本文根据知名测试博客 https://testguild.com/ 的最新博文翻译整理，谈到了在测试团队中系统实施、推进 AI 测试的路线图，很有参考价值，现分享给大家

AI 测试自动化不再是可选项

在当今的软件测试领域，人工智能（AI）已不再仅仅是一种选择，而是一种重要的战略优势 。AI 驱动的测试工具能够将从测试用例生成到测试执行的各个环节实现自动化，从而使您的团队能够专注于交付更高质量的软件版本 。

Blinq.io 首席执行官 Tal Barmeir 曾指出：“生成式 AI 的作用在于帮助我们真正解决大量测试需求积压且覆盖范围非常有限的问题——这是我们在所有行业中都普遍看到的现象。”

AI 驱动的测试工具能自动化从测试用例创建到执行和维护的整个流程，将助力测试团队：

• 将测试创建时间缩短高达 80%
• 将测试维护成本降低 40-60%
• 通过更快的发布周期加速产品上市时间
• 提高跨浏览器、设备和环境的测试覆盖率
• 释放宝贵的工程资源用于创新

本指南提供了一种结构化的方法来实施 AI 测试，旨在带来即时效益和长期的转型。

阶段一（第 1-15 天）：制定您的 AI 测试策略

在深入研究具体的工具之前，首先需要明确您希望如何应用 AI ：

• 辅助式 AI：增强以人工为主导的测试流程。
• 自主式 AI：由 AI 完全驱动的测试自动化，并有人工监督。

“大多数组织从辅助式 AI 开始。但很快他们就会意识到其价值有限，并尝试转向完全由 AI 主导。这种转变需要不同的工具、结构和思维模式。”

对于 测试团队决策Leader 而言，关键的战略决策包括：

• 自动化范围：您的团队是自动化现有测试用例，还是允许 AI 全权负责测试脚本的创建、执行和维护？

• 集成要求：AI 测试将如何与您现有的 CI/CD 管道和开发工作流程集成？

• 成功指标：将使用哪些 KPI 来衡量成功？（如测试覆盖率、执行时间、缺陷检测等）

• 风险评估：哪些应用程序或功能最适合作为 AI 测试的初始实施对象？

行动建议：在进行工具评估之前，请务必明确 AI 测试愿景、范围和成功标准 。

阶段二（第 16-30 天）：重新定义 QA 角色和测试输入

AI 测试自动化并不会消除现有角色，而是会对其进行转型 。

“人们常常认为 AI 意味着失业。这并非事实。它真正做的是重新利用测试人员——手动测试人员成为提示工程师，自动化工程师成为 AI 工作的监督者。”

扩展测试输入源

AI 测试平台能够从多种输入生成全面的测试用例 ，包括：

• Jira 工单和用户故事
• 应用程序使用屏幕录像
• 自然语言需求
• API 规范和文档
• 现有手动测试用例

这种灵活性使得 AI 测试无需严格遵循 BDD 框架或特定的测试用例格式，从而使各种成熟度级别的团队都能够使用 AI 测试 。

阶段三（第 31-45 天）：评估 AI 测试工具

选择正确的 AI 测试工具，必须使其与您的基础设施、团队技能和长期愿景保持一致 。

企业级 AI 测试平台的基本功能

• 开源测试代码生成：以标准框架（如 Playwright、Selenium 等）生成可维护的代码。
• 自愈能力：无需人工干预即可自动适应用户界面（UI）变化。
• 全面测试支持：涵盖功能、视觉、性能和安全测试。
• 企业集成：与您的 CI/CD 管道、测试管理和缺陷跟踪系统协同工作。
• 跨平台测试：支持 Web、移动、API 和企业应用程序（如 Salesforce、SAP 等）。
• 视觉测试：AI 驱动的视觉比较和异常检测。
• 不稳定测试管理：自动识别和解决不一致的测试。

