Pengujian Otomatis Berbasis AI: Merevolusi QA untuk Sistem ERP Modern
Kecerdasan Buatan telah mengubah banyak industri dan pengujian otomatis tidak lagi pengecualian.
Namun, meskipun pengujian otomatis telah mengganti praktik pengujian manual yang rawan kesalahan, memakan waktu, dan rapuh hingga tingkat yang besar, masih banyak yang perlu dilakukan.
Dengan vendor ERP yang meluncurkan pembaruan baru secara bulanan atau triwulanan, tim QA menghadapi tekanan besar untuk menjaga sistem ERP mereka tetap terbaru.
Dalam skenario di mana timeline pengujian semakin pendek, pengujian otomatis tradisional tidak lagi dianggap solusi yang viable karena memerlukan upaya signifikan dalam pembuatan tes, menghabiskan banyak waktu dalam mengidentifikasi skenario tes, pengembangan, dan pemeliharaan skrip otomatisasi.
Saatnya industri pengujian otomatis untuk mengadopsi kecerdasan buatan untuk mengatasi tantangan pengujian otomatis tradisional.
Dalam artikel ini, kita akan membahas tantangan yang terkait dengan pengujian otomatis tradisional dan bagaimana AI dapat mengatasi tantangan tersebut.
Desain Skrip Tes
Sebagian besar kerangka kerja pengujian otomatis tradisional dikembangkan dengan pola pikir programmer. Karena pengguna bisnis bukan programmer, mereka merasa sulit untuk membuat skrip tes.
Untuk memahami lebih baik, pertimbangkan contoh pengujian otomatis SAP. Dalam ini, pengguna fungsional diharuskan untuk membuat kasus tes karena mereka adalah mereka yang mengetahui proses bisnis sehari-hari mereka paling baik. 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 AI yaitu Natural Language Processing, masalah pembuatan skrip otomatisasi dapat diatasi. Natural Language Processing memungkinkan Business Analysts, Functional Consultants, Manual Testers, QA Managers, dan stakeholder untuk menulis kasus tes dalam bahasa Inggris tanpa aturan spesifik yang perlu dipelajari atau dipahami. Salah satu kerangka kerja pengujian otomatis adalah Opkey yang memungkinkan pengguna bisnis untuk membuat kasus tes dalam bahasa Inggris sederhana dan mesin berbasis AI-nya secara otonom menghasilkan skrip yang dapat dijalankan oleh siapa saja di tim proyek.
Pemeliharaan Tes
Dengan kerangka kerja pengujian otomatis tradisional, insinyur tes selalu kesulitan untuk terus memelihara skrip pengujian otomatis setiap kali pembaruan diluncurkan. Alasannya adalah alat tradisional menggunakan object locator yaitu ID, Name, XPath, atau CSS untuk tujuan pengujian. Kapan pun UI berubah karena penambahan layar atau tombol baru atau perubahan dalam alur pengguna, skrip pengujian otomatis 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 seberapa banyak upaya dan waktu yang diperlukan jika tim QA perlu memelihara skrip secara manual.
Solusi: Poin sakit pemeliharaan tes dapat diatasi dengan sempurna dengan teknologi self-healing berbasis pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah subset dari AI dan membantu mengurangi “kebisingan” dalam alur kerja DevOps. Kerangka kerja pengujian otomatis seperti Opkey datang dengan kemampuan self-healing yang secara otomatis mengidentifikasi perubahan yang dilakukan pada locator elemen (ID) atau layar/alur dan memperbaikinya secara otonom tanpa perlu intervensi manusia.
Prioritasi Tes
Apa yang harus diuji masih pertanyaan yang nilainya jutaan dolar. Saat menulis kasus tes atau mengeksekusi suite regresi, penguji sering didorong oleh pengalaman mereka atau mungkin oleh tebakan tentang bagaimana pengguna akhir berinteraksi dengan aplikasi. Ini mengarah pada dua skenario (1) pengujian berlebihan yang memakan terlalu banyak waktu (2) pengujian kurang yang mengekspos bisnis Anda pada risiko serius.
Solusi: Kerangka kerja pengujian otomatis berbasis AI menawarkan cakupan berbasis risiko. Alih-alih menjalankan seluruh suite regresi, algoritma berbasis AI menawarkan tes minimum yang perlu dieksekusi untuk perubahan tertentu. Ini tidak hanya mengurangi aktivitas manual tim QA dalam mengidentifikasi tes smoke/ regresi tetapi juga memastikan cakupan risiko 100% karena pembaruan aplikasi.
Opkey menggunakan pendekatan pengujian berbasis risiko dan melakukan analisis celah tes untuk menawarkan cakupan tes yang tepat. Dengan menggabungkan analisis celah tes, pengujian otomatis zero-code, dan penilaian dampak berbasis AI, Opkey menawarkan cakupan tes 100%.
Mempercepat Kecepatan dan Kelincahan
Perusahaan inovatif harus mengubah pengujian mereka dengan membawa kerangka kerja pengujian otomatis berbasis AI seperti Opkey. Teknologi canggih seperti AI, machine language, dan natural language processing tidak hanya mempercepat proses pengujian Anda tetapi juga memberikan Anda cakupan risiko.
Singkatnya, Anda akan mendapatkan kecepatan dan kelincahan yang Anda cari dengan kerangka kerja pengujian otomatis berbasis AI seperti Opkey.
