Automatiseren van regressietesten met generatieve AI-modellen

Elke nieuwe functie of update brengt het risico met zich mee dat bestaande functionaliteit wordt verstoord, wat leidt tot uitgebreide regressietests die veel tijd kosten en foutgevoelig zijn. Traditionele handmatige tests kunnen niet meer gelijke tred houden met de snelheid en complexiteit van moderne softwareontwikkelingscycli.

Nu is het moment aangebroken voor een transformatieve technologie zoals generatieve AI, die regressietesten opnieuw uitvindt en het proces eenvoudiger, sneller en betrouwbaarder maakt.

De groei van technologie brengt meer complexiteit met zich mee

Verschillende technologische innovaties hebben bijgedragen aan de complexiteit van hedendaagse IT-omgevingen. Enterprise IT-systemen zijn geen eenvoudige monolithen meer, maar complexe netwerken van onderling verbonden applicaties die regelmatig updates en onderhoud vereisen.

Cloudcomputing stelt bedrijven in staat om snel te schalen en resources on-demand te gebruiken, maar heeft geleid tot een explosie van data die moet worden beheerd en beveiligd. De opkomst van microservices-architectuur moedigt het ontwerpen van applicaties aan als kleinere, onafhankelijke services, wat de communicatie en afhankelijkheidsbeheer bemoeilijkt.

Daarnaast hebben DevOps-praktijken en Agile-methodologieën het tempo van softwareontwikkeling verhoogd, waardoor snellere implementatie- en integratiecycli vereist zijn.

Het integreren van nieuwe technologieën introduceert variabelen in software-ecosystemen, wat de potentiële impact op systeemgedrag ingewikkelder maakt. Hoewel deze ontwikkelingen zorgen voor snellere levering en betere gebruikerservaringen, nemen ook de risico’s op regressie toe.

De rol van generatieve AI in regressietesten

Traditionele regressietesten bestaan vaak uit handmatig opgestelde testcases op basis van een beperkte subset van kernscenario’s, wat onvoldoende is om de toenemende complexiteit en interacties tussen componenten te dekken.

Tijdens korte sprintcycli bewegen dingen snel, en frequente wijzigingen vereisen dat testers flexibel genoeg zijn om zich snel aan te passen. Ze moeten complexe afhankelijkheden beheren, het team op één lijn houden, problemen oplossen en voldoen aan regelgeving – zonder vertragingen of fouten.

Bij applicatie-updates die twee keer per week worden verzonden, zijn er bijna 100 kansen op fouten per jaar.

Generatieve AI maakt gebruik van machine learning-modellen om automatisch testcases te genereren die de code-dekking maximaliseren en lastige randgevallen vinden die handmatige testers kunnen missen. Grote datasets van gebruikersgedrag, systeemlogs en codegeschiedenis helpen AI-tools om realistische scenario’s te simuleren en de impact van wijzigingen op applicaties te voorspellen.

De voordelen zijn talrijk…

Het gebruik van generatieve AI voor regressietesten biedt veel voordelen, waaronder de tijdswinst door betere testdekking:

• Automatisering van testcases en scripts: Gen AI analyseert code, gebruikersvereisten en historische data om uitgebreide testcases en scripts te genereren, terwijl testers zich kunnen richten op complexere taken.
• Zelfherstellende mogelijkheden: AI detecteert wijzigingen in applicaties en past testscripts aan, waardoor onderhoudsinspanningen afnemen en continue tests worden gegarandeerd.
• Analyse van resultaten: AI prioriteert testcases, elimineert redundantie en vermindert de uitvoeringstijd, terwijl de hoge dekking behouden blijft.

Bij Sogeti ondersteunen we onze klanten met de Gen AI Amplifier – een speciaal ontworpen accelerator die vooraf opgestelde prompts biedt om kritieke stappen in het end-to-end kwaliteitsproces van softwareontwikkeling en modernisering te versnellen.

…maar uitdagingen bij AI-adoptie zijn reëel

• Compliance en dataprivacy: Vooral in sterk gereguleerde sectoren is dit een belangrijk aandachtspunt. Het waarborgen van naleving en waardevol gebruik vereist een balans tussen AI-mogelijkheden en strikte gegevensbeschermingsnormen.
• Transparantie: De ‘black-box’-aard van AI maakt het moeilijk voor stakeholders om AI-gegenereerde testcases te vertrouwen. Uitlegbare AI is cruciaal om vertrouwen op te bouwen.
• Onvoorspelbaarheid: Hoewel krachtig, kunnen AI-modellen onvoorspelbare resultaten opleveren. Zorgvuldige validatie is nodig om te garanderen dat AI presteert zoals verwacht.

Een duidelijke strategie voor succes

Net als bij traditionele testautomatisering leidt een aanpak zonder duidelijke planning tot wanorde en inefficiënte processen.

Generatieve AI kan optimaal worden benut door duidelijke doelen en processen af te stemmen op zakelijke doelstellingen en meetbare resultaten te leveren. Het integreren van AI in een goed gestructureerde testpiramide zorgt voor maximale dekking en schaalbare testen.