Pengujian AI vs Pengujian Tradisional: Apa bedanya?

Pengujian AI vs pengujian tradisional. Mana yang tepat untuk Anda?

Pengujian otomatisasi tradisional telah mengalami peningkatan puluhan tahun.

Pertama, ada Selenium, di mana pengembang secara manual menulis setiap langkah tes dalam kode, membutuhkan pengetahuan pemrograman yang dalam. Kemudian, Selenium IDE memperkenalkan fungsionalitas rekaman dan playback, memungkinkan penguji untuk membuat skrip dasar tanpa pengkodean yang luas. Baru-baru ini, kami melihat platform otomatisasi tanpa kode yang berjanji untuk menguji tanpa pemrograman melalui antarmuka visual dan fungsi seret-dan-drop.

Tapi sekarang, pengujian AI adalah evolusi berikutnya di pasar yang sudah mendapatkan momentum.

Pasar pengujian AI diproyeksikan mencapai $ 3,8 miliar pada tahun 2032, peningkatan 350% dari $ 1,1 miliar pada tahun 2025. Pertumbuhan ledakan ini menandakan perubahan mendasar dalam cara organisasi mendekati pengujian perangkat lunak.

Jadi, dengan opsi yang lebih tahan di masa depan, apakah otomatisasi uji tradisional masih bertahan saat ini? Atau haruskah Anda mengambil rute otomatisasi uji asli untuk organisasi Anda?

Mari kita uraikan kedua pendekatan untuk memahaminya dengan lebih baik.

Apa itu pengujian otomatisasi tradisional?

Pengujian otomatisasi tradisional adalah metode di mana penguji menggunakan skrip pra-tertulis dengan instruksi tetap untuk memvalidasi fungsionalitas perangkat lunak. Anda menulis perintah spesifik untuk setiap tindakan pengguna: Klik tombol ini, masukkan teks, dan periksa apakah elemen muncul.

Setiap langkah membutuhkan pencari lokasi yang tepat seperti pemilih CSS, ekspresi XPath, dan ID elemen yang harus cocok dengan sempurna. Pola tidak pernah berubah: Identifikasi kasus uji, tulis skrip otomasi, jalankannya dalam pipa CI/CD, memantau hasil.

Meskipun kerangka kerja seperti Selenium, Cypress, dan Playwright menyediakan alat, logika kaku tetap tidak berubah, memperlakukan aplikasi sebagai sistem yang tidak berubah dengan perilaku yang dapat diprediksi.

Apa itu pengujian asli ai?

Pengujian AI merupakan evolusi pengujian otomatisasi berikutnya, di mana agen AI beradaptasi, belajar, dan membuat keputusan yang cerdas, bergerak dari validasi berbasis instruksi ke validasi berbasis intelijen.

Alih -alih skrip yang kaku, platform pengujian AI memahami konteks melalui QA agen, di mana agen AI bertindak sebagai asisten pengujian otonom yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menafsirkan persyaratan pengujian.

Agen -agen ini secara otomatis menemukan pemilih elemen alternatif menggunakan visi komputer dan pengenalan pola, menganalisis hubungan, fitur visual, dan pola penentuan posisi untuk mempertahankan tes tanpa intervensi manusia.

Pengujian asli AI tidak gagal saat aplikasi berubah; Secara otomatis beradaptasi dengan belajar dari setiap uji coba, mengidentifikasi pola dalam perilaku aplikasi dan alur kerja pengguna untuk meningkatkan kinerja tes di masa depan.

Pengujian AI vs Pengujian Tradisional: Dampak Bisnis Sesuai Sekilas

Tantangan dengan pengujian otomatisasi tradisional

Meskipun evolusi selama beberapa dekade, pengujian otomasi tradisional terus menghadapi tantangan mendasar yang membatasi efektivitasnya dan meningkatkan biaya.

Tantangan-tantangan ini dapat menjelaskan mengapa banyak organisasi mengeksplorasi alternatif asli AI:

1. Persyaratan Pemeliharaan Konstan

Karena skrip otomatisasi dikodekan, setiap pembaruan untuk aplikasi yang diuji (AUT) memerlukan pembaruan untuk skrip. Ketika AUT berubah, pengidentifikasi dalam skrip yang ada segera pecah.

Bahkan pembaruan ID tombol sederhana dapat gagal beberapa tes.

Menurut masa depan Survei Jaminan Kualitas Lambdatest, lebih dari 40% peserta menghabiskan lebih dari 20% dari waktu mereka memperbaiki tes yang tidak dapat diandalkan dan mempertahankan lingkungan pengujian.

