AI i praktiken: Vårt proof of concept visar att AI-baserad testning redan är verklighet

Medan andra fortfarande diskuterar hur artificiell intelligens skulle kunna förbättra testprocesserna har vi redan vidtagit åtgärder: Vår PoC visar hur AI kan förbättra kvalitetssäkringen och öka effektiviteten.

Vårt mål: att automatiskt generera och validera testfall med hjälp av AI – vilket avsevärt minskar tidsåtgången, resursanvändningen och felrelaterade kostnader.

Vår PoC bevisar att AI-baserad kvalitetssäkring fungerar

Många företag står inför liknande utmaningar:

• Den ökande komplexiteten i IT-miljöerna överbelastar testteamen.

• Affärskunskap finns endast sporadiskt tillgänglig, trots att den är avgörande för effektiva tester.
  

• Förväntningarna på hög testtäckning och effektiva processer fortsätter att öka.

Manuell testskapande har svårt att hänga med. Vårt mål var att ta reda på hur ett AI-drivet arbetsflöde skulle kunna stödja testdesign och utvärdering. Ett verkligt användningsfall med verkliga data och mätbara KPI:er var avgörande för oss.

Smartare testning med AI – Så fungerar vårt AI-baserade arbetsflöde

Med vårt QESTIT AI Workflow Framework har vi implementerat en smidig process där viktiga steg i testutformningen hanteras automatiskt av två avancerade språkmodeller (GPT-4o-mini och MistralAI):

1. 1. Bearbetning av affärs- och användardokumentation: Att förstå kraven och systemet för att generera testfall.

   
   2. Generering av testfall med hjälp av kontextuella uppmaningar: Generering av lämpliga testfall baserat på den analyserade informationen.

3. 3. Kvalitetssäkring genom automatiserad utvärdering och minskning av redundans: Optimering av testfall och säkerställande av att layout- och strukturstandarder följs.

5. 4. Att dra slutsatser om tillämplighet på andra användningsfall: Att skala upp tillvägagångssättet.

Arbetsflödet har testats i ett verkligt tillämpningssammanhang och kan flexibelt anpassas till andra system och processer.

Bevisade fördelar: Ökad kvalitet, effektivitet och täckning

Resultatet av vårt PoC:

• 50 % av de genererade testfallen kunde användas omedelbart

• 40–50 % högre testtäckning jämfört med manuell skapande

• Betydande tidsbesparingar redan från så få som 5 testfall

• Effektivitetsfördelar jämfört med generiska AI-metoder som enbart baseras på statiska promptar

Ett särskilt upplysande test var tillämpningen av AI-arbetsflödet på ett nytt, tidigare oanvänt scenario. Trots att ingen individuell anpassning till detta sammanhang gjordes kunde systemet generera testfall av hög kvalitet redan från början. Detta visar att vår metod inte är begränsad till isolerade användningsfall – den kan överföras till andra system och processer.

Viktiga lärdomar från PoC

Trots de positiva resultaten gav PoC:et också viktiga insikter om nödvändiga förutsättningar och begränsningar:

• Föråldrad eller ofullständig dokumentation leder till fel – hög informationskvalitet är därför avgörande. Vi stödjer detta med olika AI-verktyg för att utvärdera och förbättra dokumentationskvaliteten – till exempel genom automatisk tabelloptimering eller strukturerad uppdelning av ostrukturerade dokument.

• Utan dokumentationsoptimering var resursförbrukningen och mängden oanvändbar data och formatering mycket hög. AI-stödda förbättringar ökade resurseffektiviteten och kvaliteten på de genererade resultaten avsevärt.

• Underhållet och vidareutvecklingen av lösningen måste planeras på lång sikt – med fokus på flexibel integration och användarvänlighet inom befintliga systemlandskap.

Nästa steg: Skalning och integration

Vår PoC har visat på AI:s potential inom testning – och levererat mätbart värde. Genom vårt arbetsflödesbaserade tillvägagångssätt gör vi AI till en produktiv del av modern testning. Vad som väntar härnäst:

• Exportera testfall till system som Jira

• Kontextsensitiv integration med Confluence för dokumentationsanalys

• Tillämpning av arbetsflödet på ytterligare system och applikationer
• Integrera automatiserade testskript för direkt återanvändning

Tillsammans med våra kunder utvecklar vi kontinuerligt denna metod – med målet att genomföra datadrivna förbättringar, öka prestandan, tillämpa resultaten från våra PoC:er, få nya insikter och öppna upp för nya användningsscenarier. Våra AI-lösningar utvecklas med ett praktiskt fokus: de tar itu med verkliga utmaningar i det dagliga testarbetet och går långt bortom marknadsföringsfloskler. Vår långvariga testexpertis flödar direkt in i utvecklingen och säkerställer att vår AI levererar verkligt mervärde.

Slutsats

Vårt PoC visar: AI stöder effektivt affärs- och domänexperter, stärker deras roll och utvärderingsförmåga samt bidrar till att göra mjukvaruutvecklingsprocessen mer standardiserad och strömlinjeformad. Samtidigt förbättrar den mätbart kvaliteten på testfall – vilket leder till ökad effektivitet och tillförlitlighet i hela testprocessen.

Det handlar inte om teoretiska begrepp, utan om verkliga, praktiskt tillämpbara lösningar. Det viktiga är inte bara att experimentera, utan att leverera resultat. Och det är precis vad vi har gjort – med mätbar framgång.