AI驱动测试自动化该注意什么？

AI 驱动测试自动化，并不是说以后就不需要测试人员人工排查问题，而是可以把大量重复的检查工作交给工具。借助 AI 能力，我们可以在问题还没发生的时候，就识别高风险区域。AI 会不断学习本项目过往的测试数据，识别 Bug 的能力会随着项目迭代持续变强。

AI 带来的是前置化的质量思路相当于拥有一套前置预警能力，风险点提前暴露，团队就可以第一时间处理。听起来有点超前，但这就是行业正在探索的方向。

AI驱动测试自动化落地过程中，还是会遇到不少难题，其中最突出的两个就是测试用例维护成本高和不稳定测试难以处理。

第一点就是测试维护。自动化脚本和用例不是写完就一劳永逸，业务需求一变，对应的用例、脚本就要同步更新。这个过程要投入时间、人力还有合适的工具。如果资源跟不上，前期搭建好的自动化体系很容易慢慢就废弃掉。

禅道 AI 可以帮团队减轻一部分维护压力。当需求发生变更，AI 会对比新旧需求之间的差异，找出哪些测试用例会受到改动的影响，给出用例的修改方向，不用测试人员逐条人工核对全部用例。

第二个难题就是不稳定测试。部分用例没有改动代码，时而执行通过、时而执行失败，这种情况会干扰测试判断，拿到不可靠的测试结果。

所以，我们不能指望工具去解决所有问题，但结合上面聊到的思路，团队可以考虑在推进AI+自动化测试的时候合理分配资源，真正发挥AI 在测试方面的价值。