随着敏捷和持续集成的普及，测试自动化成为必要。AI在软件测试中的应用包括单元测试、API测试和UI测试，如Applitools、Testim等工具利用AI提升测试效率。然而，AI测试也面临数据集偏见和测试人员专业技能提升的挑战。2019年后，AI和机器学习将在测试领域发挥更大作用，测试人员需要提前掌握相关知识。
人工智能 自动化测试
敏捷方法论的发展迫使企业进行创新并以闪电般的速度交付。 在交付周期时间减少的同时，提供积极的用户体验并保持竞争优势所需的技术复杂性也在增加，而我们引入引人注目的创新的速度也在增加。
为了满足持续集成和交付的需求，我们转向了以自动化为后盾的连续测试，但是当这些趋势持续并且差距扩大时，我们如何进行测试？ 由于这是数字转型的时代，我们需要数字测试来满足由AI，IoT，机器人技术和量子计算驱动的未来质量需求。
如果我们观察一下测试实践随时间的变化，那么直到2018年，它都集中在CI / CD，可伸缩性和连续测试上。
现在，测试的期望更多地是关于实时风险评估。 为了满足当前场景下的测试期望，人工智能（AI）可以模仿人类的智能行为进行机器学习和预测分析，可以帮助我们实现目标。
超越连续测试
如果我们分析自敏捷出现以来的旅程，它已经完
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