Peran AI dan ML dalam Meningkatkan Otomatisasi Pengujian Tanpa Kode
AI dan ML merevolusi otomatisasi pengujian tanpa kode dengan kecepatan tinggi. Masa depan otomatisasi pengujian tanpa kode yang didukung oleh AI generatif mengarah pada lanskap yang lebih demokratis. Pengujian perangkat lunak dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak telah lama memiliki reputasi buruk karena hambatan dan penundaan. Persepsi ini tidak sepenuhnya tidak berdasar. Para pemimpin teknik telah menangani pengujian perangkat lunak tradisional selama bertahun-tahun, kata Mayank Bhola, kepala produk dan salah satu pendiri LambdaTest, penyedia pengujian perangkat lunak lintas platform yang menawarkan infrastruktur cloud perangkat nyata dengan skalabilitas tinggi.
“Proses manual dan otomatisasi berbasis skrip bergulat dengan keterbatasan bawaan yang menghambat kecepatan yang diperlukan untuk pengembangan modern. Mempertimbangkan skala besar pengujian regresi, tim QA harus secara teliti menjalankan rangkaian pengujian yang luas untuk setiap modifikasi kode, sering kali terdiri dari ribuan kasus uji. Namun, ini adalah tugas yang sangat berulang dan memakan tenaga kerja. Tentu saja, otomatisasi seharusnya meringankan ini, tetapi bahkan kerangka kerja otomatisasi berbasis skrip memerlukan investasi awal yang signifikan dalam penulisan skrip, belum lagi beban pemeliharaan yang berkelanjutan. Faktor lain adalah kesalahan manusia yang telah dan akan tetap menjadi tantangan yang persisten karena pengujian manual secara inheren rentan terhadap ketidakkonsistenan dan kelalaian,” kata Mithilesh Ramaswamy, pemimpin teknologi berpengalaman dan manajer teknik senior di Microsoft.
“Dan di luar eksekusi, pemeliharaan skrip pengujian tradisional itu sendiri menjadi beban yang signifikan. Perubahan UI, yang umum dalam lingkungan pengembangan agile, sering kali memerlukan penulisan ulang skrip,” kata Srivishnu Ayyagari, manajer produk senior yang memimpin pengembangan alat pengujian agen dan wawasan AI di LambdaTest. “Karena kerapuhan ini, upaya otomatisasi pengujian dapat menjadi mimpi buruk pemeliharaan daripada peningkat efisiensi yang dimaksudkan. Ayyagari mengatakan keterampilan khusus yang diperlukan untuk membangun dan memelihara kerangka kerja otomatisasi yang kuat menciptakan potensi kesenjangan keterampilan dalam tim QA, memerlukan investasi pelatihan yang berkelanjutan. Jadi, untuk tetap sinkron dengan siklus iterasi cepat pengembangan perangkat lunak modern, tim terkadang menemukan otomatisasi sebagai hambatan daripada pendorong rilis yang lebih cepat dan pengiriman berkelanjutan.
Menanggapi kompleksitas dan tuntutan spesialis dari otomatisasi tradisional, alat otomatisasi pengujian tanpa kode muncul, menjanjikan pendekatan yang lebih mudah diakses dan ramah pengguna. Dan sejauh ini, mereka sangat menguntungkan, Bhola mencerminkan dari pengalaman teknik dan pengawasannya di LambdaTest. Alat tanpa kode, yang dicirikan oleh antarmuka visual, fungsionalitas seret-dan-lepas, dan fitur rekam-dan-putar, berusaha untuk mendemokratisasi otomatisasi pengujian. Janjinya adalah memberdayakan insinyur QA khusus, pengembang, dan bahkan pengguna bisnis untuk berpartisipasi dalam proses pengujian.
