Gute Praxis erfordert nicht nur das Testen der Automatisierung, sondern das Testen der Automatisierung selbst

Digitale Transformation und continuous testing Die Geschwindigkeit nimmt weiter zu, und infolgedessen müssen Unternehmen einen intelligenteren Ansatz zur Testautomatisierung implementieren. Wie wir bereits kürzlich in einem Blog über den Aufbau einer Qualitätssicherungskultur festgestellt haben: „Testautomatisierung gibt Unternehmen auch die Möglichkeit.“ agility erforderlich, um Änderungen schnell umzusetzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Darüber hinaus schafft die Testautomatisierung eine Infrastruktur innerhalb der Entwicklung, sodass jede Phase der Arbeit auf Integrität und Leistung sowie vorrangige Themen wie Sicherheit, Governance und Compliance überprüft wird.“

Diego Lo Giudice, VP Principal Analyst bei Forrester, betonte jedoch, dass Unternehmen einen intelligenteren Ansatz zur Testautomatisierung verfolgen müssen, der das Testen und Auditieren der Automatisierung selbst umfasst. Er erklärte, dass „Testautomatisierungstools, -technologien und -praktiken zum Testen … der Automatisierung verwendet werden sollten und können.“ Während die Testautomatisierung enorme Vorteile für das Erreichen der Testabdeckung und der Gesamtqualität der App bietet, müssen Testautomatisierungspraktiken regelmäßig auf Leistung, Gründlichkeit und maximale Wirksamkeit überprüft werden. DevOps Teams sollten sicherstellen, dass sie die Ergebnisse erzielen, die sie benötigen, um den Endkunden effizient einen Mehrwert zu bieten.

Um sicherzustellen, dass automatisierte Tests halten, was sie versprechen, können Unternehmen Strategien anwenden wie:

• Erweiterung ihrer Testpraktiken um das Testen der Automatisierungstools selbst.
• Einführung eines umfassenderen Testansatzes für ihre komplexen Systeme.
• Nutzung KI-basierter Testtools und -plattformen.

Unternehmen bewegen sich in eine komplexe Automatisierungstechnologielandschaft

Da der Einsatz komplexer Automatisierungstechnologie in Unternehmen zunimmt, führen Unternehmen mehrere Tools ein, um die Automatisierung auf weitere Bereiche und Prozesse auszudehnen. Zu diesen Tools gehören:

• KI-gestützte Anwendungen oder Automatisierung mithilfe von maschinellem Lernen und ML-Modellen.
• Robotic Process Automation zur Automatisierung von Aufgaben und Abläufen.
• Dynamisches Case Management, einschließlich E-Mail- und Dokumentenmanagement.
• Digitale Prozessautomatisierung, die alle diese Bereiche umfasst.

Darüber hinaus automatisieren Unternehmen mit zunehmender Kundenorientierung immer mehr Teile der Customer Journey, indem sie mehr Self-Service-Funktionen, mobile oder soziale Kanäle oder CRM hinzufügen. In diesen Fällen wird Automatisierung eingeführt, um dem Kunden angenehme, ansprechende und intuitive Erlebnisse zu bieten.

Da immer mehr automatisierte und KI-gestützte Prozesse eingeführt werden, muss das Testen mit dieser Erweiterung Schritt halten. Wie Lo Giudice feststellt, „müssen sich Unternehmen fragen: Testen sie die gesamte Automatisierung oder beschränken sie ihre Tests auf die üblichen Regressionstests und die Front-End-Anwendungen?“ Er behauptet, dass Testautomatisierungstools, -technologien und -praktiken zum Testen der Automatisierungstools selbst verwendet werden sollten und können.

Komplexe automatisierte Systeme erfordern groß angelegte Tests

Da die Notwendigkeit, Tests für Prozesse und Tools zu entwickeln, immer offensichtlicher wird, müssen Unternehmen eine Reihe relevanter Fragen berücksichtigen, um zu bestimmen, wie sich ihre Tests weiterentwickeln müssen. Sie müssen Folgendes bestimmen:

• Sind die von uns verwendeten Testtools für die Umgebung und die Vielzahl der verwendeten Plattformen relevant?
• Testen wir die automatisierten Tools, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gültige Tests durchführen?

Außerdem ist es zwingend erforderlich, den gesamten End-to-End-Prozess zu testen, was die Komplexität noch weiter erhöht. Das Testen der Automatisierung erfordert einen groß angelegten, heterogenen End-to-End-Testansatz, der private, öffentliche, hybride Clouds, mehrere Browser, Desktops, Mainframes, Geräte, Web, Mobilgeräte, IoT und POS abdeckt. Implementierung eines groß angelegten Testtools, wie z Digital.ai Continuous Testing, kann eine nahtlose und flexible Lösung bieten.

