Evolusi Otomasi Tes dengan Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan telah mengubah banyak industri dan otomatisasi pengujian tidak terkecuali.
Namun, meskipun otomatisasi pengujian telah menggantikan praktik pengujian manual yang rawan kesalahan, memakan waktu, dan rapuh ke tingkat yang lebih besar, masih banyak yang harus dilakukan.
Dengan vendor ERP yang meluncurkan pembaruan baru setiap bulan atau setiap tiga bulan, tim QA menghadapi tekanan luar biasa untuk menjaga agar sistem ERP mereka tetap mutakhir.
Dalam skenario di mana jadwal pengujian semakin pendek, otomatisasi pengujian tradisional tidak lagi dianggap sebagai solusi yang layak karena memerlukan upaya yang signifikan dalam pembuatan pengujian, menghabiskan banyak waktu dalam mengidentifikasi skenario pengujian, pengembangan, dan pemeliharaan skrip otomatisasi.
Sudah waktunya bagi industri otomatisasi pengujian untuk merangkul kecerdasan buatan guna mengatasi tantangan otomatisasi pengujian tradisional.
Dalam artikel ini, kita akan membahas tantangan yang terkait dengan otomatisasi pengujian tradisional dan bagaimana AI dapat mengatasi tantangan tersebut.
Uji Desain Skrip
Sebagian besar kerangka otomatisasi pengujian tradisional dikembangkan dengan pola pikir programmer. Karena pengguna bisnis bukan programmer, mereka merasa sulit untuk membuat skrip pengujian.
Untuk memahami lebih baik, pertimbangkan contoh otomatisasi pengujian SAP. Dalam hal ini, pengguna fungsional diharuskan membuat kasus uji karena merekalah yang paling mengetahui proses bisnis sehari-hari mereka. Karena mereka tidak memiliki keahlian dalam pemrograman, sulit bagi mereka untuk membuat skrip otomatisasi.
Solusi :Masalah ini dapat diatasi dengan sempurna menggunakan AI. Memanfaatkan subset Pemrosesan Bahasa Alami AI, masalah pembuatan skrip otomatisasi dapat diatasi. Pemrosesan Bahasa Alami memungkinkan Analis Bisnis, Konsultan Fungsional, Penguji Manual, Manajer QA, dan pemangku kepentingan untuk menulis kasus uji dalam bahasa Inggris tanpa seperangkat aturan khusus yang perlu dipelajari atau dipahami. Salah satu kerangka kerja otomatisasi pengujian tersebut adalah Opkey yang memungkinkan pengguna bisnis membuat kasus pengujian dalam bahasa Inggris sederhana dan mesin bertenaga AI-nya secara mandiri menghasilkan skrip yang dapat dijalankan oleh individu mana pun dalam tim proyek.
Uji Pemeliharaan
Dengan kerangka kerja otomatisasi pengujian tradisional, teknisi pengujian selalu berjuang untuk terus mempertahankan skrip otomatisasi pengujian setiap kali pembaruan diluncurkan. Alasannya karena alat tradisional menggunakan pencari objek yaitu ID, Nama, XPath, atau CSS untuk tujuan pengujian. Setiap kali UI diubah karena pengenalan layar atau tombol baru atau perubahan alur pengguna, skrip otomatisasi pengujian cenderung rusak.
Untuk memahami lebih baik, pertimbangkan contoh pengujian Oracle Cloud. Oracle meluncurkan pembaruan triwulanan. Dengan setiap pembaruan, ada kemungkinan kerusakan skrip otomatisasi. Sekarang, pertimbangkan berapa banyak usaha dan waktu yang diperlukan jika tim QA perlu memelihara skrip secara manual.
Solusi :Masalah perawatan pengujian dapat diatasi dengan sempurna dengan teknologi penyembuhan mandiri berbasis pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI dan membantu mengurangi "kebisingan" dalam saluran DevOps. Kerangka kerja otomatisasi pengujian seperti Opkey hadir dengan kemampuan penyembuhan diri yang secara otomatis mengidentifikasi perubahan yang dibuat pada elemen pencari (ID) atau layar/alur dan memperbaikinya secara mandiri tanpa memerlukan campur tangan manusia.
Uji Prioritas
Apa yang harus diuji masih merupakan pertanyaan jutaan dolar. Saat menulis kasus uji atau menjalankan rangkaian regresi, penguji sering kali didorong oleh pengalaman mereka atau mungkin oleh tebakan tentang bagaimana pengguna akhir berinteraksi dengan aplikasi. Hal ini menyebabkan dua skenario (1) pengujian berlebihan yang menghabiskan terlalu banyak waktu (2) pengujian yang kurang yang membuat bisnis Anda menghadapi risiko serius.
Solusi :Kerangka kerja otomatisasi pengujian yang didukung AI menawarkan cakupan berbasis risiko. Alih-alih menjalankan seluruh rangkaian regresi, algoritme berbasis AI menawarkan pengujian minimum yang harus dijalankan untuk perubahan tertentu. Ini tidak hanya mengurangi aktivitas manual tim QA dalam mengidentifikasi uji asap/regresi, tetapi juga memastikan cakupan risiko 100% karena pembaruan aplikasi.
Opkey menggunakan pendekatan pengujian berbasis risiko dan melakukan analisis kesenjangan pengujian untuk menawarkan cakupan pengujian yang tepat. Menggabungkan analisis kesenjangan pengujian, otomatisasi pengujian tanpa kode, dan penilaian Dampak yang didukung AI, Opkey menawarkan cakupan pengujian 100%.
Meningkatkan Kecepatan dan Kelincahan
Perusahaan yang inovatif harus mengubah pengujian mereka dengan menghadirkan kerangka kerja otomatisasi pengujian yang didukung AI seperti Opkey. Teknologi canggih seperti AI, bahasa mesin, dan pemrosesan bahasa alami tidak hanya mempercepat proses pengujian Anda, tetapi juga memberi Anda perlindungan risiko.
Singkatnya, Anda akan mendapatkan kecepatan dan kelincahan yang Anda cari dengan kerangka kerja otomatisasi pengujian yang didukung AI seperti Opkey.
