关于AI是否会取代QA测试人员的工作，仍然存在很多思考。但是，事实并非如此。实际上，人工智能永远不会取代测试人员的角色。测试人员将能够借助AI驱动的工具更好地进行测试。
自动化测试和AI的结合具有许多优势：
- 加快时间表
软件测试需要花费大量时间来验证应用程序的质量。随着手动测试花费更多时间，自动化测试支持处理重复性任务，并将更多的精力放在新的实现上以更快地发现缺陷。类似地，除了自动化测试之外，AI还可以通过创建更快的测试（测试生成器），处理更改（自我修复测试）并减少代码行数来支持自动化。
- 增加测试范围
自动化测试处理重复性任务。但是，随着应用技术数量的增加，测试自动化工具很难适应这些变化。结果，使用自动化的测试覆盖率已经很长一段时间了。由于采用了人工智能技术的视觉识别，自动化工具现在能够处理应用程序，从而增加了测试范围。
- 提高准确性
通过测试可以确保产品的质量。并且质量保证保证了测试的准确性。但是犯错是人的，因为即使是经验丰富的测试人员，在执行重复性任务时也会犯错。自动化测试可防止这些错误，并且重复任务的数据量增加不会影响测试的质量。AI生成的数据支持创建准确的数据并减少时间。
人工智能和测试已经接近人们无法想象的程度。现有自动化工具中新功能的实施或具有AI功能的新自动化工具的演进就是最好的证明。
- Tricentis – AI引擎NEO
- SmartBear – ReadyAPI - AI驱动的测试生成
- SmartBear – TestComplete - 混合对象识别引擎
- Parasoft – Smart Generator
- Eggplant
- Percy
- Applitools
- Mabl
- Functionize
- ReportPortal.io
- Healenium
传统测试和AI之间几乎没有什么共同之处，
传统测试：
- 准备测试用例
- 准备测试数据
- 测试执行
基于AI的软件测试：
- 准备测试数据
- 分析和清理测试数据
- 通过运行回归服来创建AI模型来训练测试数据
AI测试的关键领域
回归优化：
- 建模回归服
- 解决方案：
- 测试套件对CR的影响
- Patchwork
- 升级应用程序
- 基于机器学习的测试用例/脚本的自动优先级排序
缺陷分析：
- 基于AI的情绪分析可找到需求/正向和负面场景以做出更好的决策
- 实时仪表板，用于显示错误的当前状态
- 分析驱动的工作负载建模
- 缺陷预测
- 代码覆盖率
- 响应时间
- 可伸缩性预测
智能自动化测试：
- 在每个发行版上，在脚本中的对象参数中查找更改检测
- 自我修复脚本，当有新的CR / Upgrade / Patch时
- 需求覆盖率系统上的仪表板
性能测试：
- 通过ML建模进行工作量建模和响应时间分析
- 基于代理的系统建模将进行性能测试