AI w pracy testera: 9 praktycznych zastosowań, które naprawdę oszczędzają czas

Sztuczna inteligencja już na dobre wkroczyła do świata IT. O ile jeszcze kilka lat temu kojarzyła się głównie z chatbotami i eksperymentami technologicznymi, dziś staje się codziennym narzędziem pracy programistów, analityków i testerów.

Czy oznacza to, że AI zastąpi testerów? Zdecydowanie nie. Może jednak znacząco zwiększyć ich efektywność i pozwolić im skupić się na zadaniach wymagających doświadczenia oraz krytycznego myślenia.

Przyjrzyjmy się, w jakich obszarach AI może realnie wesprzeć pracę testera oprogramowania.

Generowanie przypadków testowych

Tworzenie scenariuszy testowych często zajmuje wiele godzin, szczególnie w przypadku rozbudowanych wymagań biznesowych. AI potrafi analizować User Stories, dokumentację funkcjonalną oraz kryteria akceptacji i na ich podstawie generować artefakty testowe.

Wystarczy odpowiednio dobrać prompt do tego, co chcemy uzyskać:

• standardowe przypadki testowe,
• scenariusze pozytywne i negatywne,
• checklisty testowe,
• testy eksploracyjne (pomysły, sugestie, inne podejścia, lista możliwych testów),
• przypadki brzegowe.

Przykładowo, dla wymagania dotyczącego resetowania hasła AI może automatycznie zaproponować testy dla poprawnego adresu e-mail, nieistniejącego użytkownika, pustych danych wejściowych czy wygasłego linku resetującego.

Wykrywanie luk i niejednoznaczności w wymaganiach

Jednym z najcenniejszych zastosowań AI jest wspieranie analizy wymagań.

Wykorzystując odpowiedni prompt, AI może wskazać nam:

• brakujące kryteria akceptacji,
• niespójności między wymaganiami,
• niejednoznaczne zapisy,
• nieobsłużone scenariusze wyjątków.

W praktyce pozwala nam to przyjść z gotowymi pytaniami na spotkaniach typu planowanie czy grooming, aby analityk biznesowy lub właściciel historyjki użytkownika (Story Owner) mógł dokładniej opisać wymaganie, a tym samym skrócić czas potrzebny na analizę i późniejsze wyjaśnienia.

Wsparcie przy automatyzacji testów

Pisanie automatyzacji to jeden z obszarów, w którym narzędzia AI pokazują duży potencjał.

Na podstawie prostego opisu można wygenerować kod dla najpopularniejszych frameworków testowych. Bardzo wygodną opcją jest tutaj GitHub Copilot, w którym możemy wskazać konkretne klasy, na podstawie których AI może przeanalizować nasz kod i go poprawić.

Dzięki temu zamiast tworzyć podstawową strukturę testu od zera, tester może skupić się na logice biznesowej oraz weryfikacji poprawności rozwiązania. Co za tym idzie, nawet testerzy nieznający się na automatyzacji mają szansę zautomatyzować choć część testów regresyjnych czy innych wykonywanych cyklicznie.

Analiza logów i diagnozowanie błędów

Każdy tester zna sytuację, gdy awaria aplikacji wymaga żmudnej reprodukcji problemu bądź przejrzenia tysięcy linii logów.

AI potrafi:

• identyfikować wyjątki i wskazywać wyniki fałszywie negatywne (false negatives),
• grupować powiązane błędy,
• wskazywać potencjalną przyczynę problemu,
• analizować zależności między zdarzeniami.

W efekcie czas potrzebny na znalezienie przyczyny awarii może skrócić się z godzin do kilku minut.

W tym wypadku tester nieznający się na kodzie ma w ręku narzędzie, które ułatwi mu realizację takiego zadania. Alternatywnie będzie mógł pójść do dewelopera z konkretnymi podejrzeniami czy propozycjami RCA.

Analiza wyników regresji

W dużych projektach pojedyncze wykonanie regresji może obejmować setki lub tysiące testów.

AI może automatycznie:

• grupować podobne awarie,
• wskazywać najczęściej występujące problemy,
• analizować trendy jakościowe,
• identyfikować najbardziej ryzykowne obszary systemu,
• wskazać obszary, gdzie pojawiało się do tej pory najwięcej błędów,
• wskazać obszary, gdzie występuje największy poziom skomplikowania,
• priorytetyzować zakres regresji i rozmiar testów regresyjnych.

