QA 團隊面臨著比以往任何時候都更大的滿足軟件質量和發布速度期望的壓力。繼續閱讀，了解 GenAI 如何改善開發人員和測試人員的工作體驗，同時最大限度地提高團隊生產力并提高軟件質量。

軟件質量差的后果正在日益嚴重，許多組織因功能缺陷和安全漏洞進入其產品并影響其用戶體驗而付出的成本不斷增加。CISQ報告顯示，美國低質量軟件的成本已增至約 2.41 萬億美元。沒有組織愿意經歷其品牌名稱或消費者體驗的負面后果，更不用說劣質軟件對其成本的影響了。

不幸的是，低質量和有問題的軟件到達消費者手中的風險正在增加，許多公司在過去兩年中減少了軟件開發和測試人員的規模。隨著測試開發軟件的資源減少，處于跟上預期開發和發布速度壓力的團隊很可能會犯更多錯誤，或者沒有足夠的時間徹底測試他們的代碼。

在這種環境下，問題就變成了：經歷過裁員的現代 QA 團隊如何才能跟上相同的質量期望和發布速度？

應用于軟件測試領域的生成式人工智能 (GenAI) 技術為 QA 團隊提供了一種事半功倍的解決方案。雖然今天的測試自動化已經幫助許多公司優化其測試流程，但人工智能技術可以通過加速測試創建并幫助團隊提高測試實踐的徹底性來提供巨大的好處。在本文中，我們探討了 GenAI 在軟件測試中的作用，更深入地探討了它的好處，以及如何制定有效的 QA 策略。 

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了解生成式人工智能在軟件測試中的作用

一開始，GenAI 被認為是人工智能 (AI) 的一個子集，專門生成類人內容。雖然 GenAI 在多個領域都很受歡迎，但它在軟件測試中的作用也變得越來越突出。

目前，應用程序團隊需要在高速交付高質量軟件方面做更多工作，同時支持這些要求的人力資源較少，因此 GenAI 被認為是一種優化手段。當應用于軟件開發和測試領域時，它在加速流程方面提供了好處，包括以下內容：

• 創建測試用例
• 了解需求
• 測試執行
• 缺陷修復
• 活動優先級

雖然自動化測試實踐已經優化了這些活動，但納入人工智能以進一步增強軟件測試可提供額外的優化和生產力優勢。

以下是生成式人工智能在軟件測試中發揮的關鍵作用。

• 測試用例生成。涉及創建分步說明以驗證軟件應用程序是否按預期運行。GenAI 可以根據需求和規范自動生成測試用例，從而簡化此過程。在 API 測試用例生成中利用 AI 可以加快測試創建過程，并通過生成人類測試人員可能未曾考慮到的測試用例場景來擴展測試覆蓋范圍。當集成到代碼級測試中時，它可以增強現有單元測試用例的精度，通過參數化豐富測試用例，并簡化維護測試用例所涉及的步驟。
• 錯誤檢測。生成式人工智能可用于分析代碼并識別潛在的錯誤或漏洞。它可用于生成利用軟件弱點的測試輸入，使 QA 團隊能夠主動參與錯誤檢測過程。
• 靜態分析違規修復。當應用于靜態分析工作流程時，GenAI 可以通過針對報告的違規和問題提供建議的修復方案來加速發現的缺陷的修復。加快解決靜態分析結果的修復過程有助于開發團隊確保其軟件安全且高質量，同時幾乎不干擾工程師的日常任務，使他們能夠專注于新代碼開發并提高他們的工作效率。生產率。
• 提高測試覆蓋率。確保被測應用程序在生產前經過徹底測試對于識別可能給組織帶來高成本后果的潛在問題或缺陷至關重要。測試覆蓋率通常是確定應用程序是否準備好發布的一個重要部分。憑借 GenAI 能夠針對預期場景（最重要的是，意外場景）快速生成測試用例的能力，應用程序測試團隊可以充滿信心地推動更深入的測試覆蓋和發布。
• 測試數據生成。軟件測試的基本方面之一是測試數據的生成。該數據用于評估軟件應用程序如何響應不同的輸入和場景。GenAI 可以通過創建大量測試數據來自動化此過程，這些數據旨在測試可能包含錯誤的邊緣情況或場景。通過根據需求提示動態生成安全測試數據，實現敏捷的工作流程，并實現更高的測試速度。

