Vai trò của Trí tuệ nhân tạo - AI trong các chiến lược Đảm bảo chất lượng tương lai

Công nghệ của Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được tận dụng một cách hiệu quả trong việc xác định các vẫn đề trong phần mềm. Nó có thể giúp phân tích dự đoán sự xuất hiện của các vấn đề đó, do vậy nó hỗ trợ rất nhiều cho quá trình Đảm bảo chất lượng - QA.

Ngày nay, các doanh nghiệp đều bắt tay vào việc chuyển đổi, kỹ thuật số hóa để đạt được một loạt các kết quả như: cải thiện năng suất, hiệu quả, tiết kiệm chi phí và nâng cao chỉ số ROI. Trong nỗ lực hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT, các doanh nghiệp thường bỏ qua bỏ qua hoặc ít chú trọng tới quy định đảm bảo chất lượng - QA. Tuy nhiên, với các phương pháp của Agile và DevOps, sẽ tập trung vào việc cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ chất lượng với khoảng thời gian release ngắn hơn, QA luôn luôn trượt vào bất kỳ chiến lược phát triển doanh nghiệp nào. Áp lực của việc phải release trong khoảng thời gian ngắn hơn đã đòi hỏi phải áp dụng kiểm thử tự động, đối với mô hình truyền thống thì nó không còn phù hợp nữa.

Điều đó có làm cho việc thực hiện kiểm thử tự động trở nên dễ dàng? Không chút nào. Những thách thức nảy sinh từ sự đa dạng của nền tảng thiết bị, hệ điều hành, mạng, cũng như sự ra đời của các công nghệ như IoT, Big data, điện toán đám mây và các công nghệ khác. Vậy đâu là lối thoát cho vấn đề trên. Làm cách nào để đảm bảo quy trình đảm bảo chất lượng, cung cấp được sản phẩm hoặc dịch vụ không có sai sót, lỗ hổng? Chúng ta hãy bắt tay vào kiểm thử dựa trên AI. Điều này nghe có vẻ khó hiểu đúng không? Hiện nay, AI đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta dưới dạng trợ lý thông minh như Siri (trên IOS) và Alexa của Amazon. Ngoài ra, World Quality Report - Báo cáo Chất lượng Thế giới nhấn mạnh vào sự cần thiết sử dụng các giải pháp thông minh dựa trên máy móc để vượt qua QA và kiểm thử các thách thức và thực hiện các chiến lược dựa trên các rủi ro. Do đó, việc kiểm thử dựa trên AI có thể giúp kiểm thử tự động và kiểm thử hồi quy trở nên thông minh hơn, tốt hơn và nhanh hơn.

Liệu AI và Machine Learning (ML) có phải là hồi chuông báo tử cho Kiểm thử phần mềm không?

Câu trả lời ở đây là KHÔNG, vì AI và ML có thể nâng cao chất lượng kiểm thử phần mềm bằng cách làm cho quá trình xác định ra lỗi nhanh hơn. Tuy nhiên, bất chấp lợi thế của việc kiểm thử dựa trên AI là: kiểm thử tự động và mang lại kết quả chính xác, thì con người vẫn nắm giữ chìa khóa cho các khía cạnh như khả năng mở rộng, hiệu suất và các khía cạnh khác.

Làm thế nào AI và ML có thể làm rung chuyển mọi thứ trong Đảm bảo chất lượng?

Tính trung tâm của việc tích hợp liên tục (Continuous Integration - CI) và phân phối liên tục (Continuous Delivery - CD) trong sơ đồ DevOps biểu thị cho việc Đảm bảo chất lượng, bao gồm tự động hóa kiểm thử và các quy trình thủ công, được hỗ trợ. Điều này chỉ có thể xảy ra bằng cách thực hiện tự động hóa kiểm thử với AI. Hãy cùng thảo luận về những lợi ích mà AI có thể tích lũy cho các quy trình QA hiện có.

Tăng tốc test manual (kiểm thử thủ công truyền thống) và các quy trình khác:

Test manual cho một phần mềm có thể mất nhiều ngày. Bên cạnh đó, kiểm thử này có thể tốn kém cả về tiền bạc và thời gian. Tuy nhiên, với AI có thể loại bỏ các thử nghiệm như vậy bằng cách viết các script - kịch bản và phân tích lượng dữ liệu lớn, nhanh hơn. Một cách dễ dàng, AI có thể sắp xếp thông qua các file log để nâng cao chất lượng code. Mặc dù có lợi ích to lớn nhưng AI vẫn không thể thay thế kiểm thử thủ công vì phương pháp truyền thống được yêu cầu để thiết kế các chiến lược thử nghiệm. Trong tương lai, kiểm thử thủ công cũng như kiểm thử với AI sẽ song song tồn tại.

