在测试自动化中使用人工智能是主导质量保证行业的最新趋势之一。事实上，在凯捷名为《2020-2021年世界质量报告》的调查中，21%的IT领导者表示他们在测试方法中以某种形式实施人工智能，而只有2%的人表示人工智能没有参与他们的测试。将来的计划。话虽如此，很容易得出结论，人工智能将在未来几年对测试自动化产生重大影响。由于更快的产品发布和卓越的客户体验决定了业务的成功，因此公司必须在进入市场之前测试其软件应用程序。通过在测试自动化框架中实施人工智能，测试人员可以看到以下好处：更快的发布周期从手动测试执行到自动测试执行的平滑过渡人工智能应用于软件测试的最重要基础包括神经网络和机器学习。当组合或单独使用时，这些AI子类型可以通过以下方式帮助软件测试过程：在与被测系统(SUT)交互时发现可操作的见解将测试练习的结果分类为可能的缺陷将结果计算为缺陷的可能性链接事件和活动到结果人工智能在软件测试中的作用人工智能影响软件测试涉及两个步骤。第一个是训练系统，第二个是测试实施。驱动当今所有“智能”产品的人工智能应用以观察者的身份开始。他们接受了人类工程师过去的行为，并被教导根据这些经验区分最好的结果和最坏的结果。随着时间的推移，它们通过模仿正确的行为并摒弃错误的行为来获得人类的判断力。结果是一个具有令人印象深刻的属性列表的QA工具。它可以：开发自动化框架创建页面库生成对象存储库自动化UI验证脚本自动适应应用程序UI更改在一分钟内生成数千行代码适应和智能响应更改的能力是自动化测试的主要优势。确信您的应用程序不会因移动或开发UI元素而中断，或者您可以在几分钟内跨平台、操作系统和浏览器处理数千次回归测试，最终节省时间和资源。人工智能测试工具的好处自动化测试中的人工智能可以大大提高测试团队的效率。创建大量新测试用例会使系统超载，导致延迟从测试结果中检索可操作的见解，从而减慢产品发布和更新。人工智能和自动化测试可以很好地协同工作，带来以下好处：自动化测试用例编写：人工智能提供易于处理和运行的精确测试用例，而不是运行大型测试套件来检测小错误。通过AI自动化，测试人员运行最少数量的测试以确定代码更改的影响。自动生成API测试：API评估有助于衡量在数据库和服务器之间通信的程序之间的交互质量。通过使用人工智能，测试人员可以分析连接的应用程序的功能，检测潜在的风险区域并创建测试用例。预测分析：人工智能可以使用现有的客户数据来预测用户行为将如何演变。这有助于软件开发人员创造更好的产品和客户体验，以留住新客户。识别Selenium测试中的错误：尽管Selenium是最好的测试自动化框架之一，但它是一个复杂且耗时的过程，其中最小的错误可以抵消所有测试进度。人工智能识别这些损坏的方面并修复它们。例如，如果技术错误延迟或停止测试过程，AI将识别问题并修复它。AI有助于自动修复Selenium测试，并提供有关改进案例的智能见解。AI测试自动化工具这些AI测试工具可以开箱即用，也可以适应团队的特定环境。但是，为了获得最佳效果，您应该将它们交到QA专家（原创者和教师）手中。下面列出的工具是利用AI扩展QA工作的一些最有效工具。每种工具都有其优缺点，与任何工具一样，将它们交由熟练的工程师使用会获得更好的结果。Functionize是最近1600万美元A系列投资的受益者，它是一种基于云的AI测试工具Functionize。它使用自然语言处理来创建测试，通常用于API和UI测试。它在Chrome、Safari、Firefox和Edge浏览器以及包括Android和iOS在内的一系列操作系统上运行。另一家赢得投资者信任的AI初创公司Mabl，这次获得了2000万美元，它也是一个基于云的万物网络测试工具。它通过使用机器学习来搜索UI中的Javascript错误、断开的链接，当然还有错误，从而使功能测试变得更加容易。?Appvance.aiAppvance承诺无需编写脚本或编码即可进行自动化测试。在自动检测您的应用程序如何工作并获取其库后，它会测试Javascript的关键功能并在Web和移动设备中进行验证。它集成了流行的测试工作流程，包括Jenkins、TeamCity、Git、Jira等。Test.ai是一种人工智能驱动的测试工具，是移动应用程序专家，与此列表中的其他工具一样承诺“无需编码或维护”。测试机器人能够独立探索应用程序并生成自己的测试输入来分析功能，就像人类工程师在进行UI测试时所做的那样。RetestReTest主要用于性能回归测试，不需要测试人员具备任何编程技能。与上述大多数工具一样，此工具会自动搜索和测试应用程序，对元素执行简单的“前后”比较。ProvenTestim旨在让您的产品团队可以访问自动化测试。它用于使用自然、直观的语言跨功能、端到端和UI测试创建、执行和维护测试用例。它是一个动态定位器而不是静态定位器，允许测试在元素属性发生变化时继续运行。Applitools专为Web和移动设备上的可视化UI回归测试而设计，是一种AI尝试，旨在消除对耗时和资源的手动UI测试的需求。作为回归工具，其主要目的是确认用户评论的屏幕和页面在测试之间没有变化。它是为一系列SDK开发的，包括流行的Selenium。我们探索的所有AI测试工具都试图扩大自动化测试的有效范围。就像我们自己的自动化引擎一样，它们可以以远高于人类可能的速度测试具有多种数据组合的场景。如果部署得当，QA专家可以使您的团队更加敏捷，并且能够更好地快速响应关键错误。
