อนาคตของการทดสอบ Visual Regression ในยุคของ AI

ค้นพบอนาคตของการทดสอบ Visual Regression ในยุคของ AI ก้าวนำหน้าด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในการทดสอบซอฟต์แวร์

การทดสอบการถดถอยช่วยให้มั่นใจได้ว่าการแก้ไขซอร์สโค้ดจะไม่ทำให้เกิดปัญหากับระบบปัจจุบัน การทดสอบด้วยภาพมุ่งเน้นไปที่วิธีที่ผู้ใช้รับรู้ถึงอินเทอร์เฟซสุดท้ายของผลิตภัณฑ์ที่ถดถอย การโต้ตอบของผู้ใช้กับแอปพลิเคชันมีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับองค์ประกอบภาพของหน้าเว็บ

การทดสอบการถดถอยของภาพคืออะไร?

การทดสอบการถดถอยของภาพเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความถูกต้องของ UI ของแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ หรือซอฟต์แวร์หลังจากการเปลี่ยนแปลงโค้ดใดๆ

ข้อบกพร่องด้านการมองเห็น ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสบการณ์ผู้ใช้ของเว็บไซต์ แอป หรือซอฟต์แวร์ เป็นสิ่งที่ผู้ใช้สังเกตเห็นได้ชัดเจน และมักจะสร้างความประทับใจครั้งแรก

นอกจากนี้ การทดสอบการถดถอยของภาพมีคุณค่าเท่าเทียมกันสำหรับแอปพลิเคชัน ช่วยให้มั่นใจในการทำงานของปุ่ม การมองเห็นและการอ่านข้อความ และป้องกันไม่ให้โฆษณาขัดขวางองค์ประกอบภาพ

การทดสอบการถดถอยของภาพเกี่ยวข้องกับการสร้าง การวิเคราะห์ และการเปรียบเทียบภาพหน้าจอของเบราว์เซอร์เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงในพิกเซล ความแปรปรวนเหล่านี้เรียกว่าความแตกต่างทางการมองเห็น ความแตกต่างในการรับรู้ ความแตกต่าง CSS หรือความแตกต่าง UI

ทำไมต้องทดสอบการถดถอยของภาพ?

การทดสอบการถดถอยด้วยภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันไม่ให้เกิดข้อบกพร่องด้านการมองเห็นซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงไม่ให้ไปถึงขั้นตอนการผลิต การมองข้ามการตรวจสอบความถูกต้องด้วยภาพอาจส่งผลเสียต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียรายได้

การทดสอบการถดถอยของภาพทำงานอย่างไร

ในการดำเนินการทดสอบด้วยภาพ นักวิ่งทดสอบจำเป็นสำหรับการเขียนและดำเนินการทดสอบ พร้อมด้วยเฟรมเวิร์กการทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ที่สามารถจำลองการกระทำของผู้ใช้ได้ โปรแกรมจำนวนมากสามารถจำลองฟังก์ชันของผู้ใช้ได้ และโปรแกรมทดสอบภาพจะจับภาพหน้าจอ ภาพหน้าจอเหล่านี้จะถูกเปรียบเทียบกับภาพหน้าจอพื้นฐานเริ่มต้นที่ถ่ายก่อนเริ่มการทดสอบ

เมื่อใดก็ตามที่ตรวจพบการเปลี่ยนแปลง ภาพหน้าจอจะถูกจับภาพ และเครื่องมือทดสอบบางอย่างจะเน้นถึงความแตกต่างที่สังเกตได้จากค่าพื้นฐาน ผู้ตรวจสอบจะประเมินในภายหลังว่าปัญหาเกิดจากข้อบกพร่องเกี่ยวกับโค้ดที่นักพัฒนาจำเป็นต้องแก้ไข หรือเกี่ยวข้องกับข้อกังวลเรื่องการบูรณาการโฆษณาหรือไม่

การทดสอบ Visual Regression ระบุปัญหาได้อย่างไร

การทดสอบการถดถอยด้วยภาพใช้ภาพหน้าจอเพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นหรือที่มีอยู่ซึ่งเป็นผลมาจากการถดถอย วิธีการนี้จะระบุได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าจุดบกพร่องทางการมองเห็นอาจเกิดขึ้นในระบบได้อย่างไร

