人工智能融入自动化测试有三大好处：生成更深入的测试，提高最佳实践的标准，促进工程师之间的协作。这为人工智能开发提供低风险环境，增强开发能力，提高运营弹性。
译自：Harnessing AI To Elevate Automated Software Testing
作者：Lindsay Farny
自动化软件测试 仍然是推动工程效率的关键工具，随着人工智能的兴起，涌现出更多机会将测试实践提升到新的水平。借助人工智能，组织可以授权其工程团队交付高质量的软件，同时提高风险检测能力、增强可扩展性并减轻维护负担。
以下是组织可以从将人工智能融入自动化测试中获得的三个好处，从而实现运营的长期现代化。
1. 生成更深入的单元测试和集成测试
当工程师在代码编辑器中使用人工智能工具时，他们不再需要构建所有可能需要测试功能的方式。工程师可以向人工智能工具提供关于产品设计工作方式的详细提示，然后人工智能可以编写所有必要的测试。此外，人工智能生成的测试可以提供各种不同的测试数据，从而更频繁地发现边缘情况，使团队能够了解功能的更多使用方式。
改进的测试还允许团队实现更高的代码覆盖率，这是衡量代码被测试程度的指标。通过更高的代码覆盖率，团队可以更高效地返回进行更改或进行维护，因为他们知道代码已经过充分测试。
2. 提高最佳实践的标准
人工智能使团队更容易制定具有更深度的测试策略并扩大其测试分析的范围。例如，团队可以覆盖特定的测试用例，并使用该工具进行推理，例如说“我的这部分逻辑没有被覆盖”或“我担心这部分有多脆弱”，以便在潜在问题出现之前尝试解决。这鼓励团队更主动地构建解决方案，以帮助最大限度地降低未来中断的风险。
可以重复使用的编码和设计模式也可以突出显示，然后团队可以使用它们来创建标准化剧本。因此，团队可以建立更高的工程标准和最佳实践，以提高整个组织的效率。
3. 促进工程师之间的协作
工程团队经常会发现自己面临相互冲突的设计或开发建议，这些建议可能基于他们在不同公司担任先前角色的经验。当团队难以达成一致的决定时，会减慢整体开发过程。人工智能可以通过快速提供对行业标准和最佳实践的见解来帮助指导决策，以便团队可以优先考虑最适合其所选堆栈的内容，并确定从长远来看最具可持续性的选项。
人工智能开发的低风险环境
由于自动化测试不在生产环境中运行，因此它是人工智能的低风险环境，使团队可以更轻松地增强其开发能力，而不会使整个系统面临风险。通过将人工智能融入软件测试流程，组织可以更加确信他们正在构建和集成的解决方案将得到充分的测试，从而使其运营在长期内更具弹性。
