소프트웨어 테스트에 대한 전통적이고 관례적인 수동적 접근 방식은 긴 과정입니다. 해당 애플리케이션을 위해 고안된 테스트를 수행하는 데 상당한 인적 자원과 시간이 필요합니다. 반면 자동화된 테스트는 인간 테스터의 부담을 줄이지만, 제품을 철저히 테스트하는 데 여전히 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 수동 또는 자동화된 테스트 모두 테스트 케이스를 관리하고 오류를 기록하고 기타 작업을 수행해야 하며, 이는 힘들지만 애플리케이션의 기능을 보장하는 데 필수적입니다. 이러한 엄격하고 긴 QA 프로세스를 거친 후에야 소프트웨어가 기대에 따라 작동하는 것으로 인증됩니다 홈페이지gpt.

인공지능(AI)의 등장으로 이제 QA가 직면한 많은 과제를 해결할 수 있게 되었습니다. QA에서 AI를 사용하면 많은 이점이 있으며, 회사는 더 빠른 속도로 양질의 소프트웨어를 개발하고 마케팅할 수 있습니다.

이 글에서는 AI가 시각 테스트 분야에 미치는 영향과 이것이 테스트 환경을 어떻게 변화시킬 수 있는지 논의해보겠습니다.

AI가 더 나은 정확도를 제공함으로써 소프트웨어 테스트를 어떻게 변화시키고 있는가

• 효율성 : 효율성은 시각 테스트 분야에서 AI를 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나입니다. 기존의 수동 테스트 방법은 상당한 양의 리소스와 시간이 필요한 반면, AI는 인간의 시각 능력을 능가하고 수천 개의 이미지를 훨씬 짧은 시간에 스캔할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스에서 시각적 오류나 버그 및 기타 이상을 식별하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 AI는 화면 비교 및 ​​테스트 사례 생성과 같은 시각 테스트의 기능을 자동화하고 프로세스의 효율성을 높이는 데 사용할 수 있습니다. AI는 수동 테스터의 필요성을 줄이므로 시간을 절약하고 인간 QA 팀이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다. 따라서 시각 테스트에서 AI의 효율성은 QA 환경을 변화시켜 더 간소화되고 빠르게 만들 수 있습니다.

• 자동화 : 기존의 수동 테스트 방법은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 다른 리소스를 차단할 수 있습니다. 반면 AI 테스트는 테스트 케이스 생성, 화면 비교 및 ​​오류 감지를 포함한 시각적 테스트의 모든 측면을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인간의 개입 필요성이 줄어들어 시간과 비용을 효과적으로 절약할 수 있습니다. AI를 사용한 시각적 테스트 자동화는 QA 환경을 혁신하는 데 가장 중요한 단계 중 하나입니다.

• 정확도 : 모든 테스트 방법은 정확해야 하며 AI는 QA에 상당한 유익한 이점을 제공합니다. 기존 방법은 인적 오류에 취약하고 자동화된 QA조차도 때때로 사소한 이상이나 시각적 오류를 간과할 수 있습니다. 반면, 선천적인 고급 패턴 및 이미지 인식 기능을 갖춘 AI는 수동 및 자동화된 프로세스에서 간과할 수 있는 불일치를 감지할 수 있습니다. 이러한 정확도는 시각적 요소가 설계에 따라 표시되고 기능하도록 보장합니다. AI 테스트는 변경 사항에 따라 조정할 수도 있어 애플리케이션이 진화함에 따라 정확도가 높게 유지되도록 합니다. 따라서 AI 테스트가 제공하는 정확도는 QA 환경을 변화시킬 수 있는 중요한 요소입니다.

• 신뢰성 : 점점 더 많은 소프트웨어와 애플리케이션이 더 빠른 속도로 출시되고 반복 횟수가 증가함에 따라 수동 QA 방법을 사용하여 신뢰할 수 있고 일관된 테스트 결과를 생성하는 것은 사실상 불가능합니다. 그러나 AI 기반 테스트는 프로세스에 신뢰성을 도입할 수 있습니다. AI는 오류 및 기타 불규칙성을 일관되고 안정적으로 테스트하여 시각적 요소가 의도한 대로 작동하고 표시되는지 확인할 수 있습니다. AI 테스트 프로세스는 또한 애플리케이션이 진화함에 따라 신뢰할 수 있는 보고서를 생성하기 위해 반복 횟수도 일관되게 확인합니다. AI를 사용하면 회사에서 신뢰성을 보장하고 시간이 지남에 따라 소프트웨어의 품질을 유지할 수 있습니다.

• 통합 : 기존의 QA 방법은 종종 구획화되어 있으며, 다양한 유형의 테스트에 별도의 테스트 프로세스가 사용됩니다. AI를 통합하면 AI가 시각적 테스트를 다른 기존 테스트에 원활하게 결합할 수 있습니다. 이는 AI가 시각적 테스트와 다른 기능 테스트를 동시에 실행할 수 있으므로 전반적인 QA 프로세스를 강화하는 데 도움이 되며, 이러한 포괄적인 테스트에 필요한 노력과 시간을 효과적으로 줄일 수 있습니다. AI를 사용하면 여러 QA 프레임워크와 도구를 통합하여 여러 요구 사항에 대한 유연한 솔루션을 생성할 수도 있습니다. AI를 통합하면 시각적 테스트가 QA 환경을 혁신하는 일관되고 포괄적인 방법이 될 수 있다고 안전하게 말할 수 있습니다.

• 스마트 비교 : 스마트 비교는 AI와 ML을 사용하여 두 이미지를 비교하여 시각적 테스트와 비교를 수행합니다. 이 유형은 특히 동적 웹 애플리케이션의 시각적 테스트에 유용합니다. 기존의 QA 방법은 정적 비교를 사용하고 동적 최신 애플리케이션을 정당화하지 못할 수 있지만, AI 테스트 프로세스는 디자인이나 콘텐츠에서 가장 작은 변경이나 오류를 식별할 수 있습니다. 변경과 오류를 쉽게 구별하고 애플리케이션과 사용자 경험에 미치는 영향을 구별할 수 있습니다. 또한 인공 지능은 프로세스와 비교에서 학습하며, 이를 통해 QA 프로세스의 효과성과 정확성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

마지막 말

시각적 QA에 AI를 통합하면 QA 환경이 변모하여 프로세스가 더 빠르고 쉽고 비용 효율적으로 진행됩니다. AI와 ML을 활용하여 QA 프로세스를 더 효율적이고 신뢰할 수 있고 정확하게 만들어 테스트에서 정성적인 결과를 제공하는 플랫폼을 제공합니다. 전문 QA 및 소프트웨어 테스트 회사는 제품이 진화하더라도 소프트웨어 제품이 효과적이고 관련성이 있도록 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.