Ale co nam to właściwie daje? Pozwala nam przygotować selektywną regresję, umożliwia skupienie się na obszarach, w których występuje zagęszczenie błędów, a co najważniejsze – ułatwia skupienie się na obszarach, które moglibyśmy przeoczyć podczas analizy.

Testowanie API i baz danych

Nowoczesne aplikacje opierają się na komunikacji między usługami, dlatego testowanie API oraz baz danych stało się kluczowym elementem procesu jakościowego. AI może nam pomóc podczas testów integracyjnych oraz testów migracji danych między środowiskami.

AI wspiera nas w:

• tworzeniu zapytań,
• generowaniu payloadów JSON,
• projektowaniu negatywnych testów API (np. jako post script w postmanie),
• identyfikacji przypadków brzegowych (analizując zapytanie i response).
• generowaniu zapytań SQL,
• analizie wyników,
• porównywanie danych między środowiskami,
• identyfikacja niespójności i anomalii.

Może również pomóc w przygotowaniu zestawu testów obejmujących brak wymaganych pól, niepoprawne typy danych, wartości graniczne czy próby wykonania ataków typu SQL Injection i XSS.

Ale to nie wszystko. Dzięki AI możemy szybko przygotować zestawy danych testowych, pseudolosowe dane klientów, bazę adresów, itp. dostosowanych do konkretnych wymagań testowych.

Generowanie danych testowych

Tworzenie realistycznych danych testowych bywa czasochłonne, szczególnie w projektach biznesowych.

AI pozwala szybko generować:

• pliki z danymi w żądanych formatach,
• pliki o konkretnych, wymaganych rozmiarach,
• dane do obiektów testowanych,
• customowe dane,
• dane regionalne,
• adresy.

Dzięki temu przygotowanie środowiska testowego zajmuje znacznie mniej czasu.

Dodatkowo zawsze możemy stworzyć prompt, który wyszuka wszystkie dane stworzone przez nas i usunie je po zakończeniu testów.

Tworzenie dokumentacji testowej

Jak dobrze wiemy, ulubioną częścią pracy testera jest tworzenie dokumentacji…

Tutaj w tworzeniu standardowych dokumentów wspiera nas właśnie AI. Oczywiście, nie zrobi za nas wszystkiego, ale może przygotować szkielet dokumentu. Po naszej stronie pozostanie dostosowanie do konkretnych potrzeb. I tak, AI generuje też różnego typu wykresy; wystarczy je dobrze opisać w prompcie.

AI może wspierać tworzenie dokumentów takich jak:

• plan testów/strategia testów,
• raporty podsumowujące testy,
• raporty z defektów,
• dokumenty opisujące RACI.

Wystarczy dostarczyć podstawowe informacje, a narzędzie przygotuje przejrzysty dokument, który następnie można doszczegółowić innymi promptami. Na koniec scalić w całość (też dzięki AI) i wyeksportować do pliku zewnętrznego.

Dzięki temu nawet szczegółowe dokumenty powstają dość szybko, a czas spędzony na pisaniu podstaw można wykorzystać na dodatkowe testy…

Wsparcie testów eksploracyjnych

Dobry tester podczas eksploracji aplikacji stale zadaje sobie pytanie:

Co się stanie, jeśli użytkownik zrobi coś nietypowego?

AI może pełnić rolę dodatkowego partnera do burzy mózgów, proponując nietypowe scenariusze. Może nam wskazać przypadki brzegowe (edge cases) bądź specyficzne podejścia, bazując na analizie zachowań użytkowników.

To często prowadzi do odkrycia błędów, które trudno byłoby znaleźć przy tradycyjnym podejściu lub przy skupieniu się testerów głównie na podejściu biznesowym, bez analizy zachowań użytkowników końcowych.

Sii x Salesforce

Jako partner Salesforce wykorzystujemy naszą wiedzę i wdrażamy aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić sprzedaż, obsługę klienta i działanie zespołów w Twojej firmie.

Oferta Salesforce

Czy AI zastąpi testerów?

To pytanie pojawia się bardzo często. Moim zdaniem odpowiedź brzmi: nie.

AI świetnie radzi sobie z analizą danych, generowaniem treści i automatyzacją powtarzalnych zadań. Nadal jednak nie posiada pełnego zrozumienia kontekstu biznesowego, doświadczenia domenowego ani intuicji, które często decydują o wykryciu krytycznych błędów.

Największą wartość stanowi wykorzystanie AI jako dodatkowego członka zespołu – współpracownika pomagającego szybciej analizować wymagania, generować testy, diagnozować problemy oraz przygotowywać raporty.