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AI im Cockpit
Software Testing wird schneller und effizienter
Julia Powalla
AI im Cockpit: Software Testing wird schneller und effizienter
Am 17. August 2023 veranstaltete Applitools, eine führende Plattform für Testautomatisierung, eine mit Spannung erwartete Online-Veranstaltung zur Frage Kann AI eigenständig automatisierte Tests erzeugen und ausführen? Die virtuelle Bühne betraten Anand Bagmar, Software Quality Evangelist bei Applitools und Rizel Scarlett, Developer Advocate bei GitHub. Gemeinsam erkundeten sie das Potenzial von AI-gesteuerten Tests und stellten GitHub Co-Pilot vor, ein bahnbrechendes Tool, welches das Programmieren erleichtern und Testprozesse beschleunigen soll. testbee war dabei, um sich einen Eindruck zu verschaffen.
Vielfältige Experten Besetzung
Das Spektrum an Fachwissen und Erfahrung der Referenten war so vielfältig wie beeindruckend.
Anand Bagmar verfügt über mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung im Testbereich und hat sich auf die Entwicklung von automatisierten Testwerkzeugen, Frameworks und Infrastrukturen spezialisiert. Mit der Entwicklung von Open-Source-Testtools wie WAAT (Web Analytics Automation Testing Framework), TaaS (Test Automation as a Service) und TTA (Test Trend Analyzer) setzte er entscheidende Impulse in der Qualitätssicherung.
Auf der anderen Seite bringt Rizel Scarlett eine einzigartige Perspektive in die Veranstaltung ein. Sie setzt sich nicht nur für die Interessen der Softwareentwickler ein, sondern auch für die von Minderheiten. So ist sie auch Pogrammdirektorin bei G{Code}, einer Organisation, die es sich zum Ziel setzt, Frauen und non-binäre People of Color im Programmieren zu unterrichten.
GitHub Co-Pilot
Im Mittelpunkt der Veranstaltung stand die Einführung in GitHub Co-Pilot, einem Tool, das Programmierern mehr Möglichkeiten bietet und den Softwareentwicklungsprozess revolutioniert. Wie der Name schon sagt, behalten die Entwickler die Kontrolle, während der Co-Pilot als Partner den Weg ebnet.
Die Kernfunktion des Tools erinnert an die Autovervollständigung in Text- und E-Mail-Programmen. Sobald ein Developer zu tippen beginnt, erkennt Co-Pilot den Kontext und bietet eine sinnvolle Ergänzung an. Ganze Code-Blöcke werden durch die AI generiert, die Entwickler nach Belieben annehmen oder individualisieren können.
„Dieses Modell ist unheimlich gut darin zu erahnen, was man schreiben möchte“, sagt Stefan, Test-Koordinator bei testbee. „Für einzelne Features funktioniert das schon prima.“
Direkt in den Code-Editor kann man sogenannte „Prompts“ eingeben, Befehle in Umgangssprache. Beispielsweise beauftragt man sie, Tests in bestehenden Codes durchzuführen oder neue Tools in den Code zu integrieren. In Sekundenbruchteilen schreibt der Co-Pilot den verlangten Code. Dieser kann sofort übernommen oder individuell angepasst werden.
„Ursprünglich wurde der Co-Pilot dazu geschaffen, Code zu generieren“, erklärt Halil, Experte für Test Automation bei testbee. „Aber inzwischen kann er auch Tests generieren. Er macht sich gut im Unit Testing.“
Die Vision einer interaktiven Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und AI wird lebendig. Der Co-Pilot liefert aber nicht nur Vorschläge, sondern erklärt auch die Hintergründe, wenn man ihn fragt.
Hierzu plaudert man im Co-Pilot-Chat direkt mit der AI und erhält eine Antwort in natürlicher Sprache. Diese kann Code Snippets enthalten – oder eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man ein Package einbauen kann.
„AI ist eine Weiterführung der Google Suche“, so Stefan. „Man bekommt direkt eine Antwort. Und die ist schon ziemlich brauchbar.“
Die Fähigkeiten von Co-Pilot gehen sogar über die Unterstützung bei der Programmierung hinaus. Im Bereich des Testens verfügt das Tool über „selbstheilende“ Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, Probleme automatisch zu erkennen und zu beheben. Diese Integration von AI in das Testen birgt das Potenzial, manuelle Eingriffe zu reduzieren. Es wird immer mehr darum gehen, die Vorschläge der AI zu überprüfen, zu korrigieren und in die rechten Bahnen zu lenken. Developer werden nicht ersetzt, sondern zu Team-Leitern befördert.
Halil zeigt sich begeistert vom Co-Pilot. „Sogar Tools wie Python oder VS-Code kann er integrieren. Ein faszinierendes Tool.“
Forschen in Interaktion
Zum Networking lud Applitools in ein fluid room. Im virtuellen Space konnte man sich erst dann gegenseitig sehen und hören, wenn man seinen Avatar einem anderen näherte.
Im Veranstaltungs-Chat konnten die Teilnehmenden spontane Eingebungen äußern und in der Q & A-Section tiefgreifende Fragen zur AI stellen.
Für das Team von testbee eine rundum überzeugende Veranstaltung.
„Anand und Rizel“, so befand Halil, „demonstrierten ihre Kenntnisse auf hohem Niveau.“
„Rizel hat das erschreckend souverän gemeistert“, stimmt Test-Managerin Rieka zu. „Beim Live-Coding geht sonst immer etwas schief. Rizel hat sogar Tools in den Co-Pilot eingebettet, die sie gar nicht kannte. Das war schon beeindruckend.“
Die Kraft der Vortragenden liegt auch in ihrem langjährigen Engagement für die Branche begründet. So ist Anand Bagmar Hauptorganisator der vodQA-Testing-Konferenz in Indien und teilt sein Wissen offen auf The Essence Of Testing. Rizel Scarletts Plädoyer für Vielfalt und Integration in der Tech-Welt findet man auf @blackgirlbytes.
Perspektive
Der Blick in die Zukunft zeigt, dass es vermehrt darum gehen wird, die richtigen Anweisungen zu erteilen, um die volle Leistungsfähigkeit von AI auszuschöpfen. Ein effektives „Prompting“ wird der Schlüssel sein, um die AI präzise und effizient einzusetzen.
Weitere Richtungen, in die sich die AI noch entwickeln könnte, sind für das Team von testbee schon Vision.
„Es wäre super, Templates zu haben“, findet Stefan. „Den Aufwand, die Prompts zu schreiben, könnte man so nochmal minimieren.“
„Man könnte Co-Pilot dahin trainieren, die Logik in ganzen Frameworks zu überprüfen“, so Rieka, „das wäre für die Zukunft ein genialer Schritt.“
Fazit
Die Online-Veranstaltung von Applitools diente als Katalysator für die Erforschung der Synergie zwischen AI und Software Testing.
Die Fähigkeit von GitHub Co-Pilot, Testszenarien und Codeschnipsel zu generieren, zeigt die Konvergenz von AI und Software-Qualitätssicherung und verspricht eine schnellere Testerstellung und -ausführung.
Die Diskussion beleuchtete, wie Co-Pilot Software Tester unterstützen kann, damit diese sich auf strategische und komplexere Aspekte des Testens konzentrieren können.
Wenn die Industrie weiterhin auf AI-gestützte Lösungen setzt, ebnen Veranstaltungen wie diese den Weg für eine Zukunft, in der Softwaretests nicht nur schneller, sondern auch intelligenter und präziser werden.