“即使您停止使用某个供应商，您仍然拥有一个可以维护的代码项目。没有黑盒，没有供应商锁定。”

决策框架：根据您的具体需求、现有基础设施和团队能力评估工具 。优先选择那些能够生成标准、可维护测试代码而非专有格式的平台 。

阶段四（第 46-60 天）：为新的 AI 增强测试角色进行培训

测试自动化中引入 AI，将带来新的 AI 功能和职责，从而提升 QA 团队的角色 。

AI 测试时代的关键技能

• 提示工程：创建有效的测试提示，以生成全面的测试覆盖。
• AI 测试审查：评估和完善 AI 生成的测试脚本。
• 测试维护管理：监督自愈能力和测试稳定性。
• 测试优先级排序：确定每次发布中哪些测试能带来最高价值。
• 探索性测试：将人类创造力集中于边缘情况和复杂场景。

“旧技能是脚本编写和调试。新技能呢？编写提示、审查 AI 建议以及大规模管理代码。”

QA 团队的培训资源：

• 关于 AI 测试概念和提示工程的内部研讨会。
• 供应商提供的特定 AI 测试平台培训。
• 在实际应用程序测试场景中的动手实践。
• 手动和自动化测试人员之间的交叉培训。

领导力重点：鼓励实验并创造一个学习环境，让团队可以通过实际应用发展 AI 测试专业知识 。

阶段五（第 61-75 天）：试点并扩展 AI 测试覆盖范围

启动一个重点明确的试点项目，使用 10-20 个测试场景，以实现快速、可衡量的影响，并建立对 AI 测试能力的信心 。

理想的试点项目特征：

• 具有稳定 UI 的中等复杂性应用程序。
• 用于比较的现有手动测试用例。
• 定期发布周期以展示 CI/CD 集成。
• 混合了回归、功能和视觉测试需求。
• 利益相关者乐于创新和流程变革。

实施清单：

• 选择试点应用程序并定义测试范围。
• 配置 AI 测试工具并与 CI/CD 集成。
• 创建初始测试提示并生成基线测试。
• 在多个环境中执行测试。
• 根据传统测试方法衡量结果。
• 记录经验教训和优化机会。

此阶段非常适合扩展跨浏览器、设备和语言的测试覆盖范围——利用 AI 模型的多语言能力高效测试国际应用程序 。

阶段六（第 76-90 天）：衡量 KPI 并优化

跟踪关键绩效指标（KPIs），量化 AI 测试实施的影响并发现优化机会 。

关键 AI 测试指标 ：

• 发布时间：整体测试周期时间的缩短。
• 测试覆盖率：功能和平台覆盖率的提高。
• 维护工作量：测试脚本维护时间的减少。
• 缺陷检测：缺陷识别率的提高。
• 资源利用率：QA 团队将重心转移到更高价值的活动。

“大多数领导者认为 AI 测试是为了削减成本。但最大的投资回报率实际上是更快的上市时间。”

持续改进框架：

• 每周审查 AI 测试性能和准确性。
• 根据测试结果和遗漏场景完善提示。
• 将 AI 测试扩展到其他应用程序和测试类型。
• 记录最佳实践并在团队之间分享。
• 建立 AI 测试卓越中心。

这些见解将支持您的团队就测试覆盖率、发布准备情况和质量改进做出数据驱动的决策 。

总结：您的 90 天 AI 测试实施路线图

QA 的未来：AI 驱动的测试领导力

借助正确的 AI 测试策略，您的 QA 组织不仅能跟上行业步伐，更将引领向更快、更可靠的软件交付转型 。您不仅仅是在自动化测试，更是在赋能团队，以增强和简化整个测试生命周期，以前所未有的速度交付更高质量的软件，同时降低风险和技术债务 。现在就拥抱 AI 测试，您将使您的组织处于质量工程的前沿，通过卓越的软件质量和加速创新创造可持续的竞争优势 。