编译整理｜TesterHome社区
作者｜Norbert Wede
以下为作者观点：
质量保证（QA）团队在确保软件质量、客户满意度以及高效开发方面发挥着至关重要的作用。然而，诸如测试人才有限、文档不完善以及缺乏自动化等挑战依然存在。人工智能驱动的工具可以通过自动化重复性任务、生成文档以及提高测试效率来解决这些问题。通过利用人工智能，QA团队能够提升其效能，为软件开发项目的成功做出贡献。
QA在软件开发生命周期（SDLC）中的角色是什么？
软件开发生命周期中的质量保证（QA）包括一系列确保软件符合并达到标准或要求的活动。这些活动的设计目的还在于确保在将软件交付给客户之前，软件能够满足他们的所有期望，或者更好的是，超出他们的期望。QA的职责是确保软件能够快速交付且不存在任何影响质量的缺陷。QA在软件开发生命周期中扮演着“质量监督者”的角色。
QA的目的是什么，我们为什么必须解决其面临的挑战？
QA在软件开发生命周期中扮演着重要的角色。在其众多重要角色中，以下是几个主要方面：
QA确保软件质量达到所需标准——QA帮助开发人员在软件发布给客户之前识别并修复可能影响软件质量的错误，降低软件无法实现其预期目的的可能性。
QA确保客户满意度——QA专业人员会系统地检查和评估软件解决方案，以达到满足客户需求和期望的必要质量。他们通过进行测试来提升质量，从而帮助企业在发布新产品和服务之前纠正问题，进而保护企业的声誉。众所周知，满意的客户往往能带来更多的业务。
QA有助于降低开发成本——QA团队在软件开发早期识别漏洞的能力有助于降低软件在后期阶段无法交付的风险。早期识别漏洞可降低返工成本，让开发人员有时间专注于改进软件，甚至添加新功能，而不是去修复本应在开发早期就已纠正的错误。
QA有助于改善软件开发生命周期中的沟通——QA通过提供一个共同目标：实现质量，来简化参与软件开发生命周期的团队成员之间的沟通。这种沟通纽带确保所有团队成员在软件开发的各个阶段都能达成共识，并专注于实现期望的质量。
QA有助于提高软件开发生命周期中团队成员的效率——QA通过实施测试最佳实践并识别与质量相关的改进措施，为软件开发效率做出贡献。通过系统的测试程序和详细的漏洞报告，QA帮助团队在开发周期早期解决质量问题。
QA团队面临的重大挑战
QA团队和其他软件开发生命周期团队一样，面临着效率和生产力方面的诸多挑战。以下是2024年QA团队仍然面临的一些在当今快节奏的科技时代以及人工智能出现的情况下本应成为过去式的重大挑战。
测试人才或专业人员有限是软件开发生命周期（SDLC）中质量保证团队面临的一个重大挑战。
测试人才有限导致现有专业人员与需求之间存在巨大差距，全球合格的测试专业人员短缺40%。缺乏高素质的测试专业人员会减缓测试进程，造成效率低下，并可能导致无法发现软件的重要非功能性方面，这反过来最终会降低整个产品的质量。
人工智能驱动的测试自动化工具可以有效解决其中一些挑战。这些工具可以执行重复性的测试活动，并能更快速地确定所开发软件的质量。即使在自动化的情况下，人工智能通过处理大部分重复性测试来帮助QA团队，它是对人才短缺问题的一种补充，而非直接解决方案。有效应用人工智能工具并雇佣有技能的测试专业人员可以帮助团队继续进行测试。
文档不完善且过时会在软件开发生命周期中造成重大挑战。
当没有文档时，测试覆盖范围会受到极大限制，而且不清楚由谁来执行测试。当功能未被记录、记录不当或文档有限时，测试人员在执行测试时将无法有效开展工作，这可能会影响最终产品的质量。
自动化文档工具可以应对这些挑战并提供一种潜在解决方案。这些工具可以生成与代码库、测试和要求相关的文档，为所有员工创建一个集中且可访问的资源。
然而，必须认识到，自动化文档通常反映的是软件的当前状态，而非基于要求的预期功能。这两者之间的差距在重要性上可能有所不同。在某些情况下可能微不足道，而在其他情况下则可能存在实质性差异。为了缓解这一局限，团队应该定期进行审查和更新，以确保文档的准确性和相关性。如果管理得当，这些工具仍然可以显著提高对项目流程的共同理解，使团队成员能够更好地在测试程序上达成一致并协同工作。这种方法可以减少测试执行过程中的不确定性，提高测试覆盖范围，最终提高产品质量。
测试过程缺乏自动化会对软件开发生命周期中的质量保证构成重大挑战。
未能采用测试自动化策略会导致过度依赖手动测试程序。
手动测试非常耗时，而且进行测试的人员也容易出现人为错误，这会拖慢发布周期并影响在规定时间内发布高质量软件。在这方面，基于人工智能的测试自动化工具将解决这个问题。
人工智能可以帮助QA团队使用测试自动化工具创建和维护自动化测试代码。这些工具是机器学习模型，可以识别测试过程中的学习模式、测试用例的选择，甚至在软件应用发生变化时实现自我进化。将人工智能作为测试自动化过程的一部分将缩短进行测试所需的时间，提高测试的整体质量，并防止出现错误，从而提高软件开发生命周期中的生产力和效率。还有很多其他我上面未提及的挑战。
但上述三个是QA测试人员仍然面临的一些重大困难，并且可以通过利用人工智能来解决。其他挑战包括使用不稳定的测试环境和有限的时间限制，这会导致结果不一致和测试效果不佳。
总结
必须承认，QA是软件开发生命周期中实现最佳软件质量、最大程度客户满意度、最佳成本效益、最有效沟通以及提高工作效率的重要组成部分。至于QA团队在需要更多熟练测试专业人员、文档过时或不足以及缺乏自动化等方面可能存在的潜在问题——所有这些测试过程都可以得到改善。通过将人工智能技术融入QA团队，可以提高文档质量和效率。此外，终身学习、使用人工智能以及倡导团队合作/培养团队精神也是在软件开发生命周期中提升QA的其他新途径。（原文链接：https://www.stickyminds.com/article/these-challenges-should-not-be-issue-qa-teams-anymore）
2.实践分享｜QA工程师如何利用生成式AI提高QA任务的生产力
