在过去的十年里，创新的快速发展创造了一个似乎不断变化的数字化景观。由于这种不断变化的技术空间，组织渴望实施工具，并采用平台和应用程序，使他们能够更高效地运作并更有效地为客户服务。例如，人工智能已经越来越受欢迎，作为优化和提升流程、在市场上更好地区分和竞争、与客户互动、构建新的商业模式等方面的方式。虽然人工智能是增强几乎任何操作的出色工具，但与自动化相结合可以创造出更高效的流程。这个超级工具被称为AI辅助自动化。
对于质量工程而言，特别是当将自动化与三种形式的人工智能结合使用时，已经证明非常有用：视觉人工智能、自愈人工智能和风险人工智能。当这些类型的人工智能与自动化结合时，可以增强质量工程，并使公司更加高效。
视觉、自愈和风险人工智能的分解
视觉人工智能是一种能够检测到用户呈现的内容中关键变化，并检查应用程序是否正确呈现的人工智能形式。从本质上讲，视觉人工智能是人眼的数字化版本，用于监测可读性、可用性、可访问性等方面。
当与自动化相结合时，视觉人工智能可以识别屏幕上用户界面的元素，然后自动化单个元素。例如，视觉人工智能可以定位用户屏幕上的任何按钮（如登录按钮），然后与自动化结合以点击该按钮。此外，通过结合视觉人工智能和自动化，可以消除技术障碍，使复杂的操作系统和语言更易于操作。此外，开发人员可以自动化他们可能没有完全访问权限的应用程序。
另一方面，自愈人工智能有助于根据应用程序的演变自适应测试用例并调整测试计划，确保在新的迭代过程中测试和代码不会中断。自愈人工智能可以理解测试上下文，并在没有用户干预的情况下处理新的配置、屏幕和输入字段。此外，它可以更高效地处理本地化内容和接口。
当将自愈人工智能和自动化结合使用时，可以确保整个应用程序套件在进行小的更改时不会中断。例如，当对用户界面进行更改时，可能会影响应用程序的各个方面。通过自愈人工智能和自动化共同工作，人工智能可以找到任何问题，并可以编程自动修复这些问题。最终，自愈人工智能和自动化共同确保修复问题所需的手动工作量最小。
最后，风险人工智能分析更改和使用日志，帮助开发人员检测应用程序中的风险对象，并执行影响分析，选择关注变化的业务和技术风险的正确测试集。这使质量工程师在其流程中更加高效，尤其是当较大的回归套件开始花费很长时间运行时。当与自动化相结合时，风险人工智能优先考虑在哪里开始寻找问题，而带有自愈人工智能的自动化可以帮助以最小的手动工作量修复测试套件。
AI辅助自动化对质量工程的影响
AI辅助自动化对质量工程具有全面的帮助。AI和自动化一起，使公司能够了解跨团队和整个软件开发生命周期的测试情况，确保问题得到快速解决，并促进端到端的质量。
虽然几乎可以在软件开发生命周期的任何地方一起使用，但在需要或处理大量数据、模式、趋势和异常检测的领域中最有用。
例如，在质量工程中，视觉人工智能测试可以在自动化进行时验证背景中文本元素的可读性。当元素重叠、绘制在屏幕外、被图像隐藏或包含对色盲来说难以辨别的颜色组合时，它们通常不会引发错误，并且对大多数自动化都有效。然而，视觉人工智能将检测到问题并提醒开发人员进行修复。
此外，当客户对代码、安全补丁或第三方库进行更改时，风险人工智能可以运行影响分析，以确定需要运行哪些测试来解决这些更改，并快速找到任何可能的故障场景。
最后，当数据输入屏幕分为两个步骤，需要自动添加一个额外的导航步骤时，自愈人工智能可以介入并修复可能失败并需要人工干预的测试脚本。
人类和AI辅助自动化
此外，利用AI辅助自动化可以减轻整个团队的负担，从非技术用户到经验丰富的测试工程师，都可以摆脱手动努力，让团队专注于更复杂和业务关键的任务，并在质量保证中发挥更大的作用。尽管结合AI和自动化可能会完全削减人类的参与，但实际上它使人类变得比以往更加关键。
通过AI辅助自动化接管繁琐的任务，如更新脚本，质量工程师现在有充足的时间专注于更战略和关键的任务，如产品体验、测试覆盖率等。可以将其视为拥有一千个自由实习生-您不再需要执行机械任务，但仍然需要良好地构建架构并关注流程、影响和规模。
最终，将AI和自动化结合起来提高了人类的工作类型，并使他们能够花更多时间进行批判性思考，同时更快更高效地工作。
利用AI辅助自动化确保优质未来
由于创新和数字化转型的速度不太可能很快放缓，组织需要工具来保持步伐，高效运作，并继续以最佳方式为客户提供服务。
AI辅助自动化是一种强大的资源，可优化和增强各种过程，包括关键的质量工程过程。通过将视觉AI、风险AI和自愈AI与自动化相结合，质量工程师可以更好地识别和解决应用程序中可能被忽略的问题。
特别是由于质量工程是软件开发生命周期的一个重要和关键部分，利用AI辅助自动化可以帮助提升软件工程的最基本方面，并创建更强大和高效的解决方案。