Ostaessasi tuotteita affiliate-linkkien kautta verkkosivustollamme, saatamme saada komission, josta ei kerry lisäkustannuksia sinulle. Lue lisää 
Tekoäly on edistänyt merkittävällä tavalla monia ohjelmistotestauksen osa-alueita. Leapworkin tuore kysely osoittaa valtaosan organisaatioista uskovan, että ihmistestaajat ovat yhä olennainen osa ohjelmistojen laadun ja luotettavuuden varmistamista.
Leapworkin uusi raportti, AI and Software Quality: Trends and Executive Insights, paljasti, että 74 prosenttia yrityksistä katsoo, että ohjelmistotestaus tarvitsee edelleen ihmistä.
Vaikka AI-pohjaiset testityökalut ovat kehittyneet, 68 prosenttia johtotason päättäjistä ja 80 prosenttia teknisistä tiimeistä uskoo, että ihmisten osallistuminen testausprosessiin on olennaista.
Leapwork haastatteli 401 johtotasolla toimivaa työntekijää ja teknistä asiantuntijaa selvittääkseen, miten yritykset toimivat AI-avusteisten testityökalujen ja laadunvarmistuksen suhteen.
Techopedia keskusteli Leapworkin ja muiden asiantuntijoiden kanssa selvittääkseen, miten ohjelmistotestaus kehittyy ja miksi tiimit haluavat pitää ihmisen mukana prosessissa. Keskusteluista kävi ilmi, että ohjelmistotestaajille on tarvetta tulevaisuudessakin.
Miten AI onnistuu ohjelmistojen testaamisessa?
Ensimmäisen tärkeä kysymys on se, miten hyvin tekoäly ja automaattinen testaus toimivat yhdessä?
Leapworkin teknologiajohtaja Robert Salesas totesi: “Perinteiset työkalut ovat hyviä valmiiksi määritettyjen testien automatisoinnissa. AI-avusteisen testauksen etu on siinä, että se voi luoda testitapauksia ja -skenaarioita käyttäjätarinoita kuvaavien kehotteiden perusteella.”
The State of Testing 2024 -raportissa havaittiin, että huolimatta monista eduista, joita tekoälyllä automatisoitu testaus tarjoaa, teknologia ei ole vielä lähelläkään manuaalisen testauksen korvaamista.
Vain 2–3 prosenttia kertoi, että heidän organisaationsa on täysin korvannut testausvaiheissa ihmiset tekoälyllä.
Salesas selitti, että tekoälyllä tehty testaus vähentää kognitiivista kuormitusta, jotta tuotekehittäjät voivat olla tuottavampia tärkeissä asioissa.
“Tekoäly voi vapauttaa aikaa ja resursseja QA-tiimeissä nopeuttamalla testaamista ja ohjelmistokehitysprosessia.”
“Lisäksi se pystyy tutkimaan sovellusten monimutkaisia rakenteita tarkemmin kuin ihmiset, joten virheitä löytyy enemmän.”
Lisäksi tekoälyllä tehostetulla testauksella voidaan varmistaa, että sovellukset täyttävät lainsäädännön ja käyttötapausten asettamat vaatimukset.
Vaikka AI voi hoitaakin jo osan työstä, Salesas painotti, että täysin autonominen testaus on vielä kaukana.
“En usko, että olemme lähelläkään täysin autonomista ohjelmistotestausta, josta jotkut saattavat tällä hetkellä haaveilla.”
“Nykyiset työkalut, kuten itsekorjautuvat testiskriptit, ovat hyödyllisiä, mutta eivät riittävän tehokkaita selviytymään monimutkaisista sovelluksista ilman ihmisen valvontaa.”
“Jonkinasteista inhimillistä validointia tarvitaan lähitulevaisuudessa laadun varmistamiseksi, ja yritysten vastaukset kyselyssämme vahvistavat tämän.”
“Ajattelen asian näin: ihmiset hyötyvät tekoälystä, mutta samalla tekoäly hyötyy ihmisistä.”
Salesas uskoo, että ihanteellinen tilanne on sellainen, jossa ihminen tekee syötteen, tekoäly tuottaa sen pohjalta vastauksen ja ihminen hyväksyy lopputuloksen. Tekoäly soveltuu paremmin toisteisten työrutiinien tekemiseen, kun taas ihmiset käsittelevät korkeamman tason vaatimuksia ja kokonaisuuksia, jotka vaativat kriittistä ajattelua tai luovuutta.
Miksi ihmiset ovat tärkeitä ohjelmistotestauksesta myös tulevaisuudessa?
Leapworkin raportti paljasti yli kahden kolmasosan johtotason päättäjistä (68 %) uskovan, että ihmistestaajat ovat tarpeen myös tulevaisuudessa. IT-johtajista 92 prosenttia oli asiasta samaa mieltä.
