利用生成式人工智能进行测试自动化和报告

预计 2024 年生成式 AI 市场规模将达到 360.6 亿美元。它彻底改变了软件开发和质量保证 (QA) 流程，可以更快地交付高质量的产品。

360.6 亿美元

生成式 AI 做出重大贡献的一个领域是软件测试。研究表明，软件开发人员和测试人员可以使用生成式 AI 将编码任务完成速度提高两倍。

研究

生成式 AI 工具使团队能够自动化测试流程并提高准确性。借助这项技术，公司可以达到软件质量效率和创新的新水平。

本文将探讨生成式 AI 如何改进软件系统中的测试自动化流程和套件。

了解生成式 AI

生成式 AI 是指基于从现有数据中学习到的模式创建新内容（例如文本、图像、代码或其他媒体）的算法。

生成式 AI

如今，生成式 AI 越来越受欢迎，因为它能够生成类似人类的反应并自动执行通常需要人类智能的任务。在软件测试的背景下，生成式 AI 可以简化各个阶段，包括：

构建和执行测试策略生成测试用例报告和结果分析

构建和执行测试策略

测试策略

生成测试用例

报告和结果分析

生成式 AI 在测试自动化中的用例

随着企业寻求快速的产品交付，许多企业正在将 Github Copilot 和 Applitools 等生成式 AI 工具集成到他们的开发和测试工作流程中。

Copilot

生成式 AI 在自动化套件中提供帮助的几个重要领域包括：

1. 创建测试脚本

创建全面的测试用例可能是一个耗时的过程。

在这里，生成式 AI 工具以两种形式提供帮助：

提高测试覆盖率：生成式 AI 可以分析应用程序需求并自动生成相关测试用例。 这样无需过多的手动工作即可最大限度地提高覆盖率。

提高测试覆盖率： GPT NLG