[PRIMO Tech-a-Break] AI Testing : The Silent Game Changer

[PRIMO Tech-a-Break] AI Testing : The Silent Game Changer

ทุกวันนี้เวลาเปิดฟีดขึ้นมา จะเห็นแต่คนพูดเรื่อง AI ช่วยเขียนโค้ด กันทั้งนั้น 
ไม่ว่าจะเป็น “AI pair programmer”, “AI ช่วย generate function” หรือแม้แต่ “AI แก้ bug ให้” 
แต่ถ้าลองสังเกตดี ๆ  แทบไม่มีใครพูดเรื่อง AI ในการ Test เลยครับ 

ทั้งที่จริงแล้ว “Testing” คือด่านสำคัญที่กินเวลาและทรัพยากรมากพอ ๆ กับการเขียนโค้ดเองด้วยซ้ำ

ทำให้ AI ฉลาดขึ้นพร้อมกับเรา ด้วย Chain of Context >> อ่านเพิ่มเติม

 

1. จาก Manual Testing → Automation Testing

เมื่อก่อน Tester ต้องนั่งกดทุก flow ด้วยมือ → ใช้เวลานานและเสี่ยงพลาด 
จนมี Automation Testing เข้ามา เช่น Selenium, JUnit, Cypress 
ซึ่งช่วย run test case อัตโนมัติ ลดงานซ้ำ ๆ และทำ regression test ได้เร็วขึ้น

แต่ปัญหาคือ script พวกนี้ เปราะบาง มากครับ 
UI เปลี่ยนนิดเดียว script พัง ต้องมานั่งแก้ใหม่เรื่อย ๆ → Automation กลายเป็นภาระเพิ่มแทนที่จะช่วย ถ้าคุณมี Dedicated resource สำหรับการทำงานพวกนี้ ก็ดีไป แต่ถ้าไม่มี สุดท้ายทุกคนก็จะพากันมองข้ามมันไปเพราะมีงานอื่นมากพออยู่แล้ว

 

2. จาก Automation → AI Generate Test Case

AI เข้ามาเติมเต็มตรงนี้ 

  • สร้าง test case อัตโนมัติจาก requirement หรือ code 
  • ใช้ computer vision จับ element บน UI ได้ฉลาดกว่า locator ปกติ 
  • ปรับ script ให้อยู่รอดเวลา UI เปลี่ยน โดยไม่ต้อง manual แก้ทุกครั้ง 

 

    3. มุมที่มักพลาด: เทสแยกส่วน แต่ไม่เห็นภาพรวม


    เดิมเวลา test มักจะโฟกัสเป็น unit / module / feature แยก ๆ ออกจากกัน 
    พอระบบใหญ่ขึ้น impact จริง ๆ มัน cross ไปหลายจุด ซึ่ง manual + automation แบบเดิมแทบไม่เคย cover 
    AI ช่วยเชื่อมโยงตรงนี้ครับ เช่น predict ได้ว่าถ้า flow A พัง จะกระทบ flow B, C ตามมา → ลด blind spot ที่ทีมมักมองข้าม

     

    4. อย่างไรก็ตาม… AI ก็ไม่ใช่เวทมนตร์


    AI ไม่ได้ฉลาดเองตั้งแต่วันแรก 
    ถ้าไม่มีใครสอนหรือป้อน context ระบบ มันก็จะ “test หลุด” เหมือนกันครับ 
    เพราะ AI ต้องเข้าใจว่า business logic ของระบบคืออะไร, อะไรสำคัญ, อะไรเป็น edge case 
    สุดท้ายคนก็ยังต้องเป็นคน “สอน” ให้ AI เข้าใจ framework ของระบบ เพื่อให้การทดสอบมีคุณภาพจริง ๆ 

     

    ตัวอย่าง AI Testing Solution ที่น่าสนใจ


    บอกตรง ๆ ว่า ผมก็ยังไม่ได้ลองใช้ทุกตัว หรอกครับ แต่จากที่หาข้อมูลและดูรีวิวต่าง ๆ ก็พอสรุปมาได้ประมาณนี้:

    • Testim (by Tricentis) → ใช้ AI ดูแล Test Script อัตโนมัติ เน้นการ Test Web, App และ Salesforce โดยเฉพาะ 
    • Mabl → platform ที่ทำ regression test และ visual regression test โดยใช้ machine learning ที่ Claim ว่า Coverage กว่า 95%  
    • Functionize → AI testing ที่เจาะกลุ่ม Enterprise และ Digital transformation เขียน test case ด้วย natural language ได้ เช่นพิมพ์ scenario แล้วมัน generate test ให้เลย 
    • Copilot for Testing → ตัวนี้เน้น Unit test หลายทีมเอา GitHub Copilot มาช่วย generate unit test และ integration test  

     

    Takeaway

    Automation testing เคยเป็นพระเอก แต่วันนี้อาจจะต้องคิดดูใหม่ 
    AI ทำให้เรามองเห็นภาพรวมของ impact ได้ดีขึ้น ลดงาน routine และเพิ่มความมั่นใจในคุณภาพของระบบ 
    แต่ก็อย่าลืมว่า AI ต้องการการสอน → ถ้าเราไม่ใส่ context หรือไม่กำหนด logic ให้ชัด มันก็จะหลุดเหมือนกัน 

    ดังนั้น คน Test เอง ต้องเข้าใจให้มากกว่าการ Test แบบเดิม เพื่อให้สอน AI และใช้ AI ช่วย Test ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

    การ Test ไม่ใช่แค่หาบั๊ก แต่คือปราการด่านสุดท้ายที่จะทำให้เรามั่นใจว่า Product ที่เราเขียนออกไป พร้อมใช้งาน และไว้ใจได้ 
    และบางที… AI ในการ Test อาจสำคัญกว่าการใช้ AI เขียนโค้ดด้วยซ้ำครับ 

    แล้วพบกับ PRIMO Tech-a-Break คราวหน้าครับ