أفضل 10 أدوات أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي لمطوري الويب

تتحول عمليات اختبار البرمجيات بعيدًا عن البرمجة النصية اليدوية ونحو الأنظمة المستقلة. في حين أن Selenium كان المعيار لأتمتة الويب لأكثر من عقدين من الزمن، فإن اعتماده على المحددات الثابتة غالبًا ما يؤدي إلى مجموعات اختبار هشة. تعالج أدوات أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي الحديثة هذه القيود باستخدام التعلم الآلي للتعامل مع واجهات المستخدم الديناميكية وتقليل عبء الصيانة. وفقًا لبحث من ResearchGate، يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل من حالات فشل الاختبار بنسبة 92٪ وتزيد من كفاءة التنفيذ بنسبة 40٪. يسمح هذا الانتقال لفرق الهندسة بالتركيز على تطوير الميزات بدلاً من إصلاح نصوص الاختبار المعطلة.

التحول نحو أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي

تتطلب أطر الأتمتة التقليدية من المطورين كتابة وتحديث التعليمات البرمجية لكل تغيير طفيف في نموذج كائن المستند (DOM). هذا يؤدي إلى ديون تقنية كبيرة؛ وجدت دراسة عالمية للخدمات المالية أن المهندسين يقضون 45 ساعة أسبوعيًا في صيانة مجموعة من 2500 اختبار Selenium. يقلل تطبيق أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي من هذا العبء بنسبة 85٪ تقريبًا من خلال إمكانات الإصلاح الذاتي. تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات لتحديد العناصر بناءً على سمات متعددة بدلاً من معرف واحد أو XPath.

تم تقييم السوق العالمية للاختبار المدعوم بالذكاء الاصطناعي بمبلغ 856.7 مليون دولار في عام 2024 ومن المتوقع أن تصل إلى 3.8 مليار دولار بحلول عام 2032. هذا النمو مدفوع بالحاجة إلى دورات إصدار أسرع في بيئات Agile و DevOps. تشير إحصائيات من QA.tech إلى أن 78٪ من مختبري البرامج يستخدمون الآن الذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجيتهم. من خلال أتمتة إنشاء بيانات الاختبار واستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يمكن للفرق تقليل وقت تأليف الاختبار بنسبة تصل إلى 88٪.

1. Testim

يستخدم Testim التعلم الآلي لتحسين استقرار الاختبارات الوظيفية. تستخدم المنصة "محددات ذكية" تحلل المئات من السمات لكل عنصر ويب. إذا قام مطور بتغيير اسم فئة أو نقل زر، فإن الذكاء الاصطناعي يحسب احتمالية المطابقة بناءً على البيانات التاريخية. تضمن هذه الآلية استمرار تشغيل الاختبار دون تدخل يدوي.

وفقًا للمراجعات الفنية، يتكامل Testim مباشرة في مسارات CI/CD لتوفير ملاحظات فورية حول طلبات السحب. يلتقط لقطات شاشة وسجلات وحدة التحكم أثناء حالات الفشل للمساعدة في تحليل السبب الجذري. تدعم الأداة كلاً من التأليف بدون تعليمات برمجية و JavaScript مخصص للمنطق المعقد. تخدم هذه المرونة الفرق ذات المستويات المختلفة من المهارات التقنية.

2. Mabl

Mabl هي منصة موحدة تركز على أدوات أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي منخفضة التعليمات البرمجية لاختبار الويب و API والجوال. يستخدم بنية أصلية قائمة على السحابة لتشغيل الاختبارات بالتوازي عبر إصدارات مختلفة من المتصفح. تتميز المنصة بآلية إصلاح ذاتي تكتشف تغييرات واجهة المستخدم وتحديث تعريفات الاختبار تلقائيًا.

