Terapkan AI ke dalam Alur Kerja Pengujian Anda Seperti Seorang Profesional

Lebih dari 3,22 miliar orang bermain video game, menjadikannya salah satu industri dengan pertumbuhan tercepat. Setelah epidemi COVID-19, bisnis game semakin bersaing untuk memberikan pengalaman bermain game yang sempurna, menarik, dan menarik bagi para gamer. Tapi bagaimana hal itu bisa dilakukan? Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan teknologi generasi mendatang lainnya adalah kunci untuk membawa pengujian game ke tingkat berikutnya.

Semua game, desktop atau seluler, harus diuji secara menyeluruh. Game dengan kekurangan dan gangguan akan gagal di pasar yang kompetitif ini. ML dan AI dalam pengujian memungkinkan penguji game mengotomatiskan kasus pengujian, sehingga meningkatkan kecepatan, kualitas, dan efisiensi pengujian game.

Manfaat Menggunakan AI dalam Pengujian Game

AI dapat digunakan dalam game dengan berbagai cara baru dan berbeda. Untuk membuat game yang cepat dan menyenangkan untuk dimainkan, pengembang dapat menggunakan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin. Penggunaan AI dalam pengujian perangkat lunak dan layanan pengujian game memungkinkan Anda melihat bagaimana pemain bergerak dan berinteraksi dengan dunia serta mengubah fitur game secara real time, menjadikan game menarik dan menantang.

Mari selami lebih dalam manfaat AI dalam pengujian perangkat lunak dan pengujian game, khususnya.

Peningkatan efisiensi dan produktivitas

Pengujian game AI memberikan informasi berguna kepada pengembang tentang kemungkinan bug, masalah kecepatan, dan pengalaman pengguna, yang membantu mereka membuat keputusan cerdas dan meningkatkan game. Selain itu, otomatisasi menyederhanakan proses pengujian, memungkinkan pengembang memprioritaskan aspek-aspek penting dalam pengembangan game.

Pengurangan waktu pengujian

Alat otomatisasi yang didukung AI dapat mengurangi jumlah waktu dan upaya yang diperlukan untuk pengujian, sehingga memungkinkan pengujian berkelanjutan selama keseluruhan proses pengembangan. Pengembang dapat menjalankan pengujian lebih cepat dan efisien dengan mengotomatiskan proses pengujian. Hal ini membantu siklus pengembangan dan umpan balik terjadi lebih cepat.

Meminimalkan kesalahan manusia

Teknologi game pengujian AI dapat mengotomatiskan berbagai prosedur pengujian, menjamin cakupan pengujian yang luas sekaligus mengurangi kebutuhan akan partisipasi manusia. Jaminan kualitas yang dipimpin AI mengatasi masalah pengujian manusia dengan menjadikan pengujian lebih akurat dan lebih cepat. Meskipun memeriksa permainan secara manual sangat membantu, hal ini ada batasnya, terutama ketika permainan menjadi semakin rumit. AI mengatasi masalah ini dengan menggunakan otomatisasi tugas yang berulang, penskalaan yang lancar, dan optimalisasi sumber daya.

Peningkatan kualitas permainan

Menggunakan AI untuk membuat konten khusus berdasarkan perilaku pengguna membawa game ke tingkat yang baru. Program AI memberikan ide kepada pengembang untuk pengujian visual yang lebih realistis, yang memperkaya gameplay. Pengembang merasakan manfaat dari peningkatan yang dilakukan oleh AI, dan mereka menggunakan data yang berguna untuk membuat game mereka menjadi lebih baik. Teknologi baru ini tidak hanya membuat pengguna lebih terlibat tetapi juga memudahkan pengembang untuk meningkatkan pengalaman bermain game.

AI semakin banyak digunakan dalam jaminan kualitas, yang berarti pengalaman yang lebih baik bagi pengguna dan ide-ide baru tentang cara membuat game di masa depan. Dengan bantuan solusi pengujian berbasis AI, pengembang game dapat meningkatkan kontrol kualitas mereka, meningkatkan otomatisasi pengujian, dan menjamin bahwa game mereka memenuhi standar kinerja, efisiensi, dan popularitas terbaik di kalangan pemain.

