随着应用软件和设备的更新，用户对产品质量的要求越来越高，对产品缺陷的容忍度越来越低。当谈到用户对公司特定产品或服务的忠诚度时，调查显示产品缺陷或服务质量差会产生不利影响。91%的抱怨客户会放弃公司提供的产品或服务，其中13%会告诉15个他们认识的人他们在产品和/或服务方面的糟糕经历。研究表明，网站上一次糟糕的体验会使用户返回该网站的可能性降低88%。这种糟糕的用户体验自然会影响到各行业的质保运营体系。随着软件结构越来越复杂，QA测试公司的QA流程也越来越复杂。对更高质量、更快交付的产品和服务的需求越来越大，为了满足这些需求，企业需要采用合适的端到端测试解决方案。由于时间有限，如何在覆盖所有关键测试场景的情况下，创建专用测试用例并从头编写脚本成为业务的挑战。这些情况为大型质量保证公司提供了更多机会，以利用人工智能和机器学习的潜力，以更快的速度、更好的质量和更高的效率实施高度自动化的测试。这些技术可以帮助组织涵盖高风险的测试场景，并在指定的时间范围内实现完整的测试。企业交付软件项目的时间有限，这对软件测试团队提出了挑战。项目交付周期需要结合人工智能和机器学习等新兴技术，并利用测试自动化的能力来消除这些挑战。使用人工智能的测试自动化已经成为业界的一个新话题，这正在推动企业将其作为整个开发和测试过程中不可或缺的一部分。用人工智能和机器学习迎接测试自动化的挑战如上所述，通过使用智能和测试自动化工具来解决传统测试自动化中的痛点，可以获得最佳测试结果。下面讨论如何利用人工智能和机器学习智能测试自动化技术，帮助项目团队减少测试工作量，提高测试覆盖率。1.测试自动化自愈技术测试自动化中的自愈技术主要解决了测试脚本的维护问题，在这些脚本中，自动化脚本会在对象属性（包括名称、ID、CSS等），这是动态定位策略的关键。在这里，程序会自动检测这些更改并即时修复它们，无需人工干预。这极大地改进了测试自动化的整体方法，因为它允许团队在敏捷测试方法中利用左移方法，从而使流程更加高效并提高生产力并加快交付速度。例如，当开发人员对HTML页面中的对象标识符进行任何更改时，测试用例中的用户界面(UI)标识符会自动更正。人工智能引擎找到这些属性发生变化的元素，并根据源代码的变化对其进行修改。这种自我修复技术为开发人员节省了大量时间，使他们无需花费大量时间来识别更改并同时在用户界面(UI)中更新它们。下面提到的是自我修复技术的端到端过程，由基于人工智能的测试平台处理。按照此流程，当AI引擎指示项目测试可能因对象的属性已更改而中断时，它会提取整个文档对象模型(DOM)并研究属性。测试用例可以毫不费力地运行，并且使用动态定位策略进行此类更改。2.自动生成测试脚本开发自动化测试脚本是一项艰巨的任务，涉及使用高度熟练的编程语言，如Java、Python、Ruby等。整个项目需要大量的初始工作、时间和熟练的资源。此外，使用自动化脚本进行开发将测试脚本生成过程减少了近50%。此外，将人工智能和机器学习技术结合到流程中可以简化测试脚本设计流程。当今市场上有各种可用的测试工具，其中selenium自动化测试脚本是使用人工测试用例构建的。平台读取测试脚本，自动生成自动化脚本。这里的人工智能算法使用自然语言处理(NLP)，它们经过良好训练可以理解用户的意图并在Web应用程序上模拟这些操作。好消息是整个操作无需开发人员编写代码即可完成。最终，这将减少80%的测试脚本设计时间和工作量。这个概念通常被称为非接触式测试。3.大量测试数据的有效使用许多使用敏捷和DevOps方法进行持续测试的企业选择在其软件开发生命周期中每天多次使用端到端的严格测试方法。这包括单元、API、功能、可访问性、集成和其他测试类型。随着这些测试用例的执行，创建的测试数据量显着增加。添加的数据越多，业务经理就越难准确地做出更好的决策。机器学习通过可视化最不稳定的测试用例和其他需要注意的部分来确定这里的关键问题区域，从而使开发人员的生活更轻松。借助人工智能和机器学习系统，切片和分析测试数据变得更加容易。它支持阅读模式、量化业务风险并加速实施项目的整体决策过程。示例可能包括确定需要优先处理哪个持续集成作业，或者在测试环境中发现哪个平台比其他平台有更多的错误。这个过程没有人工智能或者机器学习的参与，整个脚本设计框架很容易出错，而这些错误大多是人工处理的。借助人工智能和机器学习，分析师可以在以下方面更好地利用功能：测试影响分析。安全漏洞。特定于平台的缺陷。测试环境不稳定。测试失败中的重复模式。应用程序元素定位器的脆弱性。4.使用自动视觉验证工具进行基于图像的测试在基于图像的测试中利用最新的机器学习技术和自动视觉验证工具在测试社区中变得越来越流行。为简化起见，软件开发中的可视化测试（也称为用户界面测试）可确保最终用户将正在构建的Web或移动应用程序的用户界面(UI)呈现给最终用户。许多人错误地认为传统或功能测试工具旨在帮助开发人员通过更新的用户界面(UI)使用应用程序的功能。沿途进行的大部分测试通常难以自动化，最终成为手动测试过程的一部分，该过程在技术上非常适合采用人工智能和机器学习测试。使用基于机器学习的视觉验证工具，测试人员可以识别在手动测试过程中容易遗漏的元素。这种基于图像的测试注入可以动态地改变企业在任何系统中提供自动化测试服务的方式。测试分析师可以创建机器学习测试来自动检测任何软件中的所有视觉错误。这可以帮助验证应用程序的视觉正确性，而无需测试专家将他们的输入数据插入系统。5、采用爬虫工具目前开发者使用的基于人工智能的自动化技术是利用网络爬虫（Spidering）工具为应用程序自动编写测试。企业需要做的就是将一些较新的人工智能/机器学习工具指向Web应用程序以启动爬虫。在爬取过程中，爬虫工具通过截图、下载每个页面的HTML代码、测量负载等方式收集数据，并不断重复运行这些步骤。最终，该工具所要做的就是构建数据集并训练机器学习模型以学习应用程序的预期模式和行为。因此，该工具将其当前阶段与所有先前观察到的模式进行比较。如果存在偏差，该工具会将零件标记为测试过程中的潜在错误。接下来，拥有这些知识的人仍然需要进入并验证标记的问题是否真的是一个错误。因此，虽然机器学习工具负责主要的错误检测过程，但工作人员必须进行最终验证。结论为了在测试领域获得利用人工智能和机器学习的专业知识，公司需要更深入地研究机器学习测试算法并提出测试策略。牢记这一点，企业需要建立一个测试团队，该团队知道如何将复杂的数据结构分解和分析为简化的表示形式，以帮助业务经理做出决策并提高整体项目效率和效果。以人工智能和机器学习为中心，大多数企业应该对这些新技术进行测试，并更快地提供更好的服务。