يوفر Mabl "رؤى اختبار ذكية" تنبه المطورين إلى تراجعات الأداء أو الروابط المعطلة التي تم اكتشافها أثناء تشغيل الاختبارات الروتينية. تشير البيانات من Functionize إلى أن Mabl يتفوق في بيئات DevOps نظرًا لتنسيقه الوثيق مع أدوات النشر. إنه يلغي الحاجة إلى إدارة البنية التحتية المحلية، حيث يتم إجراء جميع عمليات التنفيذ في بيئة سحابية مُدارة.

3. Applitools

Applitools متخصص في اختبار الذكاء الاصطناعي البصري. بينما تقارن الأدوات التقليدية وحدات البكسل، تستخدم Applitools محرك "Visual AI" يحاكي العين البشرية. يتجاهل اختلافات العرض الطفيفة التي لا تؤثر على تجربة المستخدم مع إبراز التراجعات البصرية الهامة. يقلل هذا النهج من الإيجابيات الكاذبة التي عادة ما تصيب مجموعات الاختبار البصري.

تدعم المنصة أكثر من 40 إطارًا للأتمتة، بما في ذلك Selenium و Cypress و Playwright. وفقًا لـ The CTO Club، تضمن Applitools اتساق واجهة المستخدم عبر أكثر من 3000 مجموعة من المتصفحات والأجهزة. يكتشف تحولات التخطيط وتغييرات الخط وتطابقات الألوان التي غالبًا ما تتجاهلها الاختبارات الوظيفية. يستخدم المطورون "Ultrafast Grid" لتنفيذ الفحوصات المرئية عبر بيئات متعددة في ثوانٍ.

4. testRigor

يسمح testRigor للمستخدمين بإنشاء اختبارات باستخدام أوامر اللغة الإنجليزية العادية. يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لترجمة النص القابل للقراءة بواسطة الإنسان إلى أتمتة قابلة للتنفيذ. على سبيل المثال، يمكن للمختبر كتابة "انقر فوق الزر الأزرق" بدلاً من تحديد محدد CSS. يتعامل النظام مع التعيين الفني الأساسي.

تقلل هذه الأداة من منحنى التعلم لأصحاب المصلحة غير التقنيين. تشير البيانات من SystemsDigest إلى أن مستخدمي testRigor يقضون وقتًا أقل بنسبة 95٪ في الصيانة مقارنة بأولئك الذين يستخدمون أطر عمل نصية تقليدية. يراقب الذكاء الاصطناعي حالة التطبيق ويقترح تحديثات لمجموعة الاختبار مع تطور المنتج. وهو يدعم تطبيقات الويب والجوال وسطح المكتب، مما يجعله خيارًا متعدد الاستخدامات لمجموعات الاختبار عبر الأنظمة الأساسية.

5. Functionize

يستخدم Functionize البيانات الضخمة والتعلم الآلي لتمكين "الاختبار المستقل". يسجل جلسات المستخدم ويستخدم هذه البيانات لإنشاء حالات اختبار تعكس أنماط الاستخدام الواقعية. تسمح "معالجة اللغة التكيفية" للمنصة بفهم النية بدلاً من مجرد اتباع خطوات جامدة.

يقلل Functionize من ديون الاختبار باستخدام التعلم الآلي لتحليل سبب فشل الاختبار. إذا كان الفشل ناتجًا عن تحديث واجهة المستخدم، فإن النظام يقوم بإصلاح البرنامج النصي. إذا كان خطأً حقيقيًا، فإنه يقدم تقريرًا مفصلاً يتضمن تغيير التعليمات البرمجية المحدد الذي تسبب في المشكلة. تم تصميم هذه الأداة لتطبيقات المؤسسات واسعة النطاق حيث لم يعد تحديث البرنامج النصي اليدوي ممكنًا.

6. Katalon Studio

Katalon Studio هي منصة شاملة تتضمن التعرف على الكائنات المحسّن بالذكاء الاصطناعي. وهو يدعم اختبار الويب و API والجوال وسطح المكتب داخل واجهة واحدة. توفر الأداة ميزة "التسجيل والتشغيل" لإنشاء اختبار سريع، والذي يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسينه بعد ذلك لتحقيق الاستقرار.