ตัวอย่างเช่น ปัญหาอาจเกิดขึ้นจากข้อความที่ทับซ้อนกันทำให้ส่วนหนึ่งของหน้าไม่สามารถอ่านได้ หรือข้อความที่อัดแน่นปุ่ม ทำให้ใช้งานไม่ได้ การทดสอบการถดถอยด้วยภาพยังตรวจสอบโฆษณาที่บังหน้า ส่งผลให้มีข้อความที่อ่านไม่ได้หรือปุ่มและลิงก์ที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ ปัญหาความเข้ากันได้ของเบราว์เซอร์ ขนาดหน้าจอ และระบบปฏิบัติการสามารถทำให้เกิดปัญหาดังกล่าวได้ การผสมผสานและการกำหนดค่าต่างๆ ของขนาดหน้าจออุปกรณ์ ความละเอียด ระบบปฏิบัติการ และเบราว์เซอร์ สามารถเปลี่ยนวิธีแสดงพิกเซลของโค้ดได้

จะใช้การทดสอบการถดถอยของภาพได้อย่างไร

การนำการทดสอบ Visual Regression ไปใช้สามารถทำได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ

กำหนดสถานการณ์การทดสอบ:

สร้างสถานการณ์ทดสอบโดยสรุปว่าจะจับภาพอะไรและเมื่อใดควรจับภาพหน้าจอ

ใช้เครื่องมือทดสอบภาพอัตโนมัติ:

ใช้เครื่องมือทดสอบภาพอัตโนมัติเพื่อเปรียบเทียบภาพหน้าจอที่ถ่ายล่าสุด (การเปลี่ยนแปลงรหัสไปรษณีย์) กับภาพแอปพลิเคชันที่มีอยู่

ระบุความคลาดเคลื่อนของ UI:

ตรวจสอบผลลัพธ์สำหรับความคลาดเคลื่อนหรือปัญหาของ UI รายงานการเปลี่ยนแปลงในการออกแบบผลิตภัณฑ์ล่าสุด

ที่อยู่ข้อบกพร่องด้านภาพ:

หากมีการระบุจุดบกพร่องทางการมองเห็น ให้แก้ไขและแก้ไข

อัปเดตภาพหน้าจอ โดยกำหนดให้เป็นภาพพื้นฐานสำหรับการทดสอบ Visual Regression ในภายหลัง

ความสำคัญของการทดสอบการตรวจสอบด้วยภาพ

การทดสอบการถดถอยด้วยภาพมีความสำคัญ เนื่องจากปัญหาด้านความสามารถในการอ่านบนเว็บไซต์หรือแง่มุมที่ไม่สามารถใช้งานได้ของแอปเนื่องจากข้อผิดพลาดของอินเทอร์เฟซแบบภาพอาจทำให้ผู้ใช้สามารถไปยังส่วนต่างๆ ของแอปหรือถอนการติดตั้งแอปได้ สิ่งนี้ส่งผลโดยตรงต่อรายได้ เนื่องจากผู้ใช้ไม่ได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ดังกล่าว

การเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้เป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มรายได้สูงสุด ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้จะต้องใช้งานได้และมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อรักษาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ อินเทอร์เฟซที่ดึงดูดสายตา พร้อมด้วยโลโก้ที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งสะท้อนถึงเอกลักษณ์ของแบรนด์ เป็นส่วนสำคัญในการดึงดูดการมีส่วนร่วม และส่งผลต่อรายได้จากโฆษณา การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา และด้านอื่นๆ ของการจัดการเว็บไซต์

นอกจากนี้ อินเทอร์เฟซผู้ใช้และประสบการณ์ที่เป็นแบบอย่างยังช่วยสร้างความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือให้กับฐานผู้ใช้อีกด้วย ส่งเสริมภาพลักษณ์ของแบรนด์ แนะนำผู้ใช้ไปสู่การดำเนินการที่ต้องการ และดึงความสนใจไปที่องค์ประกอบของหน้าหลัก ความชัดเจนและฟังก์ชันการทำงานโดยรวมของเว็บไซต์ที่ดูสะอาดตาและมีความสมดุลทางสายตามีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการบรรลุวัตถุประสงค์เหล่านี้

แม้แต่การบิดเบือนเล็กน้อยในส่วนติดต่อผู้ใช้ก็อาจไม่สะดวกหรือส่งผลเสียต่อธุรกิจอย่างเลวร้ายที่สุด แม้ว่านักพัฒนาอาจไม่ได้คำนึงถึงทุกขนาดหน้าจอและความละเอียด แต่พวกเขาควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับประสบการณ์ที่สอดคล้องกันบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Apple, Android และ Windows รวมถึงระหว่างสภาพแวดล้อมมือถือและเดสก์ท็อป

แนวทางต่างๆ ในการทดสอบการถดถอยของภาพ

เรามาสำรวจประเภทและกระบวนการของการทดสอบการถดถอยด้วยภาพกันดีกว่า

ภาพรวมการทดสอบด้วยภาพ:

การทดสอบด้วยภาพเกี่ยวข้องกับการผลิต การวิเคราะห์ และการเปรียบเทียบภาพหน้าจอเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพิกเซล มีการใช้ตัวดำเนินการทดสอบและเฟรมเวิร์ก โดยที่อันแรกเปิดใช้งานการสร้างและดำเนินการทดสอบ และอันหลังจำลองการกระทำของผู้ใช้ระหว่างการเรียกดู สแน็ปช็อตขนาดยาวจะถูกนำไปใช้ในการวัดการเปลี่ยนแปลงเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน และเมื่อตั้งค่าแล้ว ทีม QA จะดำเนินการโค้ดทดสอบ เครื่องมือนี้สร้างรายงานอัตโนมัติหลังการดำเนินการ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถดำเนินการซ่อมแซมได้หากพบปัญหา

การทดสอบการมองเห็นด้วยตนเอง:

วิธีการนี้กำหนดให้นักพัฒนาตรวจสอบโค้ดด้วยตนเองโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือทดสอบอัตโนมัติ แม้ว่าจะเหมาะสำหรับช่วงการพัฒนาในระยะเริ่มต้น แต่ก็อาจรวดเร็วและสะดวกกว่าสำหรับการทดสอบแอปพลิเคชันที่ครอบคลุม ความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดของมนุษย์ก็เป็นข้อเสียเช่นกัน

การเปรียบเทียบเค้าโครง:

วิธีการนี้จะเปรียบเทียบขนาดและตำแหน่งขององค์ประกอบ UI มากกว่าแต่ละพิกเซล การเปลี่ยนแปลงขนาดหรือตำแหน่งการทดสอบทริกเกอร์ล้มเหลว

การเปรียบเทียบแบบพิกเซลต่อพิกเซล:

วิธีนี้จะวิเคราะห์ภาพหน้าจอในระดับพิกเซล โดยเน้นความคลาดเคลื่อน แม้จะครอบคลุม แต่ก็อาจแจ้งกรณีที่ไม่เกี่ยวข้องและผลบวกลวง ซึ่งต้องมีการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่

การเปรียบเทียบโครงสร้าง:

แนวทางนี้เปรียบเทียบโครงสร้าง Document Object Model (DOM) เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงมาร์กอัป HTML ซึ่งจะล้มเหลวหากมี

การเปรียบเทียบ Visual AI:

ด้วยการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและ AI วิธีการนี้จะถ่ายภาพสองภาพโดยไม่ต้องใช้ภาพพื้นฐาน มันเลียนแบบการมองเห็นของมนุษย์ ป้องกันผลบวกลวง และทดสอบเนื้อหาแบบไดนามิกอย่างมีประสิทธิภาพ

การเปรียบเทียบตาม DOM:

เมื่อรวมการเปรียบเทียบโครงร่างและการวิเคราะห์ DOM วิธีการนี้จะระบุการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างในองค์ประกอบ UI ก่อนและหลังการปรับเปลี่ยน อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์อาจมีความไม่แน่นอน และจำเป็นต้องมีการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่อย่างรอบคอบ

การสร้างการทดสอบการถดถอยของภาพโดยเฉพาะ:

คุณสามารถสร้างการทดสอบการถดถอยด้วยภาพโดยเฉพาะเพื่อรักษาการควบคุมการตรวจสอบความถูกต้องด้วยภาพ สร้างสมดุลระหว่างความพยายามในการเขียนการทดสอบ และการพิจารณาเรื่องเวลา

การแทรกจุดตรวจสอบการมองเห็น:

จุดตรวจสอบด้วยภาพสามารถแทรกได้โดยใช้การทดสอบการทำงานที่มีอยู่เพื่อตรวจสอบการทำงานของแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม มีการจำกัดเครื่องมือความครอบคลุมของการทดสอบ

การแทรกการตรวจสอบความถูกต้องด้วยภาพโดยนัย:

ด้วยการเพิ่มการตรวจสอบความถูกต้องด้วยการมองเห็นโดยนัยให้กับกรอบการทดสอบที่มีอยู่ วิธีการนี้จะรวมการตรวจสอบด้วยการมองเห็นด้วยรหัสเพิ่มเติมขั้นต่ำ และเหมาะสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องทางพันธุกรรม

การทดสอบการถดถอยของภาพแบบแมนนวลกับแบบอัตโนมัติ:

