Датские Средства интеллектуального тестирования программного обеспечения на базе ИИ

Средства интеллектуального тестирования программного обеспечения на базе ИИ (СИТПО, англ. AI-Augmented Software-Testing Tools, AIST) — это специализированные инструменты для автоматизации и оптимизации процесса тестирования ПО, использующие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматической генерации тестовых сценариев, предсказания потенциальных дефектов, анализа результатов тестирования и оптимизации покрытия тестами, что позволяет значительно повысить эффективность и точность выявления ошибок в программном обеспечении.

Интеллектуальное тестирование программного обеспечения на базе ИИ — это деятельность, направленная на автоматизацию и оптимизацию процесса верификации ПО с применением алгоритмов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Она включает в себя разработку и применение специализированных инструментов, которые способны автоматически генерировать тестовые сценарии, предсказывать потенциальные дефекты, анализировать результаты тестирования и оптимизировать покрытие тестами, что в совокупности позволяет существенно повысить эффективность обнаружения ошибок и улучшить качество программного продукта.

Интеллектуальное тестирование программного обеспечения на базе ИИ как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• автоматическая генерация тестовых сценариев,
• предсказание потенциальных дефектов в коде,
• анализ результатов тестирования с использованием интеллектуальных алгоритмов,
• оптимизация покрытия тестами,
• выявление скрытых проблем и аномалий в поведении ПО,
• сокращение времени и ресурсов, необходимых для тестирования.

Таким образом, интеллектуальное тестирование на базе ИИ трансформирует традиционный процесс верификации ПО, делая его более эффективным и менее трудоёмким. В условиях постоянного роста сложности и объёма разрабатываемого программного обеспечения роль цифровых (программных) решений для автоматизации тестирования становится всё более значимой, поскольку они позволяют своевременно выявлять и устранять дефекты, обеспечивая высокое качество и надёжность конечных продуктов.

Средства интеллектуального тестирования программного обеспечения на базе ИИ предназначены для автоматизации и оптимизации процесса тестирования программного обеспечения. Они позволяют реализовать комплексный подход к выявлению дефектов и повышению качества ПО за счёт применения алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, которые способствуют более глубокому анализу поведения программных продуктов в различных условиях.

Эти системы осуществляют автоматическую генерацию тестовых сценариев, адаптированных под конкретные особенности тестируемого ПО, предсказывают потенциальные дефекты на основе анализа больших объёмов данных и исторических паттернов, а также обеспечивают глубокий анализ результатов тестирования. Оптимизация покрытия тестами, которую обеспечивают средства интеллектуального тестирования, позволяет сократить время и ресурсы, затрачиваемые на тестирование, и повысить общую эффективность процесса обнаружения и устранения ошибок в программном обеспечении.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке средств интеллектуального тестирования программного обеспечения на базе ИИ (СИТПО) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей ИИ, расширения применения методов объяснимого ИИ, развития технологий автоматического создания тестовых данных, повышения уровня автоматизации в обнаружении и классификации дефектов, а также углублённой интеграции с DevOps и CI/CD процессами.

Средства интеллектуального тестирования программного обеспечения на базе ИИ в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:

• Интеграция мультимодальных моделей. СИТПО будут использовать мультимодальные модели для анализа не только кода, но и сопутствующей документации, логов, пользовательских отзывов, что позволит повысить качество тестирования и точность выявления дефектов.

• Объяснимый ИИ в тестировании. Разработка СИТПО с возможностью объяснения принятых решений и сгенерированных тестовых сценариев станет приоритетом, что повысит доверие разработчиков к результатам тестирования и облегчит анализ выявленных дефектов.

• Автоматическое создание тестовых данных. Технологии генерации тестовых данных на основе ИИ получат дальнейшее развитие, что позволит создавать более реалистичные и разнообразные наборы данных для тестирования, улучшая покрытие тестами.

• Углублённая автоматизация обнаружения дефектов. СИТПО будут предлагать более продвинутые алгоритмы для автоматического обнаружения и классификации дефектов, включая использование методов глубокого обучения для выявления сложных и неявных ошибок.

• Интеграция с DevOps и CI/CD. Средства интеллектуального тестирования будут теснее интегрироваться с инструментами DevOps и процессами непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), что позволит автоматизировать тестирование на всех этапах разработки ПО.

• Применение методов анализа больших данных. СИТПО начнут активнее использовать технологии обработки больших данных для анализа результатов тестирования, выявления тенденций и прогнозирования потенциальных проблем в разрабатываемом ПО.

• Развитие облачных решений. Облачные платформы для развёртывания СИТПО продолжат набирать популярность, обеспечивая гибкость, масштабируемость и доступ к мощным вычислительным ресурсам для проведения масштабных тестирований.

Чехия

Wopee.io

Финляндия

Squish

Польша

testomat

Дания

LEAPWORK Test Automation

Великобритания

QATTS, ScopeMaster Requirements Analyser, TechnoCenter, Virtuoso

Индия

Qualitia

Ирландия

BrowserStack

США

Copado Robotic Testing, Conformiq Creator, Rapise, Codeless Automated Testing, Parasoft Jtest, Parasoft Selenic, SmartBear TestComplete, AscentialTest, Zebrunner, Applitools Intelligent Testing Platform, Autify, Katalon, Kobiton, Testsigma, Appvance IQ, Functionize, TestGrid, Keysight Eggplant Test, ZAPTEST, LambdaTest, Opkey, ProdPerfect, TestResults.io, QMetry Automation Studio, QMetry Test Management, Worksoft Certify, QuerySurge, UiPath Test Suite, Cycle, Digital.ai Continuous Testing, Avo Assure, ACCELQ Unified, Tricentis Tosca, Tricentis Testim, Subject7

Германия

QF-Test, CI Fuzz

Канада

ZeuZ, OpenText UFT One