Kiểm tra tự động hóa - Test automation - sẵn sàng:

Khi việc phát triển phần mềm trở nên phức tạp với các API giao thoa với vô số điểm tiếp xúc, cơ hội để xảy ra lỗi trong quá trình xây dựng và kiểm thử là vô cùng lớn. Đây là cơ hội để kiểm thử có thể vượt qua các vấn đề đó bằng cách kiểm tra nhiều trường hợp kiểm thử cho các kịch bản khác nhau và bao gồm vô số biến. Test automation có thể tạo điều kiện cho việc kiểm thử hồi quy và mang lại hiệu quả cao hơn bằng cách xác định một số lượng lớn các vấn đề trong thời gian ngắn hơn. Vì vậy, trong môi trường phát triển và kiểm thử dựa trên DevOps là cầu tích hợp và thử nghiệm liên tục, test automation có thể coi là lựa chọn tốt nhất cho đội ngũ đảm bảo chất lượng. Tuy nhiên, với việc kiểm thử tự động, yêu cầu tạo kịch bản kiểm thử với cơ chế báo cáo có thể là một thách thức. Lúc này kiểm thử AI có thể giúp chúng ta viết các trường hợp thử nghiệm phức tạp một cách nhanh chóng.

Phòng ngừa thiếu sót:

Các dịch vụ thử nghiệm ứng dụng AI cho phép chúng ta có thể tra cứu dữ liệu lịch sử về các vấn đề đã gặp phải trong báo cáo log. Thông qua đó, hướng dẫn Dev về các vùng mà khả năng xuất hiện các lỗi có thể nhiều hơn. Chúng có thể kết hợp các phương pháp tốt nhất để mang lại kết quả vượt trội trong phạm vi ba khía cạnh sau. Một là loại bỏ sự chồng chéo của phạm vi kiểm thử. Hai là đưa ra kết quả kiểm thử có thể dự đoán được nhiều hơn và cuối cùng là chuyển từ phát hiện lỗi sang phòng ngừa. Bằng cách phân tích các mẫu và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, các nhà phát triển và chuyên gia QA có thể đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian thực. Ví dụ, thuật toán ML có thể phân tích một bộ code trong quá trình nâng cấp phần mềm để xác định các thay đổi chính trong chức năng. Các thuật toán có thể dễ dàng liên kết các thay đổi với các trường hợp kiểm thử và tối ưu hóa quy trình QA.

Loại bỏ lỗi:

Ngay cả khi mong muốn xây dựng lên sản phẩm tốt nhất, tuân theo các quy định, giao thức… thì việc xảy ra lỗi vẫn không tránh khỏi. Ngay với cả kiểm thử tự động thì việc xác định bug vẫn là cơn ác mộng, vì nó chỉ có thể giúp phát hiện lỗi nếu kịch bản có các điều kiện tương tự. Mặt khác, sử dụng framework của kiểm thử AI có thể nhận được câu trả lời như lỗi ở đâu, lỗi như thế nào và xảy ra khi nào trong vòng vài giây. Các câu trả lời có thể giúp các nhà phát triển hiểu rằng liệu họ có cần thực hiện thay đổi code để ngăn chặn các lỗi đó hoặc áp dụng các phương pháp khác hay không. Trên thực tế, AI có thể thực hiện phân tích thời gian thực về các vấn đề trong khi một đoạn code đang được thực hiện.

Phân tích các tác động:

Các dịch vụ kiểm thử AI có thể phân tích tác động của các vấn đề trong phần mềm mà không cần sự tham gia của các chuyên gia QA. Họ có thể sàng lọc mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau trong một phần mềm nếu có trục trặc. AI có thể giúp các chuyên gia và nhóm phát triển QA ưu tiên các trục trặc để có thể giải quyết chúng, bao gồm cả sự bất thường trong các quy trình của chúng đã dẫn đến các trục trặc xuất hiện ở nơi đầu tiên.

Phần kết luận: Các chuyên gia và nhà phát triển QA có thể sử dụng hiệu quả Trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán sự xuất hiện của các lỗi/ lỗ hổng hoặc hình thành một bộ ba hiệu quả trong việc giải quyết chúng. Công nghệ có thể tiện dụng hơn trong việc đảm bảo phần mềm của tương lai vẫn vượt trội về chất lượng.

Link tham khảo: https://www.softwaretestingmaterial.com/how-ai-will-play-a-critical-role-in-the-qa-strategies-of-the-future/