แม้ว่าการทดสอบด้วยตนเองมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดและใช้เวลานาน แต่การทดสอบด้วยภาพอัตโนมัติจะให้ความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพด้านต้นทุนในระยะยาว แม้ว่าค่าใช้จ่ายเริ่มแรกจะสูงขึ้น แต่การทดสอบอัตโนมัติก็พิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์สำหรับการทดสอบอย่างต่อเนื่องและการบำรุงรักษาการทดสอบเมื่อเวลาผ่านไป การเลือกระหว่างการทดสอบด้วยตนเองและอัตโนมัติขึ้นอยู่กับความเร็ว ความแม่นยำ และข้อกำหนดโดยรวมของโครงการ การทดสอบระบบอัตโนมัติมีข้อดีเป็นพิเศษสำหรับการใช้งานที่ซับซ้อนและไดนามิกซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง

บูรณาการ AI ในการทดสอบภาพ

ภาพรวมการทดสอบกำลังเปลี่ยนแปลง โดยเปลี่ยนจากวิธีการแบบเดิมๆ ที่อาศัยการตรวจสอบด้วยตนเองหรือเฟรมเวิร์กระบบอัตโนมัติ เช่น ซีลีเนียม อย่างหลังมักเผชิญกับความท้าทายกับโค้ดแอปพลิเคชันที่พัฒนา ซึ่งนำไปสู่การลบลวงและจำเป็นต้องมีการแก้ไขสคริปต์บ่อยครั้ง

AI กลายเป็นโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เครื่องมือทดสอบรวม ​​"เครื่องระบุตำแหน่งด้วยภาพ" ขั้นสูงที่ช่วยเพิ่มความทนทาน ขจัดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับแนวทางแบบเลือกที่เข้มงวด AI ในการทดสอบด้วยภาพใช้เครื่องระบุตำแหน่งที่มองเห็นได้คล้ายกับการรับรู้ของมนุษย์ ซึ่งช่วยลดความท้าทายที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงตัวเลือกองค์ประกอบ

การใช้วิชวลเอไอ

Visual AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางและมีอิทธิพลต่อตลาดและอุตสาหกรรมต่างๆ ตัวอย่าง ได้แก่ Face ID ของ Apple การติดป้ายกำกับรูปภาพอัตโนมัติใน Google Photos และร้านค้าปลอดแคชเชียร์ เช่น Amazon Go ความก้าวหน้าของ Visual AI ขับเคลื่อนเทคโนโลยีต่างๆ เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เครื่องมือแก้ไขภาพที่ซับซ้อน และการทดสอบภาพด้วยซอฟต์แวร์เพื่อป้องกันจุดบกพร่อง

ข้อจำกัดของการทดสอบสแนปชอต

การทดสอบสแนปชอตที่มุ่งประเมินลักษณะที่ปรากฏของแอปพลิเคชันนั้นมีข้อจำกัด การใช้สแนปชอตพื้นฐานในการเปรียบเทียบ การพิจารณาอย่างละเอียดในระดับพิกเซลมักจะส่งผลให้เกิดผลบวกลวงเนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น เอฟเฟกต์การลดรอยหยัก การเปลี่ยนแปลงเนื้อหาแบบไดนามิก และความแปรปรวนของเบราว์เซอร์ ความท้าทายเหล่านี้สร้างความไม่พอใจให้กับวิศวกรทดสอบ QA โดยต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองเพื่อจัดการกับผลบวกลวง

Visual AI ทำงานอย่างไร

Visual AI จัดการกับข้อเสียของเทคนิคพิกเซลและ DOM โดยการระบุองค์ประกอบภาพบนหน้าจอหรือเว็บเพจ แทนที่จะใช้การวิเคราะห์ระดับพิกเซล Visual AI จะใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อจดจำองค์ประกอบต่างๆ ว่าเป็นวัตถุที่มีคุณสมบัติหลากหลาย ซึ่งคล้ายกับการมองเห็นของมนุษย์ จากนั้นจะเปรียบเทียบองค์ประกอบจุดตรวจสอบกับเส้นพื้นฐาน โดยตรวจจับความแตกต่างที่มองเห็นได้

ขั้นตอนการทำงานของโซลูชัน Visual AI

การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า:

• รวบรวม UI และ DOM พื้นฐานหลังจากการเปิดตัวที่ประสบความสำเร็จ
• จับภาพหน้าจอและ DOM ของหน้าเว็บที่แก้ไขเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง
• ประมวลผลภาพล่วงหน้าสำหรับภาพพื้นฐานและภาพปัจจุบันที่เทียบเคียงได้

การจำแนกองค์ประกอบ:

• ตรวจสอบองค์ประกอบ DOM ที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบการมองเห็น การระบุและการกรององค์ประกอบที่ไม่เกี่ยวข้องออก
• กลั่นกรองพื้นฐานและทดสอบ DOM สำหรับการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบภาพ

ตัวระบุตำแหน่ง Visual AI:

• ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อค้นหาส่วนประกอบภาพที่กำหนดไว้ล่วงหน้าบนหน้าเว็บ
• สแกนภาพหน้าจอที่แก้ไขเพื่อดูว่ามีตัวระบุตำแหน่งหรือไม่

ความแตกต่างทางสายตา:

• เปรียบเทียบตัวระบุตำแหน่งและองค์ประกอบจากหน้าพื้นฐานและหน้าที่แก้ไขเพื่อระบุความไม่เท่าเทียมกันทางสายตา
• สร้างรายงานที่ครอบคลุมโดยเน้นถึงความแตกต่างด้านภาพ

วิธีการ Visual AI เหนือกว่าการทดสอบแบบพิกเซลและ DOM โดยไม่สนใจความคลาดเคลื่อนเล็กน้อย แยกความแตกต่างระหว่างองค์ประกอบที่มองเห็นและไม่ใช่ภาพ และจดจำการเคลื่อนไหวขององค์ประกอบภาพที่อนุญาต

Visual AI เปลี่ยนแปลงการพัฒนาและการทดสอบซอฟต์แวร์ในปัจจุบันอย่างไร

การทดสอบด้วยตนเองยังคงแพร่หลายในวิธีการทดสอบซอฟต์แวร์แบบเดิมๆ แม้แต่ภายในองค์กรที่มีเฟรมเวิร์กอัตโนมัติก็ตาม Visual AI จัดการกับความท้าทายด้วยการตรวจสอบหน้าเว็บทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ และทำให้ตัวระบุตำแหน่งและการยืนยันที่ซับซ้อนเป็นแบบอัตโนมัติ ด้วยความซับซ้อนของแอปพลิเคชันที่เพิ่มขึ้นและการเผยแพร่ที่เร็วขึ้น Visual AI ช่วยในการรักษาความครอบคลุมของการทดสอบและเร่งกระบวนการทดสอบบนแพลตฟอร์มและเบราว์เซอร์ที่หลากหลาย

Visual AI ช่วยในการทดสอบข้ามเบราว์เซอร์ได้อย่างไร

Visual AI เปิดโอกาสในการปรับปรุงและเร่งความเร็วการทดสอบข้ามเบราว์เซอร์และอุปกรณ์ต่างๆ โดยการนำแนวทาง 'การเรนเดอร์' บนอุปกรณ์และเบราว์เซอร์ต่างๆ มาใช้ LambdaTest ซึ่งทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มการจัดการการทดสอบและการดำเนินการที่ขับเคลื่อนด้วย AI รองรับการทดสอบทั้งแบบแมนนวลและแบบอัตโนมัติในระบบปฏิบัติการและอุปกรณ์จริงกว่า 3,000 รายการ มีการทดสอบภาพโดยใช้ AI ในสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อปและมือถือจริงมากกว่า 3,000 รายการ โดยใช้เฟรมเวิร์กเช่น Selenium, Playwright, Cypress, Storybook, Appium และอีกมากมาย!

บทสรุป

ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ข้อมูลภาพส่วนใหญ่ที่เราพบอยู่ในรูปแบบดิจิทัล ไม่ว่าจะเข้าถึงผ่านเดสก์ท็อป แล็ปท็อป หรือสมาร์ทโฟน บุคคลและธุรกิจต้องอาศัยความสามารถในการประมวลผลที่ครอบคลุมและการเข้าถึงแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายมากมาย

ภูมิทัศน์ดิจิทัลร่วมสมัยซึ่งเต็มไปด้วยข้อมูลภาพจำนวนมหาศาล เป็นส่วนสำคัญของการดำรงอยู่ของมันโดยได้รับความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์ Visual AI ซึ่งใช้ประโยชน์จากการมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อตีความภาพในลักษณะที่คล้ายกับมนุษย์ มีบทบาทสำคัญใน เนื่องจากเนื้อหาดิจิทัลให้ความสำคัญกับภาพมากขึ้น ความสำคัญของ AI ในการทำความเข้าใจและการจัดการภาพในวงกว้างจึงเพิ่มสูงขึ้น

การทดสอบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไม่ใช่แค่แนวคิดทางทฤษฎี แต่เป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริงซึ่งสอดคล้องกับข้อกำหนดพื้นฐานทางธุรกิจ มีศักยภาพในการปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับการทดสอบอัตโนมัติรุ่นต่อไป