AI-Tools für Qualitätssicherungsingenieure KI automatisiert Testaufgaben und verbessert die Gesamtqualität
August 4, 2023
Künstliche Intelligenz verändert die Welt der Softwareentwicklung rasant, und QA-Ingenieure sind da keine Ausnahme. KI automatisiert Testaufgaben, identifiziert Fehler und verbessert die Gesamtqualität von Softwareprodukten. Lassen Sie uns gemeinsam KI-Tools für QA-Ingenieure erkunden.
Es gibt viele Möglichkeiten, wie Qualitätssicherungsingenieure KI bei ihrer Arbeit einsetzen können. Hier sind einige Beispiele:
- Automatisierte Tests: KI automatisiert sich wiederholende Testaufgaben, z. B. die Durchführung von Unit-Tests oder funktionalen Tests. Dadurch können sich die QA-Ingenieure auf komplexere Aufgaben konzentrieren, z. B. auf die Entwicklung von Tests oder die Untersuchung von Fehlern.
- Fehlererkennung: KI identifiziert Fehler in Softwareprodukten. Daher analysieren Algorithmen für maschinelles Lernen den Code und suchen nach Mustern, die auf mögliche Probleme hinweisen.
- Analyse der Grundursache: KI hilft QA-Ingenieuren, die Ursache von Fehlern zu verstehen. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren den Code und ermitteln die Faktoren, die zu dem Fehler beigetragen haben.
- Priorisierung von Testfällen: AI priorisiert die Testfälle. Die Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren also den Code und ermitteln die Testfälle, die am ehesten Fehler finden.
Mehrere Websites bieten KI-Tools für QA-Ingenieure an. Hier sind einige Beispiele:
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Testim.io
Testim.io ist eine KI-gestützte Testautomatisierungsplattform, die QA-Ingenieure bei der Erstellung, Ausführung und Wartung automatisierter Tests unterstützt. Testim.io nutzt maschinelles Lernen, um automatisch Testfälle zu generieren, Fehler zu identifizieren und zu beheben und das Nutzerverhalten zu analysieren.
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Applitools
Applitools ist eines der KI-Tools für QA-Ingenieure, das bei der Automatisierung von visuellen Regressionstests hilft. Applitools nutzt also KI, um die Screenshots einer Softwareanwendung vor und nach den vorgenommenen Änderungen zu vergleichen. Dies hilft den QS-Ingenieuren, potenzielle visuelle Fehler zu erkennen, die mit dem bloßen Auge nicht sichtbar sind.
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Katalon Studio
Katalon Studio ist eine Open-Source-Plattform zur Testautomatisierung, die eine Vielzahl von Programmiersprachen unterstützt, darunter Java, Python und C#. Außerdem bietet Katalon Studio eine Reihe von KI-gestützten Funktionen, wie z. B. die automatische Generierung von Testfällen und die Identifizierung von Fehlern.
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Ranorex
Ranorex ist ein Aufzeichnungs- und Wiedergabewerkzeug zur Testautomatisierung, das eine Vielzahl von Desktop-, Web- und mobilen Anwendungen unterstützt. Ranorex bietet auch eine Reihe von KI-gestützten Funktionen, wie z. B. die automatische Generierung von Testfällen und die Identifizierung von Fehlern.
Diese Websites bieten eine Vielzahl von KI-gestützten Tools, wie z. B. die automatische Generierung von Testfällen, die Identifizierung von Fehlern und die Analyse des Nutzerverhaltens. Diese Tools können QA-Ingenieuren dabei helfen, viele der mit der Qualitätssicherung verbundenen Aufgaben zu automatisieren, so dass sich die QA-Ingenieure auf strategischere und kreativere Aufgaben konzentrieren können.
Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von KI-Tools für die Qualitätssicherung:
- Google AI hat ein KI-gestütztes Tool entwickelt, das automatisch Testfälle für Android-Apps erstellen kann. Dieses Tool kann also QA-Ingenieuren dabei helfen, ihre Anwendungen gründlicher und effizienter zu testen und ihre Zeit für andere Aufgaben zu nutzen.
- Einige Unternehmen nutzen IBM Watson, um Fehler in Softwareanwendungen zu erkennen und zu priorisieren. Dieses Tool hilft den QA-Ingenieuren, sich auf die wichtigsten Fehler zu konzentrieren, wodurch die Zeit für das Auffinden und Beheben von Fehlern verkürzt werden kann.
- Microsoft setzt KI ein, um das Nutzerverhalten in seinen Office 365-Anwendungen zu analysieren. Microsoft nutzt diese Informationen, um die Benutzerfreundlichkeit dieser Anwendungen zu verbessern und potenzielle Sicherheitslücken zu ermitteln, was dazu beitragen kann, dass die Benutzer eine positive Erfahrung machen und die Anwendungen sicher sind.
Schlussfolgerung
KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das zur Verbesserung der Effizienz und Effektivität der Qualitätssicherung eingesetzt werden kann. QA-Ingenieure, die KI nutzen können, werden also in den kommenden Jahren gut aufgestellt sein.
Unser Unternehmen testet diese Dienste ebenfalls, so dass wir im Laufe der Zeit einen Beitrag über unsere Schlussfolgerungen zu jedem dieser Dienste schreiben werden.