“Untuk skenario pengujian yang lebih sederhana, terutama untuk validasi bukti konsep awal atau pemeriksaan fungsional dasar, alat tanpa kode memenuhi janji mereka untuk pembuatan pengujian yang lebih cepat,” ia menyoroti. “Pengembang, khususnya, menemukan alat ini menarik untuk pengujian unit dan integrasi, memungkinkan mereka untuk menggeser ke kiri dan secara proaktif menangani masalah kualitas lebih awal dalam pengembangan. Namun, kemudahan penggunaan awal mereka sering kali menyembunyikan keterbatasan yang mendasarinya yang menjadi jelas saat aplikasi tumbuh dalam kompleksitas, seperti yang ditunjukkan oleh Karan Ratra, pemimpin teknologi berpengalaman di Walmart. “Saat berurusan dengan logika aplikasi yang rumit, skenario pengujian berbasis data, atau antarmuka pengguna yang sangat dinamis, solusi tanpa kode sering kali gagal,” kata Ratra. Kustomisasi di luar fitur bawaan alat menjadi menantang, membatasi fleksibilitas yang diinginkan pengembang.
“Meskipun pembuatan pengujian mungkin awalnya lebih cepat, mempertahankan pengujian tanpa kode dalam skala besar masih bisa menjadi masalah. Dan perubahan dalam UI aplikasi, bahkan dengan antarmuka visual, dapat menyebabkan pengujian rapuh yang memerlukan intervensi manual untuk diperbaiki. Secara kritis untuk lanskap TestOps yang berkembang, sebagian besar alat tanpa kode tradisional kurang memiliki kemampuan AI dan pembelajaran mesin yang canggih dan terintegrasi secara asli. Menyadari kesenjangan ini, Bhola sangat berinvestasi dalam mengembangkan Kane AI, alat pengujian perangkat lunak agen, katanya, “Ketidakhadiran ini menciptakan kesenjapan yang signifikan ketika mempertimbangkan kebutuhan untuk otomatisasi pengujian yang benar-benar cerdas dan adaptif.
Dia menjelaskan, “Inilah mengapa, meskipun alat tanpa kode menawarkan langkah maju dalam aksesibilitas, mereka pada akhirnya mengungkapkan keterbatasan mereka ketika dihadapkan dengan tuntutan sistem perangkat lunak yang kompleks dan berkembang serta pencarian untuk otomatisasi pengujian yang benar-benar cerdas. Bhola mencatat bahwa pengujian perangkat lunak yang didukung AI mengintegrasikan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin ke berbagai tahap SDLC, membantu mengatasi keterbatasan pendekatan berbasis skrip tradisional dan tanpa kode dasar. “Alih-alih mengandalkan skrip yang telah ditentukan sebelumnya atau sistem berbasis aturan, AI dan ML memungkinkan otomatisasi pengujian menjadi cerdas, adaptif, dan belajar mandiri. Karena pergeseran ini, pengembang bekerja dengan inovasi baru yang kuat, beralih dari otomatisasi berbasis skrip ke otomatisasi pengujian yang lebih dinamis dan berbasis data.
AI/ML yang didorong oleh pengujian dapat mempelajari pola perilaku aplikasi, mengidentifikasi anomali, dan beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan. “Kemampuan ini sangat berguna dalam mengatasi hambatan pemeliharaan otomatisasi tradisional,” katanya. Algoritma pembelajaran mesin, misalnya, dapat menganalisis struktur UI dan, melalui teknik seperti visi komputer, secara cerdas menemukan elemen bahkan jika pengenal ID, XPath mereka berubah karena modifikasi UI. Fitur “penyembuhan otomatis” ini secara signifikan mengurangi kebutuhan untuk pembaruan skrip manual.
Selama beberapa tahun terakhir, pengembang perangkat lunak semakin memanfaatkan strategi pengujian perangkat lunak yang didorong oleh AI/ML,” kata Ramaswamy. Teknologi ini meningkatkan cakupan dan efisiensi pengujian. Pembuatan kasus uji cerdas, prioritas pengujian berbasis risiko, dan optimasi eksekusi pengujian cerdas memungkinkan tim QA mencapai cakupan pengujian yang lebih luas dengan upaya manual yang lebih sedikit. Deteksi cacat yang ditingkatkan adalah salah satu keuntungan paling menarik dari AI/ML dalam pengujian. “Algoritma ML dapat mengidentifikasi pola dan anomali halus dalam data pengujian yang mungkin terlewatkan oleh penguji manusia, yang mengarah pada deteksi cacat yang lebih awal dan lebih efektif, termasuk pengujian yang sering kali sulit dipahami,” jelas Ayyagari.