Salesas totesi:
“Historia on osoittanut, että teknologia harvoin poistaa työrooleja kokonaan – se muuttaa niitä.”
Hän huomautti, että tekoälyyn pohjautuvan automaation yleistyessä ihmiset pelkäsivät manuaalisten testaajien muuttuvan tarpeettomiksi. Näin ei kuitenkaan käynyt.
“Tekoäly on tehokas – tehokkaampi kuin monet ihmiset ymmärtävät – mutta se ei ainakaan vielä ole autonominen. Tämä on merkittävä ero ihmistestaajiin verrattuna.”
Tekoäly ja automaatiotyökalut oppivat ihmisiltä, joita tarvitaan myös päättämään, mitä automatisoidaan ja mitä ei. Ihmisten rooli testausprosessien suunnittelussa on myös keskeinen.
“Tekoäly voi toimia lisätyökaluna, mutta ihminen on kuin johtaja, joka varmistaa prosessien toimivuuden ja tehokkuuden.”
Älä anna tekoälyn hallita SDLC-prosessia yksinään,” varoittaa HackerOne-asiantuntija
Kyberturvallisuuteen keskittyneen HackerOnen Professional Services -osaston johtaja Josh Jacobson avasi näkemystään Techopedialle:
“Tekoälyä, kuten mikä tahansa työkalua ja teknologiaa, on sovellettava tarkoituksella ja harkiten. On oltava tietoinen paitsi sen kyvyistä myös sen rajoituksista, mikäli kehitystiimit haluavat parantaa DevSecOpsiaan tehokkaasti.”
Jacobson tunnusti, että tekoälyllä on merkittävää potentiaalia käsitellä toistuvia ja aikaa vieviä tehtäviä. Näin se voi säästää tiimeiltä paljon aikaa joka kuukausi.
“Tekoäly ei ole kuitenkaan valmis vielä siihen, että siihen voisi luottaa monimutkaisten tehtävien tai lopullisten johtopäätösten tekemisessä. Siksi ihmiset ovat edelleen välttämättömiä varsinkin laadunvarmistamisessa.”
Jacobson vertasi testausvälineitä kielioppia ja oikeinkirjoitusta tarkastaviin ohjelmistoihin. Ne “ovat olleet olemassa jo jonkin aikaa, mutta niiden tuotokset vaativat silti loppukäyttäjän tarkistamista.”
Tuskin monikaan sovelluskehittäjä olisi kiistämässä sitä, että tekoäly tulee yhä paremmaksi koodaamisessa — kaikissa sen vaiheissa. Tällä hetkellä tekoälyteknologiasta voi olla kuitenkin Jacobsonin mukaan enemmän haittaa kuin hyötyä:
“Tekoälyn kyky arvioida koodia on vielä alkuvaiheessa — siltä puuttuu harkintakykyä, kontekstuaalista tietoa ja oivalluksia, joita ihmiset tuottavat. Sen liiallinen käyttäminen ohjelmistokehityksen elinkaaressa todennäköisesti luo enemmän ongelmia kuin ratkaisee niitä.”
Jacobson lisäsi, että ihmisasiantuntijat voivat luoda tekoälyä enemmän arvoa ja ratkaisuja moniin ongelmiin. Jos tekoälyä käytetään kiireessä, se lisää ongelmia jo ennestään monimutkaiseen sovelluskehitykseen.
Lopputulos
Monet tekoälytyökaluja päivittäin käyttävät ovat hyvin tietoisia AI-teknologian tilasta. Kaikesta hehkutuksesta huolimatta he tietävät myös sen, että tekoäly ei ole vielä valmis. Voitaisiin jopa väittää, ettei se koskaan tulekaan täysin valmiiksi.
Tekoälyn voiman hyödyntäminen perustuu edelleen tasapainoon ihmisen ja koneen yhteistyössä. Liiallinen investointi tekoälypohjaiseen tuotantoon voi kostautua kalliilla tavalla.
UKK
Miksi inhimillinen asiantuntemus on yhä tarpeen ohjelmistotestauksessa?
Voiko tekoäly korvata täysin manuaalisen testauksen?
Miten tekoäly auttaa ohjelmistotestauksessa?
Mitä asiantuntijat sanovat tekoälyn käyttämisestä testauksessa?
Onko ura ohjelmistotestauksessa edelleen mahdollinen, vaikka tekoäly kehittyy nopeasti?
Lähteet
- Robert Salesas – Chief Technology Officer (Leapwork)
- STATE OF TESTING ™ REPORT 2024 (PractiTest)
- Josh Jacobson (Linkedin)
- HackerOne | #1 Trusted Security Platform and Hacker Program (HackerOne)