Solusi dan Alat Utama untuk Mengintegrasikan AI dalam Pengujian Game

Jika Anda bertanya-tanya bagaimana cara menerapkan AI dalam pengujian, mari kita lihat bagaimana AI digunakan di perusahaan yang menguji game untuk memberi Anda informasi berguna, mengotomatiskan tugas, dan meningkatkan kinerja.

#1 Pengujian otomatis dengan AI

Program AI memungkinkan pengembang menangani banyak pekerjaan pengujian, seperti menjalankan pengujian, menganalisis hasil, dan mengirim laporan secara otomatis. Pengujian otomatis membantu dengan mengurangi waktu pengujian, meningkatkan jumlah pengujian, mendapatkan dan menganalisis hasil pengujian, mengidentifikasi potensi cacat, membebaskan sumber daya manusia, dan bahkan memanfaatkan jam di luar jam kerja.

Dengan alat otomatisasi AI, seperti Selenium atau Appium dengan plugin AI, pengembang dapat meningkatkan efisiensi pengujian, meningkatkan kualitas produk, dan meningkatkan proses pengembangan game.

#2 Pengujian berbasis pembelajaran mesin

AI dalam pengujian performa dapat menyimulasikan perilaku pengguna dan menguji berbagai skenario yang memberikan wawasan berharga tentang performa game. Pada gilirannya, pengujian berbasis ML dapat melihat data kinerja, menemukan tren, dan menyarankan cara untuk meningkatkan kinerja berdasarkan pola tersebut. Ini membantu pengembang membuat game berjalan lebih baik. Alat pengujian berbasis ML yang paling populer saat ini adalah Testim dan Applitools.

#3 Pengenalan pola dan anomali

Hal penting lainnya adalah AI untuk pengujian game dapat membantu pengenalan pola. Ini mengidentifikasi pola gameplay reguler dan menandai penyimpangan dari perilaku yang diharapkan. Selain itu, AI juga mendeteksi anomali statistik, visual, audio, dan jaringan. Ini seperti memiliki rekan satu tim yang tak kenal lelah dan tidak pernah bosan, yang memungkinkan Anda memaksimalkan permainan Anda. Alat populer untuk pengenalan pola dan anomali adalah Splunk dan Dynatrace.

#4 Uji pembuatan skenario

Dengan layanan pengujian AI, pengembang game dapat memanfaatkan alat yang didukung AI seperti TARA AI dan Functionize, yang memungkinkan mereka menguji skenario secara otomatis dan menganalisis mekanisme game, desain level, dan interaksi pemain untuk membuat kasus pengujian yang relevan. AI dapat mensimulasikan ribuan skenario gameplay, belajar dari data gameplay, menghasilkan skenario pengujian regresi, dan menganalisis hasilnya secara menyeluruh untuk memastikan bahwa AI menawarkan pengalaman bermain game yang adil dan seimbang kepada pengguna.

Langkah-Langkah Menerapkan AI dalam Alur Kerja Pengujian Game Anda

Jika Anda tertarik untuk mengetahui cara menggunakan AI dalam pengujian perangkat lunak dalam game, berikut adalah panduan langkah demi langkah dalam menerapkan alat berbasis AI ke dalam alur kerja pengujian Anda:

– Menganalisis proses pengujian yang ada. Analisis dengan cermat semua tugas manual yang dilakukan penguji Anda, temukan hambatan, dan identifikasi titik kesulitan di mana AI dapat membuat perbedaan.

– Pilih alat dan solusi yang tepat. Teliti alat pengujian bertenaga AI yang tersedia. Carilah solusi yang selaras dengan lingkungan pengembangan game dan tujuan pengujian Anda. Dari generator pengujian otomatis hingga alat pengenalan visual dan pendeteksi anomali statistik, pilih alat yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda dan integrasikan secara lancar dengan infrastruktur pengujian yang ada.

– Latih tim. Pastikan tim pengujian Anda memahami bahwa alat AI adalah cara untuk menyempurnakannya, bukan menggantikannya. Lakukan sesi pelatihan, dorong kolaborasi, dan bantu penggunaan kekuatan AI secara maksimal.