“Selain deteksi cacat, AI/ML memberikan wawasan dan analitik berbasis data yang berharga. Dengan menganalisis sejumlah besar data pengujian, sistem ini dapat mengidentifikasi tren, menentukan akar penyebab kegagalan, dan menyoroti area untuk perbaikan proses baik dalam aplikasi maupun pengujian. AI dan ML menggerakkan otomatisasi pengujian dari aktivitas reaktif berbasis skrip ke sistem cerdas yang proaktif, belajar, beradaptasi, dan terus meningkatkan proses pengujian, mengatasi keterbatasan inti dari metodologi tradisional.
Untuk memahami dampak praktis AI/ML, tiga area utama menonjol: Penyembuhan otomatis, deteksi pengujian rapuh, dan UI cerdas. Penyembuhan Otomatis Bayangkan skenario di mana perubahan UI kecil, seperti pembaruan ID tombol, secara tradisional akan merusak banyak skrip pengujian. Penyembuhan otomatis, yang didukung oleh AI, mencegah hal ini. Bagaimana cara kerjanya? Biasanya, model visi komputer atau pembelajaran mesin yang dilatih pada pengenalan elemen UI digunakan. Model ini secara dinamis mengidentifikasi elemen UI berdasarkan karakteristik visual dan konteks, bahkan jika pengenal yang mendasarinya berubah. Teknik seperti pencocokan kabur dan algoritma penyembuhan diri kemudian dapat memperbarui skrip pengujian secara otomatis, memastikan pengujian tetap tangguh terhadap modifikasi UI.
“Manfaatnya sangat besar,” kata Ratra. “Seperti secara drastis mengurangi waktu pemeliharaan, meningkatkan stabilitas pengujian, dan mempercepat umpan balik untuk pengembangan. Deteksi Pengujian Rapuh Apa itu pengujian rapuh? “Ini adalah momok dari banyak upaya otomatisasi – pengujian yang gagal secara intermittently tanpa alasan yang jelas, sering kali karena faktor lingkungan, masalah waktu, atau cacat halus dalam kode pengujian daripada bug aplikasi,” kata Ayyagari. Tetapi bagaimana kita mengidentifikasinya secara efisien? “Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data eksekusi pengujian historis, mencari pola kegagalan intermittently. Dan dengan mengelompokkan pengujian dan mendeteksi anomali, algoritma ini dapat mengklasifikasikan pengujian sebagai rapuh. Teknik seperti analisis statistik dan deteksi anomali mengidentifikasi pengujian yang menunjukkan perilaku tidak terduga.
“Proposisi nilainya jelas,” tambahnya, “meningkatkan keandalan hasil pengujian, mengurangi waktu yang terbuang untuk menyelidiki alarm palsu, dan rasio sinyal-ke-kebisingan yang lebih jelas dalam hasil pengujian, memungkinkan tim untuk fokus pada masalah aplikasi yang sebenarnya. UI Cerdas Menurut Bhola, UI cerdas, atau Pengujian UI Cerdas, membawa validasi visual melampaui pemeriksaan elemen dasar. Ini tentang memastikan kebenaran visual dan pengalaman pengguna yang optimal. Apa yang dimaksud secara teknis? Ini memanfaatkan visi komputer dan perbandingan gambar untuk menganalisis tangkapan layar UI aktual terhadap gambar dasar. Dalam konteks ini, AI memahami struktur UI dan mengidentifikasi perubahan visual yang signifikan, mendeteksi regresi, pergeseran tata letak, masalah CSS, atau ketidakkonsistenan di berbagai browser dan perangkat.
“Karena itu, UI Cerdas memberikan manfaat seperti kualitas UI yang ditingkatkan, pengujian pengalaman pengguna yang lebih baik dengan menangkap cacat visual yang mungkin terlewatkan oleh pengujian fungsional, dan deteksi dini regresi UI, memastikan konsistensi merek dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Untuk menekankan, aplikasi ini hanya mewakili puncak gunung es dalam bagaimana AI/ML merevolusi otomatisasi pengujian, membuatnya lebih cerdas, efisien, dan tangguh. Setelah menjelajahi aplikasi utama ini, berguna untuk mempertimbangkan lanskap masa depan dan konvergensi menarik dari prinsip tanpa kode dengan alat AI generatif dan AI agen.
