良好的实践不仅需要测试自动化,还需要测试自动化本身

测试方法的目标应该是交付价值、提高质量和改进测试过程。在某些情况下，流程本身需要测试。

持续测试

数字化转型和持续测试继续加速，因此，组织将不得不实施更智能的测试自动化方法。

为确保自动化测试兑现其承诺，组织可以采用以下策略：

扩展他们的测试实践以包括对自动化工具本身的测试。
对其复杂系统采用更全面的测试方。
利用基于人工智能的测试工具和平台。

正在转向复杂的自动化技术环境

随着复杂自动化技术在企业中使用的增长，正在引入多种工具以将自动化扩展到更多领域和流程。这些工具包括：

融入AI的应用程序，或使用机器学习和ML模型的自动化。
用于自动化任务和程序的机器人流程自动化。
动态案例管理，包括电子邮件和文档管理。
数字过程自动化，包括所有这些领域。

此外，随着变得更加以客户为中心，他们正在通过添加更多自助服务功能、移动或社交渠道或 CRM 来自动化客户旅程的更多部分。在这些情况下，正在引入自动化来为客户创造令人愉悦、引人入胜和直观的体验。

随着更多自动化和人工智能流程的引入，测试必须跟上这种扩展。正如 Lo Giudice 所说，“组织需要问问自己，他们是在测试所有这些自动化，还是将测试限制在通常的回归测试和前端应用程序中？” 他断言测试自动化工具、技术和实践应该并且可以用于测试自动化工具本身。

复杂的自动化系统需要大规模测试

随着开发流程和工具测试的需求变得越来越明显，组织将不得不考虑许多相关问题，以确定他们的测试必须如何发展。他们需要确定：

我们使用的测试工具是否与环境和使用的众多平台相关？
我们是否正在测试自动化工具以确保它们仍在执行有效的测试？

测试整个端到端流程也是必不可少的，这会进一步增加复杂性。测试自动化需要大规模、异构、端到端的测试方法，涵盖私有、公共、混合云、多个浏览器、桌面、大型机、设备、Web、移动、物联网和 POS。实现大规模的测试工具，例如泽众云测试，可以提供无缝且灵活的解决方案。

利用人工智能改善自动化测试结果

可以引入许多AI工具来改进自动化测试。包括“消除测试覆盖重叠，通过更可预测的测试优化现有测试工作，以及加快从缺陷检测到缺陷预防的进程。” 它还指出，“基于人工智能的软件开发平台可以识别复杂且相互关联的产品模块之间的依赖关系，从而在此过程中提高整体产品质量。”

同时，以下是一些具体的用例，说明了如何使用 AI 改进测试：

可以通过应用 AI 和 ML 算法动态调整测试来完成 UI 测试自我修复的工具。
视觉上使用AI进行视觉测试，使过程更加精确。
使用 AI 生成测试用例。
洞察驱动的测试或使用 AI 和 ML 来优化测试内容。这可以应用于整个过程和测试策略。

人工智能还可用于帮助确定接下来应该测试什么以及应该自动化哪些来提高测试覆盖率。同样重要的是要注意，人工智能不会取代测试人员，但它确实让他们变得更聪明。人工智能工具使测试人员能够更有效地完成工作。

人工智能在测试中的实施正在上升

随着数字化转型在多个行业中变得越来越普遍，将人工智能纳入其测试流程的组织数量激增。尽管人工智能测试有了这种扩展，但其实施仍然是一个复杂的过程，不能被视为万能药。与任何其他自动化测试或流程一样，组织必须使用指标来审核和评估 AI 测试的工作情况以及它们是否提供价值。

测试自动化测试确保结果一致

在考虑扩展自动化时，组织在确定测试方法时关注正确的目标至关重要。自动化本身并不是目标。

测试方法的目标应该是交付价值、提高质量和改进测试过程。在某些情况下，自动化测试方法将是好的，而在其他情况下，手动测试将是有效的。

良好实践包括完成对测试和自动化实践的定期审计，以及旨在实现广泛覆盖和高质量结果的混合。无论哪种方法价值将是好的解决方案。