尽管人工智能在现代测试自动化实践中非常有用，但采用人工智能仍面临诸多挑战。我们将提及所有这些挑战，以便您在集成过程中提前做好准备：
AI 模型需要大量数据集进行训练。如果数据不足或质量较差，将极大地影响 AI 模型的有效性。
如果您尝试将人工智能集成到现有工作流程中，您将需要大量的技术专业知识和资源 如何建立电话号码列表 此外，基于人工智能的自动化测试的执行也会为现有的开发人员和测试人员带来陡峭的学习曲线。
与传统工具相比，人工智能工具通常需要更高的前期成本。这将使人工智能测试对。
如果没有经过适当的训练，AI 测试工具将会学习并传播偏见。此外，处理敏感的测试信息需要严格的安全措施，以确保您不会使用敏感的用户信息来训练您的 AI 模型。
最后，虽然人工智能提高了测试自动化的效率，但过度依赖任何这些实践都可能导致人类测试人员可能轻松发现和消除的重大问题。
实施 AI 测试工具的最佳实践
考虑到实施 AI 测试工具的所有优势和挑战，我们建议开发人员和测试人员实施以下最佳实践，以保持完美平衡，确保最佳生产力和质量：
确定人工智能能够提供最大价值的特定领域非常重要。一些常见领域包括测试用例创建、缺陷预测或年度测试维护程序。基于这些领域，测试人员可以继续进行 AI 实施过程。
由于人工智能仍处于早期阶段，建议先从试点项目开始，以测试人工智能工具的可行性和有效性。根据早期报告和反馈，测试人员可以继续扩展和增加其测试环境中的 AI 测试范围。
为了降低实施 AI 测试工具的成本，测试人员可以使用 TensorFlow 或 Scikit Learned 等开源框架来构建自定义机器学习模型。您还可以根据测试需求或项目要求自定义此模型。