生成式 AI 在 API 測試中的優勢

生成式 AI 為API 測試提供了許多好處。下面討論的是其中一些。

提高測試生成的速度

GenAI 通過顯著提高測試生成速度，為 API 測試帶來了顯著優勢。在傳統的測試方法中，QA 工程師通常依賴于手動創建測試用例，這可能非常耗時且范圍有限。另一方面，GenAI 利用機器學習算法自動生成大量測試用例，涵蓋廣泛的場景和邊緣情況，所需時間僅為人類測試人員的一小部分。這種加速不僅縮短了測試周期，還實現了更快的軟件開發和部署

減少創建 API 測試所需的技術知識

創建 API 測試通常需要腳本或開發知識，即使組織投資了低代碼解決方案，測試人員仍然需要了解 API 服務的構建方式以及它們如何通過應用程序進行通信以測試 API 工作流程。GenAI 能夠理解自然語言需求提示并將其翻譯為測試用例，使技術水平較低的測試人員能夠更輕松地創建 API 場景測試。這使得應用程序團隊能夠從員工那里獲得更多價值，并增強 API 層的端到端和集成測試。

實現更徹底的測試并提高軟件質量

徹底、全面的測試是確保軟件質量的關鍵因素之一，但在以人為中心的軟件測試場景中很容易被忽視。與傳統測試不同，傳統測試可能會由于時間限制或疏忽而忽略某些場景，GenAI 可以探索各種輸入、組合和邊界條件，從而生成測試工程師以前未考慮的用例。這會導致發現微妙的錯誤和漏洞，否則這些錯誤和漏洞可能會被忽視。

因此，軟件應用程序變得更加健壯和可靠。此外，GenAI 能夠創建多樣化且復雜的測試用例，有助于模擬現實世界的使用情況，并確保軟件為各種用戶交互和場景做好充分準備。

成本效益

GenAI 增強和優化 API 測試用例創建的能力可以為組織帶來具有成本效益的好處。它能夠提高測試徹底性和由此產生的軟件質量，這意味著降低產品發布中出現缺陷或問題的風險，從而影響最終用戶，并最終影響品牌聲譽。

在測試過程中盡早發現問題意味著組織還可以避免后期修復、補丁創建或由于質量差而延遲發布的成本。雖然如今測試自動化工具和框架已經被大量用于優化測試和提高生產力，但 GenAI 可以進一步增強測試自動化實踐，幫助項目縮短上市時間并確保其應用程序在發布時風險較低。

Parasoft 如何將生成式 AI 納入其功能測試策略

Parasoft SOAtest將 GenAI 融入其 API 測試創建功能，通過以下方式幫助應用程序團隊：

• 加速測試創建。
• 降低創建 API 場景測試所需的技術知識水平。
• 提高徹底性并降低測試成本。

團隊可以將 SOAtest 與 OpenAI/Azure OpenAI 集成，并且支持 GPT 3.5 和 4 模型。這種集成使用戶能夠根據 API 服務定義自動生成高級測試用例，同時通過 Parasoft 專有的提示工程過濾掉不相關的結果。

總體而言，這種方法顯著減少了測試創建的耗時過程，并使 QA 團隊能夠專注于業務的關鍵方面。SOAtest 與 GenAI 快速生成多個測試用例場景，包括測試工程師最初未考慮的場景，因此團隊可以提高整體測試的徹底性。

結束語：利用生成式 AI 優化 QA 團隊的生產力

 GenAI 是一項新技術，我們才剛剛開始觸及其在軟件開發和測試領域的潛在應用和優勢的冰山一角。正如我們在 Parasoft SOAtest 中看到的那樣，GenAI 的早期實施標志著優化 QA 團隊生產力方面的變革性飛躍。

通過人工智能實現日常測試任務的自動化，可以更輕松地提高測試覆蓋率并加速測試用例生成任務，從而幫助 QA 專業人員專注于更高價值的活動，例如戰略測試和數據驅動的決策。這不僅提高了 QA 工作的效率和有效性，而且還有助于提高軟件產品的整體質量和可靠性。

憑借隨著時間的推移進行調整和改進的能力，GenAI 有望在不斷發展的軟件測試領域發揮越來越重要的作用。因此，如果您希望在當今競爭激烈的市場中提供卓越的軟件產品，采用人工智能驅動的測試方法不再是一個選擇，這只是時間問題。

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