يوفر Katalon إمكانات الإصلاح الذاتي التي تقترح محددات بديلة عندما يفشل المحدد الرئيسي. وفقًا لـ TestDevLab، تقلل هذه الميزة من وقت الصيانة بنسبة 30-50٪. يتكامل مع أطر العمل الشائعة مثل JUnit و Cucumber، مما يسمح للفرق بترحيل الأصول الحالية إلى بيئة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تتضمن المنصة تقارير وتحليلات مضمنة لتتبع مقاييس الجودة بمرور الوقت.

7. Tricentis Tosca

يستخدم Tricentis Tosca نهجًا قائمًا على النموذج لـ أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي. بدلاً من كتابة البرامج النصية، يقوم المستخدمون بإنشاء نموذج فني للتطبيق. ثم يستخدم الذكاء الاصطناعي هذا النموذج لإنشاء حالات اختبار وتحديد المناطق عالية المخاطر. تتيح هذه الطريقة تغطية اختبار بنسبة 90٪ مع عدد أقل من حالات الاختبار.

يمكّن "Vision AI" الخاص بـ Tosca من أتمتة الاختبار للتطبيقات التي يصعب كتابتها، مثل تلك التي تعمل في بيئات افتراضية مثل Citrix. يتعرف على عناصر واجهة المستخدم بناءً على مظهرها بدلاً من التعليمات البرمجية الأساسية الخاصة بها. وهذا يجعله أداة مفضلة لبرامج المؤسسات مثل SAP و Salesforce، حيث يمكن أن يكون DOM معقدًا وديناميكيًا للغاية.

8. AccelQ

AccelQ هي عبارة عن منصة أتمتة قائمة على السحابة وخالية من التعليمات البرمجية تدير دورة حياة الاختبار بأكملها. يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة إنشاء منطق الاختبار بناءً على تدفق التطبيق. ترسم الأداة العلاقة بين الشاشات والمكونات المختلفة، مما يضمن أن التغييرات في منطقة واحدة تنتشر في جميع أنحاء مجموعة الاختبار.

تؤكد المنصة على "إدارة دورة الحياة" من خلال دمج تخطيط الاختبار والتنفيذ والتتبع. وفقًا لتقييمات الصناعة، فإن AccelQ فعال للغاية لفرق Agile التي تتطلب تكرارات سريعة. يوفر واجهة لغة طبيعية لتأليف الاختبار، مما يبسط التعاون بين المطورين ومحللي الأعمال.

9. Sauce Labs

توفر Sauce Labs بنية تحتية ضخمة قائمة على السحابة لتنفيذ أدوات أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي. وقد وسعت مؤخرًا عروضها لتشمل إمكانات منخفضة التعليمات البرمجية ومدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تستخدم المنصة التعلم الآلي لتحليل نتائج الاختبار عبر آلاف عمليات التنفيذ اليومية، وتحديد الأنماط التي تشير إلى اختبارات متقطعة أو اختناقات في الأداء.

تدعم Sauce Labs التنفيذ المتوازي على الأجهزة والمتصفحات الحقيقية، مما يسرع حلقة الملاحظات. تستخدم ميزة "تحليل الفشل" الخاصة بها الذكاء الاصطناعي لتجميع الأخطاء المتشابهة، مما يسمح للمطورين بإصلاح مشكلات متعددة بتغيير واحد في التعليمات البرمجية. هذه الأداة هي معيار للمؤسسات التي تتطلب تغطية واسعة عبر الأنظمة الأساسية دون الحفاظ على معمل أجهزة مادية.

10. Perfecto

Perfecto هي عبارة عن منصة اختبار سحابية على مستوى المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي للتحليلات والتقارير المتقدمة. يوفر "تقارير ذكية" تعمل على تصفية الضوضاء من نتائج الاختبار، وتسليط الضوء فقط على حالات الفشل الأكثر أهمية. تقلل ميزة أتمتة الإصلاح الذاتي في النظام الأساسي من جهود الصيانة بنسبة تصل إلى 70٪ في المشاريع واسعة النطاق.

