La testautomatizzazione può garantire la qualità del software e accelerare i test di regressione. Tuttavia, la creazione e la manutenzione di test automatizzati possono essere onerose: da una descrizione tecnica come "Effettuare il login e poi aprire il carrello" è necessario derivare numerose informazioni tecniche.

Proprio qui entra in gioco la testautomatizzazione supportata da KI. Invece di dover descrivere i casi di test in una sintassi rigida o con dettagli tecnici, l'IA può generare codice di test eseguibile e mantenibile da passaggi di test formulati in termini tecnici.

Daniel Horn si occupa da anni di assicurazione qualità e testautomatizzazione. Come Product Owner, accompagna lo sviluppo di QAptain, uno strumento di accompio che mira a colmare il divario tra casi di test manuali e codice di test automatizzato.

Il Wichtigste in Kürze

Ecco i punti chiave:

    • La KI può generare codice di test automatizzato da casi di test descritti in termini tecnici.
    • Non è più necessario trasferire manualmente tutte le informazioni tecniche sugli elementi UI, i localizzatori e la loro implementazione.
    • Il codice generato deve comunque essere leggibile, mantenibile e riutilizzabile.
    • Concetti consolidati come il Page Object Pattern creano l'astrazione necessaria.
    • Un Human in the Loop rimane decisivo: il codice generato dall'IA viene verificato prima di essere integrato nei processi esistenti.
    • L'obiettivo non è sostituire completamente i tester umani, ma accelerare la creazione del codice tecnico e dedicare più tempo alla qualità della verifica tecnica.

KI-gestützte Testautomatisierung: Experteninterview mit Daniel Horn

Nell'intervista completa, Daniel Horn parla di QAptain e di come l'IA possa colmare il divario tra casi di test tecnici e codice di test mantenibile.

[Video ansehen](https://www.youtube.com/watch?v=3DXuZsZIQCs)

Dalla descrizione manuale al test automatizzato

Nella testautomatizzazione classica, una descrizione tecnica del test spesso non è sufficiente. Un automatizzatore di test deve determinare per ogni singolo passo quale elemento viene coinvolto, come viene identificato tecnicamente e quale codice è necessario.

Per test di fine a fine più lunghi, questo sforzo può diventare significativo.

La KI può creare un livello intermedio: il caso di test viene ancora descritto in termini tecnici, ad esempio, che un utente deve effettuare il login e poi aprire il carrello. La KI assume quindi una parte della traduzione nella testautomatizzazione tecnica.

L'obiettivo è espressamente non sostituire la descrizione tecnica con una nuova sintassi tecnica. Invece, si vuole portare il linguaggio naturale più vicino al test eseguibile.

Perché il codice di test generato da KI deve comunque garantire qualità

Il codice generato automaticamente non è automaticamente un buon codice. Anche il codice di testautomatizzazione deve essere mantenibile a lungo termine. Per Daniel Horn, quindi, valgono requisiti simili a quelli del codice software classico: leggibilità, strutture chiare, riutilizzabilità e un'astrazione significativa.

Un ruolo importante è giocato dal Page Object Pattern. Dettagli tecnici come l'identificazione esatta di un campo di login vengono memorizzati centralmente. Il test effettivo può quindi essere formulato a un livello tecnico più elevato. Invece di mappare singoli clic tecnici, il test può ad esempio semplicemente chiamare il processo "effettuare il login con questi dati".

Questo rende i test automatizzati non solo più comprensibili, ma riduce anche l'onere di manutenzione. Se, ad esempio, cambia l'ID tecnica di un elemento, questa modifica deve essere apportata idealmente solo in un punto centrale - e non in centinaia o migliaia di casi di test.

„Il codice di testautomatizzazione dovrebbe soddisfare gli stessi requisiti di qualità del mio codice di applicazione.“

Daniel Horn, Principal IT-Consultant presso accompio

Human in the Loop: la KI supporta, l'uomo verifica

Nella generazione del codice di test, il controllo umano rimane un componente importante del processo. Il codice generato dall'IA viene prima verificato e poi integrato nel processo di sviluppo esistente tramite un pull request. Solo dopo questa verifica viene accettato.

Il motivo è semplice: la generazione di codice può essere soggetta a errori. L'uomo deve ancora valutare se il test fa effettivamente ciò che ci si aspetta a livello tecnico.

Di conseguenza, cambia anche il ruolo dell'automatizzatore di test. Meno tempo viene dedicato alla creazione tecnica di singole righe di codice. Invece, più risorse possono essere investite nello sviluppo di casi di test significativi, revisioni e nell'analisi dei rischi.

QAptain: il ponte tra la tecnica e la pratica

Con QAptain, accompio mira a creare esattamente questa connessione. I casi di test tecnici possono continuare a essere descritti come sono comprensibili per un tester manuale. L'IA traduce quindi questa descrizione nella struttura tecnica di un test automatizzato.

Non si tratta di sostituire l'intera testautomatizzazione con l'IA. Piuttosto, l'obiettivo è accelerare la creazione tecnica del codice.

In prospettiva, questo approccio potrebbe integrarsi ancora più fortemente nel processo di sviluppo del software: già nell'analisi dei requisiti o nel raffinamento delle user story, potrebbero essere definiti casi di test e criteri di accettazione. Successivamente, durante lo sviluppo, potrebbe essere generato automaticamente anche il codice di test appropriato.

La testautomatizzazione diventa parte dello sviluppo

Così, a lungo termine, cambia anche il ruolo del Quality Engineering. L'implementazione tecnica della testautomatizzazione potrebbe essere sempre più integrata nei team di sviluppo. Allo stesso tempo, l'analisi tecnica guadagna importanza: quali sono i requisiti? Quali scenari devono essere testati? Quali rischi esistono?

Ogni user story e ogni criterio di accettazione può essere considerato un punto di partenza per un test. L'obiettivo è un processo più integrato in cui sviluppo e assicurazione qualità non lavorano più separatamente, ma i test fanno parte fin dall'inizio dello sviluppo del software.

Quality Engineering con soluzioni di accompio

accompio supporta le aziende nel software testing e offre know-how per il futuro nella testautomatizzazione supportata da KI.

[Zu unseren Leistungen](https://www.accompio.com/de/service/dev-ops/)

Conclusione: la KI rende la testautomatizzazione più efficiente

La KI può accelerare una parte significativa del lavoro tecnico nella testautomatizzazione. Da casi di test descritti in termini tecnici può derivare codice automatizzato, senza che ogni passaggio tecnico intermedio debba essere implementato manualmente.

Perché questo approccio funzioni, però, serve più di un generatore di KI: strutture di codice mantenibili, concetti di automatizzazione consolidati e controllo della qualità umana rimangono decisivi.

Il futuro della testautomatizzazione non sta quindi nel rimuovere completamente l'uomo dal processo. Piuttosto, la KI può aiutare a ridurre il lavoro di routine tecnico e dare ai team di Quality Engineering più tempo per i compiti in cui sono richiesti comprensione tecnica e esperienza.

Sull'esperto

Daniel Horn

Principal IT-Consultant presso accompio

Daniel Horn è Principal IT-Consultant presso accompio e, come Product Owner della soluzione sviluppata internamente QAptain, è il punto di riferimento per la testautomatizzazione supportata da KI.

[LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/daniel-horn-2a97b3189/)

FAQ sulla testautomatizzazione supportata da KI

Cos'è la testautomatizzazione supportata da KI?

La testautomatizzazione supportata da KI utilizza l'intelligenza artificiale per generare codice di test automatizzato da casi di test descritti in termini tecnici.