艾是否会使软件测试无关紧要？

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我们的智能虚拟助手Alexa、Siri和谷歌Home已经向我们证明了人工智能(AI)世界是多么奇妙和有用。你一定遇到过无数的辩论、讨论和全球会议，这些都围绕着什么而展开AI可以做到，不能做对于地球上的众生。考虑到这项技术是如此描述性和广泛性，可以探索和发现其益处以及危险。

谈到软件测试时，AI故事会杀死QA估计的高潮，还是故事会带来不同的扭曲？

目前，机器学习(ML)和人工智能似乎是QA过程中最有趣的领域。风险资本家、创新者、初创企业、QA从业人员以及所有大小企业都对人工智能将如何促进他们的应用开发过程感兴趣。软件测试和QA是一个不可分割的方面，专家们正集中精力于此利用ai自动化并加速应用程序测试。

这引起了人们的关注，如果AI和ML能够变得如此高效，它是否会在不久的将来扼杀软件测试和QA的相关性?

Diego Lo Giudice.在他的一篇文章中的Forrester上的VP和首席分析师，“AI最有可能帮助您作为开发人员，测试仪或开发团队更加富有成效和创造性，而不是让您多余的。不要害怕。利用这个机会，你会立即回报：它会给你更多的时间更具创造力，提供更多的创新 - 这将帮助你在长期拯救你的工作！“

来自这些的喜欢，AI横跨应用程序开发过程的推动者，而不是挑战者。今天，软件开发和测试行业正在考虑各种修正和福利的AI。存在的原因，它可能对申请证明的方式产生重大影响。几乎，您可以通过超越自动化的直接效益来实现很多。

确保您的软件测试过程是可衡量的并且可追溯在当前情景中绝对关键。游戏应用程序需要升级和测试以确认其性能和功能。当应用AI-LED工具时，测试活动可以客观地，并且在跨位置处于客观状态。它还使他们有机会通过工具来回追踪并重新确认“游戏”行为。效率可能是完美的关键，但可追溯性和可衡量性可以是一个大规模的贡献者。

这些年来，软件测试和QA一直在不断地发展，并将其带到下一个层次。提高等级的最好方法是让它成为一种自学机制，而不是灌输工具的过程。让我们看看，当一个银行应用程序被一个人工智能主导的测试工具测试时，每个功能都可以相互交流，并从彼此那里得到提示，从而变得更好，反应更快。在某种程度上，人工智能可以帮助对“自我学习”模式进行测试，在这种模式下，它鼓励应用程序进行无监督学习。这可能是软件开发和测试周期中的革命性时刻。

我们能期待一个启用人工智能的测试环境吗?

对这个问题的立即回应是“您的应用程序在不久的将来的复杂程度如何？”测试自动化通过应用开发过程演变，以确保测试仍然是万无一失的和不可或缺的。建造A.启用AI的环境跨软件测试可确保测试仍然以相关性而增长，并且绝对业务至关重要。

对于应用程序开发来确保更高的效率，均可越来越多地达到更大，以便于轻松地识别缺陷，并进一步加速软件开发和测试周期。

测试自动化是游戏的规则，AI可以帮助它进入下一个阶段，通过有效地应用相关来源的数据，让它变得更聪明。如果应用程序需要视觉验证和机器人来操作，AI会帮助你在各个阶段确认应用程序的性能和功能。

作为应用程序开发人员或企业未来派观光，您可以在自动编码审查中看到AI贡献，提高安全检查和漏洞评估，生成测试用例，甚至参与大数据。此外，AI和ML可以帮助提供有关应用程序性能的实时反馈。

虽然AI和ML的好处可能是压倒性的，但实际的应用测试过程取决于测试和质量保证团队。没有策略和智能的测试自动化可能会造成混乱，类似地，在没有思考过程的情况下应用AI和ML驱动的工具可能会对您的测试活动造成严重的损害和延迟。

这个想法是让AI-LED工具实现自动化测试用例并在后端运行测试过程。这将使QA工程师能够专注于高级方面，例如安全性和风险管理，增强应用程序的可扩展性，文档，过程保证，法规遵从性或跟踪应用程序的关键指标，以便按预期改进和交付。

QA工程师和企业需要利用AI的力量，提供更好，更快的应用程序性能和经验。例如，AI驱动的工具可能有助于识别问题或缺陷，但他们可以进一步帮助测试人员来识别模式并降低数字环境风险对应用程序的影响。将人类智慧与AI功能合并将有助于企业提供所需的消费经验并降低测试中的冗余。

在这个日常部署和DevOps转换的时代，组织需要自动化测试需求的可追溯性和版本控制，以加速QA周期，减少测试管理的开销，并提供更好的质量治理。因此，杠杆作用至关重要用于测试质量的AI平台您的企业应用程序。

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