Nutzen Sie KI, um die Ergebnisse automatisierter Tests zu verbessern

Es gibt eine Reihe von KI-Tools, die eingeführt werden können, um automatisierte Tests zu verbessern. Ein Artikel in Forbes skizzierte einige Möglichkeiten, wie KI-basierte Tools profitieren können DevOps Dazu gehören „die Eliminierung von Überschneidungen bei der Testabdeckung, die Optimierung bestehender Testbemühungen durch vorhersehbarere Tests und die Beschleunigung des Fortschritts von der Fehlererkennung bis zur Fehlervermeidung.“ Darin heißt es außerdem: „KI-basierte Softwareentwicklungsplattformen können die Abhängigkeiten zwischen komplexen und miteinander verbundenen Produktmodulen identifizieren und so die Produktqualität insgesamt verbessern.“

In der Zwischenzeit sind hier einige konkrete Anwendungsfälle, die veranschaulichen, wie Tests mit KI verbessert werden können:

• Tools, die die Selbstheilung von UI-Tests durchführen können, indem sie KI- und ML-Algorithmen anwenden, um Tests dynamisch anzupassen.
• Visueller Einsatz von KI für visuelle Tests, um den Prozess präziser zu gestalten.
• Verwendung von KI zur Generierung von Testfällen.
• Erkenntnissebasiertes Testen oder Einsatz von KI und ML zur Optimierung des Getesteten. Dies kann auf den gesamten Prozess und die Teststrategie angewendet werden.

Mithilfe von KI kann auch ermittelt werden, was als Nächstes getestet und was automatisiert werden sollte, um die Testabdeckung zu verbessern. Es ist auch wichtig zu beachten, dass KI Tester nicht ersetzt, sie aber intelligenter macht. KI-Tools ermöglichen es Testern, ihre Arbeit effektiver zu erledigen.

Das Interesse und die Implementierung von KI beim Testen nehmen zu

Da sich die digitale Transformation in mehreren Branchen immer weiter ausbreitet, steigt die Zahl der Unternehmen, die KI in ihre Testprozesse integrieren.

Umfrageergebnisse der Weltqualitätsbericht 2020-2021 enthüllen: „Fast 90 % der Befragten geben an, dass Tests mit KI und das Testen von KI die größten Wachstumsbereiche sind, die in ihren Unternehmen geplant sind, und 80 % beabsichtigen, die Zahl der KI-basierten Versuche und Proofs of Concept zu erhöhen.“ Weitere Ergebnisse zeigen, dass „fast 80 % der befragten Organisationen angaben, dass KI zur Generierung von Testdaten und Testumgebungen eingesetzt wird.“

Trotz dieser Ausweitung der KI-Tests bleibt ihre Implementierung ein komplizierter Prozess und kann nicht als Allheilmittel angesehen werden. Wie bei jedem anderen automatisierten Test oder Prozess müssen Unternehmen Metriken verwenden, um zu prüfen und zu bewerten, wie gut KI-Tests funktionieren und ob sie einen Mehrwert liefern.

Durch automatisierte Tests wird sichergestellt, dass die Ergebnisse übereinstimmen und die Wertschöpfung maximiert wird

Wenn Unternehmen eine Ausweitung der Automatisierung in Betracht ziehen, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sich bei der Bestimmung des besten Testansatzes auf die richtigen Ziele zu konzentrieren. Automatisierung um ihrer selbst willen ist nicht das Ziel.

Wir haben dieses Problem kürzlich in einem Artikel über die Herausforderungen von behandelt Automatisierung testen: „Schließlich soll die Automatisierung den Testprozess verbessern. Auch wenn Dinge automatisiert werden können, heißt das nicht automatisch, dass sie es auch sollten. Es ist besser, selektiv zu entscheiden, was automatisiert werden soll, und sich dabei am Risiko und den potenziellen Auswirkungen für den Benutzer oder die Organisation zu orientieren. Automatisieren Sie Tests, die regelmäßig durchgeführt werden, z. B. Regressionstests, um zu bestätigen, dass das System noch funktioniert.“

Die Ziele eines Testansatzes sollten darin bestehen, einen Mehrwert zu schaffen, die Qualität zu verbessern und den Testprozess zu verbessern. In einigen Fällen ist ein automatisierter Testansatz am besten, während in anderen Fällen manuelle Tests am effektivsten sind.

Zu den bewährten Praktiken gehören die Durchführung regelmäßiger Audits der Test- und Automatisierungspraktiken sowie das Streben nach einer Mischung aus umfassender Abdeckung und qualitativ hochwertigen Ergebnissen. Welcher Ansatz auch immer den Wert maximiert, er wird die beste Lösung sein.

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