2. Hambatan Teknis Tinggi untuk Masuk

Otomatisasi tradisional membutuhkan pengetahuan pemrograman dan pemahaman tentang kerangka kerja yang kompleks, bahkan jika Anda menggunakan alat tanpa kode.

Sebagian besar, pengembang dan penguji yang berpengalaman dapat membuat dan memelihara skrip otomatisasi, membatasi partisipasi tim dan membuat hambatan dalam proses pengujian.

3. Arsitektur Tes Rapuh

Sebagian besar tes tradisional gagal ketika aplikasi berubah karena locator elemen kaku dan jalur uji tetap.

Dengan beberapa tes di beberapa perangkat, kerapuhan ini menjadi luar biasa, memaksa tim untuk mempertahankan dua sistem yang kompleks: aplikasi yang mereka bangun dan otomatisasi uji yang memeriksanya.

4. Skalabilitas Terbatas

Ketika kompleksitas aplikasi tumbuh, otomatisasi tradisional menjadi hambatan untuk skalabilitas.

Apa yang pernah membutuhkan beberapa tes untuk merilis fitur baru sekarang membutuhkan sumber daya yang berdedikasi untuk menulis dan memelihara skrip. Dan persyaratan terus tumbuh secara eksponensial saat Anda menambahkan lebih banyak fitur.

5. Proses pembuatan tes lambat

Membuat cakupan tes yang komprehensif memerlukan skrip manual yang luas untuk setiap perjalanan pengguna, membuat pengujian membuat waktu yang memakan waktu dan sumber daya intensif. Tes tradisional tidak bisa mengikuti kecepatan di mana fitur diharapkan untuk bergerak.

Bagaimana Pengujian AI Memecahkan Tantangan Otomatisasi Tradisional

Pengujian asli AI memberikan solusi yang lebih baik untuk secara langsung mengatasi masing-masing titik nyeri ini. Begini cara pengujian AI mengubah lanskap pengujian:

1. Tes penyembuhan diri menghilangkan pemeliharaan

Pengujian asli AI secara otomatis mengenali locator yang diubah pada DOM dan memperbarui tes untuk menghindari kegagalan. Jika masalah waktu menyebabkan kegagalan, itu juga menyesuaikan waktu tunggu secara otomatis.

Ketika elemen berubah, AI secara otomatis menyesuaikan tes berdasarkan pengaturan yang diubah dan berlanjut dengan tes. Mekanisme penyembuhan diri ini adalah apa yang mendorong adopsi pengujian AI pada skala seperti itu.

2. Penciptaan tes bahasa alami

Di luar menghilangkan pemeliharaan, pengujian AI mendemokratisasi penciptaan tes itu sendiri.

Kaneai Lambdatest menunjukkan bagaimana penguji dapat menulis langkah -langkah dalam bahasa alami seperti “klik tombol login” atau “jika popup muncul, lalu klik tombol kirim,” dan agen AI memahami dan mengeksekusi mereka.

Ini memungkinkan siapa saja untuk membuat tes tanpa pengetahuan pemrograman.

3. Orkestrasi Uji Lanjutan

Platform seperti Hyperexecute Lambdatest, platform orkestrasi uji asli AI, secara aktif mengoptimalkan tes berdasarkan interaksi pengguna sebelumnya dan eksekusi pengujian.

Seiring waktu, pengguna hipereksecute seperti TransAvia telah memperhatikan tes mereka berjalan hingga 70% lebih cepat dari grid tradisional, menawarkan distribusi uji pintar, retries otomatis, log real-time, dan integrasi CI/CD yang mulus.

Sistem belajar dari setiap uji coba, mengidentifikasi pola dalam perilaku aplikasi dan alur kerja pengguna untuk meningkatkan kinerja tes di masa depan.

4. Model Konteks Protokol (MCP) Integrasi

Anda dapat menguji secara terpisah. Untuk mencapai integrasi yang mulus di seluruh ekosistem pengujian, platform pengujian AI membutuhkan protokol komunikasi standar.

Platform pengujian AI menggunakan model Control Protocols (MCP) untuk berkomunikasi dengan platform pengujian melalui antarmuka standar, menghilangkan integrasi khusus. Pikirkan MCP sebagai “USB-C untuk integrasi AI,” yang memungkinkan asisten AI untuk terhubung dengan beragam perangkat perangkat lunak melalui antarmuka standar.

Misalnya, server MCP hyperexecute secara dramatis menyederhanakan dan mempercepat alur kerja pengujian otomatis dengan menggunakan MCP. Ini memungkinkan integrasi tanpa batas antara asisten AI dan lingkungan pengujian, mengurangi waktu pengaturan dari jam ke menit.

