人工智能会让软件测试变得无关紧要吗?

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我们的智能虚拟助理Alexa，Siri和Google Home已经证明了我们所有人如何奇妙和有助于人工智能（AI）。您必须遇到众多辩论，讨论和全球讨论和会议，这些讨论会在全球范围内编织AI可以做到，不能做对于地球上的众生。考虑到这项技术是如此描述性和广泛性，可以探索和发现其益处以及危险。

谈到软件测试时，AI故事会杀死QA估计的高潮，还是故事会带来不同的扭曲？

目前，机器学习（ML）和AI似乎是QA过程中最有趣的区域。风险资本家，创新者，初创企业，QA从业者，以及每个大型和小企业都对AI如何为其应用程序开发过程做出贡献。软件测试和QA是一个积分的方面，专家专注于他们的能量利用人工智能实现自动化加速应用程序测试。

这提出了关注的问题，如果AI和ML可以如此高效，它可以在不久的将来杀死软件测试和QA的相关性吗？

迭戈Lo Giudice在他的一篇文章中的Forrester上的VP和首席分析师，“AI最有可能帮助您作为开发人员，测试仪或开发团队更加富有成效和创造性，而不是让您多余的。不要害怕。利用这个机会，你会立即回报：它会给你更多的时间更具创造力，提供更多的创新 - 这将帮助你在长期拯救你的工作！“

从这些方面来看，人工智能是应用开发过程的推动者，而不是挑战者。今天，软件开发和测试行业正在考虑人工智能的各种修正和好处。原因是，它可能会对应用程序的结果产生重大影响。实际上，除了自动化带来的直接好处，人工智能还能让你实现很多目标。

确保您的软件测试过程是可测量的和可跟踪的，在当前的场景中绝对是至关重要的。游戏应用程序需要升级和测试来确认其性能和功能。当ai主导的工具被应用时，测试人员可以客观且轻松地跨地点测量测试活动。这也让他们有机会通过工具来回追踪，以确认和再次确认“游戏”行为。效率可能是完美的关键，但是可跟踪性和可度量性可能是一个巨大的贡献者。

将此取决于下一级别，软件测试和QA一直在不断发展。采取槽口更高的最佳方法是使其成为自学习机制而不是刀具进入的过程。让我们看，当使用AI-LED测试工具测试银行申请时，每个功能都可以进行通信，并从彼此中获取暗示，变得更好，更响应。在某种程度上，AI可以帮助对“自学习”模式进行测试，在那里它鼓励对应用程序的无监督学习。这可能是软件开发和测试周期中的革命力矩。

我们可以很快预期启用AI的测试环境吗？

对这个问题的直接回答是，‘你的申请在不久的将来会变得有多复杂?“测试自动化在应用程序开发过程中不断发展，以确保测试仍然是万无一失和不可或缺的。”构建一个启用AI的环境跨软件测试可确保测试仍然以相关性而增长，并且绝对业务至关重要。

对于应用程序开发来确保更高的效率，均可越来越多地达到更大，以便于轻松地识别缺陷，并进一步加速软件开发和测试周期。

测试自动化是游戏规则，AI可以帮助将其带到一个下一个级别，并通过有效地应用来自相关来源的数据来使其更智能。在需要可视验证和机器人的应用程序的情况下，AI的步骤可以帮助您确认应用程序的性能和各个阶段的功能。

作为具有未来前景的应用程序开发者或企业，你可以看到AI在自动代码审查、改进安全检查和漏洞评估、生成测试用例，甚至参与大数据方面做出了贡献。此外，人工智能和机器学习可以帮助提供应用程序性能的实时反馈。

虽然AI和ML的好处可能会压倒地，但实际的应用测试过程与测试和质量保证团队一起使用。没有策略和智力的测试自动化可以创建混乱，同样，在没有思考过程的情况下应用AI和ML驱动工具可能会导致严重损坏和延迟测试活动。

这个想法是让AI-LED工具实现自动化测试用例并在后端运行测试过程。这将使QA工程师能够专注于高级方面，例如安全性和风险管理，增强应用程序的可扩展性，文档，过程保证，法规遵从性或跟踪应用程序的关键指标，以便按预期改进和交付。

QA工程师和企业需要利用AI的力量来提供更好、更快的应用性能和体验。例如，人工智能驱动的工具可能有助于识别问题或缺陷，但它们可以进一步帮助测试人员识别模式，并减少数字环境风险对应用程序的影响。将人类智能与人工智能能力相结合，将有助于企业提供所需的消费者体验，并减少测试中的冗余。

在每日部署和Devops转型的时代，组织需要自动化测试要求可追溯性和版本控制，以加速QA周期并减少测试管理的开销，并提供优质的治理。因此，杠杆作用至关重要AI平台测试质量您的企业应用程序。

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