– Menerapkan dan beradaptasi. Kami menyarankan Anda untuk memulai dari yang kecil, seperti menambahkan bot AI untuk menangani pengujian regresi berulang, lalu menjelajahi lebih lanjut. Pantau dampak AI pada efisiensi dan akurasi pengujian untuk memberikan umpan balik kepada penguji sehingga mereka dapat melakukan penyesuaian.

– Perbaikan berkelanjutan. Alat pengujian game AI tidaklah sama. Mereka berkembang sangat cepat. Hal ini membuat mengikuti semua inovasi teknologi baru menjadi suatu keharusan agar alur kerja pengujian Anda benar-benar efisien.

AI dalam pengujian adalah kekuatan strategis yang dapat membantu Anda lebih siap untuk menghadirkan game berkualitas tinggi yang memikat pemain dan menonjol di antara pesaing!

Tantangan dan Risiko Mengintegrasikan AI dalam Pengujian Game

Saat AI digunakan untuk jaminan kualitas dalam bisnis game, ada beberapa masalah yang muncul, sama seperti teknologi baru lainnya. Ada banyak kesulitan yang harus dihadapi oleh pembuat dan penguji game sebelum mereka dapat menggunakan AI untuk QA. Mari kita jelajahi yang utama:

– Kesulitan integrasi. Mengintegrasikan AI ke dalam praktik penjaminan kualitas dalam pengembangan game adalah proses kompleks yang memerlukan perencanaan dan desain platform pengujian yang cermat. Hal ini melibatkan penyelarasan algoritma AI dengan alat dan kerangka kerja yang ada dan memastikan kompatibilitas dengan proses pengembangan perangkat lunak. Kemajuan teknologi dalam AI juga menghadirkan tantangan, dan pengembang harus terus mengikuti perkembangan terbaru untuk memanfaatkan potensinya sepenuhnya. Terlepas dari tantangan-tantangan ini, AI dapat meningkatkan praktik penjaminan kualitas dengan berinvestasi dalam integrasi dan terus mengikuti perkembangan teknologi.

– Kebutuhan data dalam jumlah besar. Untuk pelatihan algoritma AI yang efektif, mereka memerlukan banyak data terkait game yang relevan. Tanpa data yang memadai, model AI mungkin kesulitan untuk melakukan generalisasi dengan baik. Mereka mungkin melewatkan skenario yang jarang terjadi atau menunjukkan hasil positif/negatif palsu. Untuk meminimalkannya, ada baiknya menggunakan teknik pembuatan data sintetis yang dapat menambah data dunia nyata.

– Risiko meremehkan faktor manusia. Meskipun AI unggul dalam tugas berulang dan pengenalan pola, AI tidak memiliki penilaian dan intuisi manusia. Beberapa aspek pengujian game—seperti menilai nuansa gameplay, dampak emosional, atau koherensi narasi—pada dasarnya bersifat subjektif. Mengandalkan AI saja dapat mengakibatkan terabaikannya masalah-masalah kritis yang dapat ditangkap oleh penguji manusia. Jadi, kuncinya adalah memiliki pendekatan yang seimbang, alias menggabungkan otomatisasi berbasis AI dengan penguji manusia yang terampil.

– Potensi masalah keamanan. Mengintegrasikan AI memperkenalkan vektor serangan baru, seperti mengeksploitasi kerentanan dalam model AI atau memanipulasi data game. Pelanggaran keamanan dapat membahayakan integritas game, data pemain, atau bahkan platform game itu sendiri. Untuk memitigasi risiko, Anda sebaiknya hanya menggunakan model AI yang aman dan memastikan tidak ada informasi sensitif dalam data pelatihan.

AI adalah sekutu yang kuat, namun bukan berarti tidak bisa salah. Menggabungkan kekuatan AI dengan keahlian manusia memastikan proses pengujian game yang komprehensif dan efektif.

Kesimpulan

AI dalam pengujian game meningkatkan kualitas dan menjamin produk ditingkatkan secara maksimal. Meskipun ada beberapa tantangan dalam penggunaan AI dalam pengujian, hal ini dapat membantu bisnis mempercepat pembuatan game dan meningkatkan pengalaman pemain.

Sumber gambar unggulan