5. Kecerdasan dan pemantauan waktu nyata

Untuk melengkapi ekosistem pengujian AI, platform memberikan visibilitas dan wawasan yang komprehensif selama proses pengujian.

Alat Info Pekerjaan Terpadu memberikan pembaruan langsung mengenai eksekusi pengujian, menyederhanakan pelacakan kemajuan, sementara agen AI terintegrasi yang menggunakan teknologi rag agen dengan cepat memberikan wawasan yang relevan dari dokumentasi Hyperxecute, memberikan bantuan langsung saat diperlukan.

Mengapa perusahaan bergerak menuju pengujian AI melalui pengujian tradisional?

Mengingat solusi komprehensif ini untuk tantangan otomatisasi tradisional, jelas mengapa perusahaan dengan cepat bergeser ke arah pendekatan pengujian asli AI. Manfaat bisnis jauh melampaui peningkatan teknis:

Pengurangan biaya dan ROI langsung

Pengujian AI membalikkan persamaan biaya otomatisasi tradisional.

Sementara otomatisasi tradisional menuntut investasi di muka besar -besaran dalam menulis skrip dan menciptakan overhead pemeliharaan yang berkelanjutan, pengujian AI berfokus pada konfigurasi daripada skrip yang luas, dengan pemeliharaan menjadi sebagian besar otomatis.

Misalnya, Bajaj Finserv Health mencapai pengurangan waktu pengujian 5 jam menggunakan orkestrasi bertenaga AI.

Demikian pula, Noibu memperoleh peningkatan efisiensi 100%, penyebaran 4x lebih cepat, dan peningkatan 400% dalam waktu umpan balik pengembang.

Keunggulan kompetitif melalui kecepatan

Organisasi yang berpegang teguh pada otomatisasi tradisional umumnya melihat kenaikan biaya dan mengurangi kelincahan dibandingkan dengan organisasi yang telah pindah ke pengujian asli AI.

Pengadopsi awal pengujian AI dapat dengan cepat menangkap keunggulan gabungan sementara pesaing tetap terjebak dalam fase evaluasi.

Kesenjangan kompetitif melebar setiap hari karena pengujian AI menjadi lebih canggih sementara pendekatan tradisional menjadi lebih mahal untuk dirawat.

Infrastruktur Pengujian Proofing Masa Depan

Perusahaan pintar juga mengakui pengujian AI sebagai investasi strategis dalam kemampuan pengujian jangka panjang mereka.

Platform pengujian AI saat ini sudah berfungsi sebagai yayasan untuk sistem pengujian otonom yang sepenuhnya membutuhkan input manusia minimal di luar panduan strategis.

Sistem masa depan akan memahami arsitektur aplikasi, logika bisnis, dan niat pengguna dengan cukup baik untuk menghasilkan strategi pengujian lengkap secara mandiri.

Platform pengujian AI semakin terintegrasi dengan alat pengembangan, memberikan umpan balik waktu nyata tentang kualitas kode dan masalah potensial sebelum penyebaran.

Intelijen Bisnis Strategis

Pengujian AI menghasilkan wawasan yang berharga tentang kualitas aplikasi, perilaku pengguna, dan kinerja sistem yang secara langsung menginformasikan keputusan produk, prioritas pengembangan, dan strategi bisnis. Organisasi pintar memposisikan diri untuk memanfaatkan manfaat strategis yang lebih luas ini seiring kemampuan matang, bergerak melampaui jaminan kualitas untuk kecerdasan bisnis yang komprehensif.

Pengembangan keterampilan dan nilai pasar

Menurut PWC, AI Keterampilan memerintahkan premi upah 56% di pasar.

Upskilling karyawan yang ada dalam pengujian AI lebih hemat biaya daripada mempekerjakan bakat eksternal, sementara karyawan internal ingin belajar keterampilan yang dapat membantu mereka mendapatkan gaji yang lebih baik di telepon.

Ini menciptakan skenario win-win untuk kedua organisasi dan tim pengujian mereka.

Masalah pemeliharaan tes memecahkan dirinya dengan AI

Tim pengujian biasa menghabiskan sebagian besar waktu mereka memperbaiki skrip yang rusak. Sekarang, agen AI-memperbaiki skrip yang rusak dan berkomunikasi dengan seluruh tumpukan pengujian Anda melalui MCP.

Tim yang menggunakan pendekatan ini tidak lagi mempertahankan tes. Sebaliknya, mereka membangun fitur sementara tes mereka bekerja secara otomatis di latar belakang.

Anda dapat melanjutkan debugging tes selenium atau bergabung dengan masa depan pengujian dengan suite pengujian asli Lambdatest.