يدعم Perfecto التنفيذ عالي الحجم ويوفر رؤى مفصلة حول كيفية أداء التطبيقات في ظل ظروف شبكة مختلفة. وفقًا لـ TestingTools.ai، يتم استخدامه بشكل متكرر في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية حيث تكون الموثوقية ذات أهمية قصوى. تتكامل المنصة بسلاسة مع Jenkins و GitHub و Jira لدعم الاختبار المستمر داخل خط أنابيب التطوير.

مقارنة فنية: Selenium مقابل أدوات الذكاء الاصطناعي

يتطلب Selenium برمجة صريحة لكل تفاعل. سيؤدي التغيير في معرف الزر إلى فشل برنامج Selenium النصي، مما يتطلب من المطور تحديث التعليمات البرمجية يدويًا. في المقابل، تستخدم أدوات أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي مطابقة احتمالية. عندما يتغير المعرف، ينظر الذكاء الاصطناعي إلى نص الزر وموضعه بالنسبة إلى العناصر الأخرى وغرضه الوظيفي للتأكد من أنه نفس الكائن.

| الميزة | Selenium | أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي |

|:--- |:--- |:--- |

| الصيانة | عالية (تحديثات يدوية) | منخفضة (إصلاح ذاتي) |

| سرعة التأليف | بطيئة (يلزم الترميز) | سريعة (منخفضة التعليمات البرمجية/NLP) |

| الاستقرار | هش (اختبارات متقطعة) | مستقر (احتمالي) |

| الإعداد | معقد (إدارة السائق) | بسيط (قائم على السحابة) |

| التكلفة | مجاني (مفتوح المصدر) | يختلف (اشتراك) |

وفقًا لـ Virtuoso QA، يمكن أن يؤدي التحول إلى الأنظمة الأساسية الأصلية للذكاء الاصطناعي إلى خفض التكلفة بنسبة 99٪ لكل تنفيذ اختبار بمرور الوقت. في حين أن الاستثمار الأولي في هذه الأدوات أعلى من الدخول بدون تكلفة لـ Selenium، إلا أن تقليل ساعات العمل الهندسية يخلق عائدًا إيجابيًا على الاستثمار.

تأثير التعلم الآلي على مقاييس ضمان الجودة

يؤدي دمج التعلم الآلي في عملية ضمان الجودة إلى تغيير الطريقة التي تقيس بها الفرق النجاح. يتم استبدال المقاييس التقليدية مثل "عدد حالات الاختبار" بـ "تغطية العملية التجارية" و "الوقت المستغرق للاكتشاف". يتم الآن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من قبل 68٪ من الشركات لتحسين عملية اتخاذ القرار في دورة حياة الاختبار.

تتوقع Forrester أن يرى مختبرو البرامج الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي مكاسب إنتاجية بنسبة 15٪. ينبع هذا التحسن من الإنشاء التلقائي لبيانات الاختبار والقدرة على التنبؤ بمكان احتمال حدوث الأخطاء بناءً على أنماط التعليمات البرمجية التاريخية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم تحديد الحالات الشاذة المرئية وعدم اتساق واجهة المستخدم التي تتجاهلها البرامج النصية التقليدية القائمة على القواعد. هذا يؤدي إلى برامج أكثر قوة وعدد أقل من العيوب التي تصل إلى بيئة الإنتاج.

لم يعد اعتماد أتمتة اختبار الذكاء الاصطناعي اختياريًا للفرق التي تحتفظ بتطبيقات ويب معقدة. مع تزايد ديناميكية أطر عمل واجهة المستخدم، ستستمر الفجوة بين الأتمتة المبرمجة والأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الاتساع. سيضمن اختيار أداة تطابق الخبرة الفنية للفريق وتعقيد التطبيق استقرارًا طويل الأجل في عملية الاختبار.