Melihat ke depan, konvergensi prinsip tanpa kode dengan alat AI Generatif dan AI Agen menjanjikan untuk mempercepat proses pengujian. Selama beberapa tahun terakhir, pengembang telah membuka kemampuan AI generatif yang dulu dianggap futuristik, secara fundamental mengubah cara pengujian dibuat, dijalankan, dan dipelihara dalam lingkungan tanpa kode. “Dan gelombang inovasi berikutnya bukan tentang menggantikan tanpa kode,” kata Ayyagari, “tetapi lebih tentang meningkatkannya, menyuntikkan kecerdasan dan adaptabilitas ke dalam aksesibilitasnya.
Pertimbangkan prospek pembuatan kasus uji bahasa alami. Bayangkan pengguna hanya menggambarkan kebutuhan pengujian mereka dalam bahasa sehari-hari: ‘Verifikasi proses pendaftaran pengguna untuk pengguna baru.’ Model AI generatif, memanfaatkan model bahasa besar, kemudian dapat secara cerdas menerjemahkan instruksi ini menjadi alur kerja pengujian tanpa kode yang sepenuhnya fungsional dan dapat dieksekusi. “Ini saja akan secara dramatis menurunkan hambatan masuk ke otomatisasi pengujian, membuatnya dapat diakses oleh audiens yang lebih luas, termasuk mereka yang memiliki keahlian pengkodean terbatas,” kata Ratra.
Selain pembuatan pengujian, AI generatif memiliki potensi untuk mengubah manajemen data pengujian dalam lingkungan tanpa kode. “Ini dapat menghasilkan dataset pengujian yang realistis dan bervariasi sambil memahami seluk-beluk struktur data aplikasi dan logika bisnis,” kata Bhola. Ini akan menghilangkan tugas yang sering kali memakan tenaga kerja untuk membuat data pengujian secara manual, memastikan skenario pengujian yang lebih komprehensif dan realistis. AI generatif dapat dan akan bertindak sebagai kecerdasan tertanam dalam platform tanpa kode, terus menganalisis alur kerja pengujian dan menyarankan optimasi untuk efisiensi dan ketahanan yang lebih baik.
Pikirkan itu sebagai pakar otomatisasi pengujian yang didukung AI yang terintegrasi langsung ke dalam alat tanpa kode, memberikan panduan dan praktik terbaik. “AI generatif seperti Kane AI, Agen QA AI-Native kami, sudah membantu pelanggan kami meningkatkan strategi pengujian, secara cerdas merekomendasikan pengujian yang relevan untuk dijalankan berdasarkan modifikasi kode terbaru atau area risiko yang diidentifikasi, yang mengarah pada upaya pengujian yang lebih cerdas dan lebih terarah,” kata Bhola.
Namun, dampak yang paling mendalam terletak pada bantuan kontekstual. Bayangkan platform tanpa kode yang diperkaya dengan AI generatif yang memberikan panduan cerdas dan real-time langsung dalam antarmuka pengguna. Saat pengguna membangun alur pengujian secara visual, platform dapat menawarkan saran proaktif, mengantisipasi tantangan potensial, dan mengarahkan mereka ke solusi optimal. “Tingkat dukungan intuitif yang didorong oleh AI ini akan membuat teknik otomatisasi pengujian yang canggih dapat diakses oleh pengguna dari semua latar belakang teknis,” Bhola menyimpulkan.
Karena kombinasi yang kuat ini, masa depan otomatisasi pengujian tanpa kode yang didukung oleh AI generatif mengarah pada lanskap yang lebih demokratis, membawa kemampuan pengujian yang benar-benar cerdas dan adaptif dalam jangkauan spektrum pengguna yang lebih luas dan secara fundamental membentuk ulang cara kualitas perangkat lunak dipastikan.