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利用自动化和生成式 AI 加速软件测试
ContextQA 发现软件测试中的一个重大挑战：有效自动化 Web、API 和移动应用测试需要大量编码知识。为此，他们开发了一款创新 AI 应用，利用 IBM 的 watsonx.ai 工作室，使用户无需任何编码专业知识即可自动化测试流程。通过将 5000 个用纯英语编写的测试用例在几分钟内迁移并自动化，ContextQA 显著提升了测试效率和准确性。该方法不仅简化了测试工作流，还使团队能够专注于更高层次的任务，最终提升整体软件质量并缩短上市时间。
测试用例迁移与自动化数量
5000
来源披露
测试 flakiness
消除
来源披露
01
业务背景
ContextQA 发现软件测试中的一个重大挑战：有效自动化 Web、API 和移动应用测试需要大量编码知识。为此，他们开发了一款创新 AI 应用，利用 IBM 的 watsonx.ai 工作室，使用户无需任何编码专业知识即可自动化测试流程。通过将 5000 个用纯英语编写的测试用例在几分钟内迁移并自动化，ContextQA 显著提升了测试效率和准确性。该方法不仅简化了测试工作流，还使团队能够专注于更高层次的任务，最终提升整体软件质量并缩短上市时间。
02
遇到的问题
软件测试环节长期缺失导致发布延迟与产品质量受损；有效自动化 Web、API 和移动应用测试需要大量编码知识，阻碍无编码背景团队开展测试。
03
AI 解决方案
ContextQA 开发无需编码知识的 AI 应用，借助 IBM watsonx.ai 工作室的 NLP 模型，将企业用纯英语写在 Excel 中的手动测试用例迁移并自动化；利用 IBM 生成式 AI 识别软件变更、提供准确建议并执行正确任务，解决测试 flakiness，无需大量训练数据即可跨异构组织数据自动化手动步骤。
- 1在 SXSW 活动结识 IBM 团队，通过 Build IBM Team 试用无需额外基础设施的新工具
- 2由 Build Partner 团队提供约一个月技术资源支持与部署指导
- 3使用 IBM 提供的 NLP 模型迁移手动测试用例并自动化跨组织数据步骤
- 4用 watsonx.ai 工作室对 5000 个纯英语测试用例做基于 NLP 的迁移与自动化
04
实施结果
测试用例迁移与自动化数量：5000（几分钟内完成）
测试 flakiness：消除（使用 IBM 模型后消失）
05
风险与边界
曾试用 OpenAI 面临隐私与伦理限制，企业客户需安全、无偏见的伦理模型；此前尝试不同方案均未找到合适答案。
““We used watsonx.ai studio to do the NLP-based migration of the manual test cases for larger enterprises with 5,000 test cases written in plain English in their Excel spreadsheet. We were able to migrate all those cases and automate them within a few minutes. This is the power of generative AI that IBM provides.””
Deep Barot · CEO and Founder, ContextQA
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。