Det har skjedd en stor og hurtig utvikling innen kunstig intelligens siden ChatGPT ble allemannseie for noen år siden. Det er umulig å ha en komplett oversikt over alle verktøy som kan hjelpe oss testere i hverdagen i dag, og enda mer urealistisk å spå hva morgendagens utviklingsteam vil jobbe med. Vi forsøker oss uansett på en uvitenskapelig oversikt over noen av mulighetene som er der ute.
Den raske og enkle informasjonen
I denne kategorien finner vi verktøy av typen ChatGPT, Microsoft Copilot, Metas Llama, den kinesiske nykommeren DeepSeek, Claude og Googles Gemini og Notebook LM. Disse tilbyr gjerne mulighet til å spørre om ny informasjon om et tema du ikke kjenner så godt. De gir som regel sammenfattende svar som utkonkurrerer de klassiske og fragmenterte svarene fra søkemotorene. Vil du vite mer om kompleks teknologi som for eksempel «Kubernetes» eller «Kafka», så gir disse ofte en god start til videre fordypning. Andre benytter kunstig intelligens til raskt å oppsummere innhold eller forklare konsepter fra dokumenter, Jira og Confluence. Betalingsversjonene tilbyr alt fra film- og bildegenerering til komplekse oppgaver og databehandling.
Hjelper godt på vei
En trend i disse dager er bruken av såkalte KI agenter. Du leste kanskje artikkelen om SOCO Fagkrydder hvor vi blant annet lekte oss med Relevance AI? Agenter tilby mer spissede søk for gitte kontekster, hvor vi gjerne selv kan være med på å velge hvilke «large language models» (LLM) som skal brukes for søket og når svaret skal utformes. De kan gjerne være en forlengelse av modellene vi nevnte i forrige avsnitt, men de kan også integreres med verktøy som vi kjenner igjen fra test «før AI» (mange vil jo innvende at kunstig intelligens er neppe et nytt begrep). Postman tilbyr med sin «AI Agent Builder» en enklere integrasjon mot API’er og LLM’er, og du kan lage dine egne agenter.
Mabl har lenge inkludert kunstig intelligens («AI Native») i sitt testautomatiseringsverktøy for å oppnå økt testdekning, større pålitelighet og en enklere prosess for å vedlikeholde testene. Applitools tilbyr det de kaller «visuell kunstig intelligens», hvor ende-til-ende testene presenteres på en brukervennligere måte takket være KI. Her blir det kanskje oss testere selv som må ta jobben med å arbeide aktivt med kunstig intelligens for å trekke det beste ut av dem?
Github Copilot er godt kjent blant utviklerne, hvor den som koder tilbys alt fra kodegjennomgang, dokumentasjon og enklere redigering til enhets- og ende-til-ende tester. Flere enhetstester uten at en testleder maser om testdekning er vel ikke dumt? Gitt at testene er relevante, da…
Cline kalles en selvgående kodeagent, og brukes i Visual Studio Code med det fortrinnet at den «tenker» før den koder for deg. Her vil nok kritiske røster som Michael Bolton protestere mot KIs evne til å resonnere. Liknende produkter som Cline er Cursor og Windsurf. Kanskje kan de hjelpe oss testere med å lære programmering? Eller de genererer flere av feilene som vi må finne?
Savner du noen å parprogrammere med? Da kan du sjekke ut Aider Chat, som nå kan integreres mot flere LLM’er.
Gjør jobben for oss (nesten)
Det er allerede kommet verktøy, og trolig er det flere på vei, som tilbyr seg å gjøre hele utviklings- og testjobben for oss.
Bolt.new skal etter eget sigende revolusjonere webutvikling med å tilby full-stack applikasjoner.
Det mangler ikke på de som tilbyr no-code løsninger, blant annet Applitools sin løsning kalt «Autonomous«. Her er det mange tester som lages i full fart.
Loveable lover de kan lage en hel app på sekunder, et helt team på ett sted.
Kanskje er fremtidens nykommere i denne kategorien MetaGPT og AutoDev?
Løpe etter toget eller vente på neste?
Dette er bare noen av nyvinningene som vi fant ved å søke litt her og der nå i starten av januar 2025. Hva alle disse verktøyene egentlig bidrar med til test og kvalitetsarbeidet er det kanskje strengt tatt for tidlig til å si noe konkret om. Men det kan være spennende å prøve dem ut og se hva som kan hjelpe deg i din hverdag.
Jason Arbon har lenge deltatt i debatten om testing og kunstig intelligens på siden for bruken av KI i testing. Han har nylig lansert begrepet «bionic testing» for å beskrive fremtidens testere som effektivt og kunnskapsrikt gjør bruk av den nye teknologien. Er dette veien virkelig veien vi må følge? I så fall må vi finne det rette toget vi skal ta…
