI) übernommen werden.

Die intelligente Testautomatisierung vereinfacht und verbessert die Testerstellung, -ausführung und -wartung durch KI-gestützte Automatisierung. KI-basiertes maschinelles Lernen und fortschrittliche OCR sorgen für eine erweiterte Objekterkennung. Kombiniert mit KI-basierter Mockup-Identifikation, Aufzeichnung, Textabgleich sowie bildgestützter Automatisierung, können Teams die Zeit für die Testerstellung und -wartung reduzieren sowie die Testabdeckung, Ausfallsicherheit und Testressourcen erhöhen.

Vorteile von Testautomatisierung mit Künstlicher Intelligenz

  • Intuitive Testskripte
  • Technologieunabhängige Tests
  • Visuelle Objekterkennung
  • Einfachere Wartung der Tests
  • Ein Test für alle Plattformen
  • Kein Bedarf an Programmierkenntnissen

UFT One – Das Tool für Testautomatisierung mit Künstlicher Intelligenz

Das Tool UFT One von Micro Focus wird für diese Zwecke eingesetzt. Innerhalb dieses Tools können Tests auf Basis von Künstlicher Intelligenz aufgezeichnet, wiederholt und gewartet werden. Die Wartung der Tests ist einfach, da ein Objekt, das den Ort, das UI-Framework oder sogar die Form ändert, das Testskript nicht beschädigt, solange das Objekt visuell ähnlich bleibt oder sein Zweck klar bleibt. Die resilienten Tests reduzieren insgesamt den Aufwand der Testwartung. Zudem ist die Testautomatisierung mit UFT One intuitiv gestaltet, sodass keine Programmierkenntnissen benötigt werden.

Case Study

Mit UFT One und UFT Mobile konnte der Testaufwand um mehr als 35% reduziert werden.

Case Study hier runterladen.

Das können wir in Zukunft erwarten

Bisher können in UFT One nur Mobile oder Web Applikationen mit Künstlicher Intelligenz getestet werden. Aufgrund all der positiven Auswirkungen, die Künstliche Intelligenz auf die Testautomatisierung hat, sind wir überzeugt, dass in Zukunft die Mehrheit der automatisierten Testfälle auf KI-Technologie basiert und immer mehr Desktop Applikationen unterstützt werden.

Die allgemeinen Voraussetzungen, für KI-basiertes Testen von Web und Mobiles Tests mit UFT One finden Sie hier.

Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Nikolay Peshev, einem unserer technischen Berater für Micro Focus Produkte, erstellt.

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