软件测试团队每天分析和纠正数千个代码，以确保最终产品没有错误。但是，按需客户希望软件具有全面的功能，并且能够精确，快速地交付。当前的软件测试程序无法扩展以满足这些需求，在数字经济中也不具成本效益或时间效率。

随着产品的创建变得越来越复杂，准确测试代码变得越来越具有挑战性。手动测试使开发团队面临许多挑战-代码更改会导致产品其他地方出现错误，回归测试周期相当长，聘请熟练的软件测试人员以满足需求的资源限制等等。

尽管敏捷和DevOps的当前实践加快了软件开发的步伐，但要满足近期市场的需求，就需要预测技术的力量来增强传统的软件测试解决方案。

人工智能（AI）和机器学习（ML）提供了动态框架，可在错误出现之前预测并解决它们。ML分析的数据模式越多，基于这些学习的模式就可以进行更多的过程和自我调整。随着技术的“智能化”，不断提供见解会增加价值。人工智能具有重塑软件开发的巨大潜力。适当地利用AI解决方案，可以提高效率，优化流程并增强体验。

让我们仔细看看在开发过程中实施人工智能（AI）和机器学习（ML）来测试软件的一些关键优势：

 自动化和加速测试过程

将人工智能（AI）和机器学习（ML）部署到软件测试过程中并不是要取代人工测试人员，而是要使技术与人类合作，以使软件开发生命周期更加高效和高效。软件公司利用AI/ML专家的技能来应用技术解决方案，该技术解决方案可以与已经存在的传统软件测试过程和解决方案结合起来并对其进行补充。

人工智能（AI）可以自动化并减少开发和测试中的例行任务数量，这超出了传统测试自动化工具的限制。软件公司可以训练人工智能（AI）算法以立即识别，捕获和分析大量数据集以加快测试过程，因为在测试软件代码时，速度，成本和效率至关重要。

例如，传统的软件测试工具可以不加区分地分析测试，分析所有可用的测试。人工智能（AI）可以通过查看当前测试状态，最近的代码更改和其他代码标记，确定要运行的测试并执行它们，来显著增加价值和效率。这样就可以进行可扩展且高效的决策，从而使软件工程师可以将时间花在更复杂的战略任务上。

 清除错误

在软件开发过程中自然会发生错误，这给软件测试团队带来了很大的痛苦。软件公司可以在公司库中使用人工智能（AI）和机器学习（ML）算法来标记编码错误，并在开发人员将其包含在代码中之前发现错误。人工智能（AI）算法的这种应用可以帮助开发团队节省大量时间和资源，而不必手动查找和解决错误。最终，人工智能还可以帮助软件公司确定是否需要进一步的编码更改以防止程序错误。