Testowanie wspomagane AI. Przegląd narzędzi 2025

CoTester od TestGrid

CoTester to rozwiązanie pre-trenowane na fundamentach inżynierii testów i SDLC. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi, pozwala na interakcję w języku naturalnym – użytkownik po prostu pisze "Cześć" i rozpoczyna pracę.

CoTester oferuje dwie metody trenowania: wgrywanie dokumentów (PDF, Word, CSV) z historiami użytkownika oraz podawanie adresów URL do analizy.

Po wprowadzeniu danych testowych, CoTester generuje przypadki testowe ściśle dopasowane do kontekstu biznesowego. System debugowania pozwala natychmiast weryfikować wygenerowane testy oraz przeglądać logi i zrzuty ekranu.

W scenariuszach e-commerce narzędzie szczególnie dobrze radzi sobie z formularzami i procesami zakupowymi. Po wprowadzeniu adresu URL formularza rejestracyjnego, system samodzielnie analizuje strukturę pól i automatycznie generuje testy sprawdzające walidację danych, limity pól i scenariusze brzegowe.

CoTester nie ogranicza się do sztywnej składni - używa prawdziwej AI do interpretacji intencji użytkownika. Wykazuje się lepszym zrozumieniem kontekstu biznesowego niż inne narzędzia, co przekłada się na bardziej przemyślane przypadki testowe.

Obecnie ogranicza się do aplikacji webowych, ale w planach jest wsparcie dla aplikacji mobilnych i integracja z narzędziami takimi jak Jira, Slack i Microsoft Teams. Według zapowiedzi producenta, mobilne testowanie ma być dostępne jeszcze w tym roku.

Testim Copilot

Testim Copilot to skrajnie odmienna propozycja. Skupia się na automatycznym generowaniu kodu JavaScript dla kroków testowych, co czyni go idealnym dla zespołów z silnymi kompetencjami deweloperskimi.

Do zalet narzędzia należą:
•    umiejętność interpretowania istniejących testów i sugerowania ulepszeń
•    naprawianie problematycznego kodu z dokładnymi wyjaśnieniami przyczyn błędów
•    wsparcie dla lokalizatorów ML na różnych platformach mobilnych, ze skuteczną identyfikacją elementów

Testim Copilot wykazuje się zdolnością do generowania złożonych asercji i obsługi trudnych scenariuszy przy pracy z dynamicznymi interfejsami zawierającymi skomplikowaną logikę biznesową. Szczególnie dobrze radzi sobie z aplikacjami typu SPA, gdzie tradycyjne metody lokalizacji elementów często zawodzą.

Główna wada? Wymaga znajomości JavaScript, co ogranicza jego dostępność dla mniej technicznych testerów. Dodatkowo, wygenerowany kod często wymaga dostosowania do konkretnych frameworków testowych, co zwiększa próg wejścia.

Mabl AI

Mabl AI wykorzystuje widzenie komputerowe do monitorowania zmian UI. Szczególnie sprawdza się podczas wykrywania niespodziewanych zmian wizualnych, zanim trafią na produkcję.

Najważniejsze funkcje Mabl AI:

• proaktywne identyfikowanie potencjalnych problemów z niestabilnością testów
• automatyczna adaptacja do zmian selektorów poprzez zaawansowane systemy eksperckie
• grupowanie problemów z dostępnością według stron aplikacji, co znacząco ułatwia priorytetyzację
• szczegółowe śledzenie czasów ładowania i wykonywania testów z wizualizacją trendów

Twórcy zapewniają, że w projektach z intensywnym rozwojem frontendu, Mabl AI potrafi wykryć zmiany w stylistyce elementów, które mogłyby wpłynąć na dostępność aplikacji (np. kontrast), zanim kod trafi na produkcję. Dla przykładu, system automatycznie sugeruje lepsze rozwiązania kolorystyczne zgodne z WCAG.

Mabl AI wprowadza również innowacyjne podejście do zarządzania czasami oczekiwania w testach - zamiast sztywnych timeoutów, narzędzie dynamicznie uczy się charakterystyki czasowej aplikacji, co eliminuje fałszywe awarie spowodowane wolniejszym środowiskiem.

Nie oferuje jednak elastyczności w edycji testów dostępnej w CoTesterze, a niektóre z jego zaawansowanych funkcji wizualnych wymagają dodatkowej konfiguracji.

aqua AI

aqua AI wyróżnia się wsparciem dla wielojęzycznych zespołów i możliwością generowania testów z obrazów i diagramów UML.

Do mocnych stron aqua AI należą:

• przekształcanie diagramów w zrozumiałe przypadki testowe z zachowaniem wszystkich ścieżek i warunków
• obsługa dokumentacji w różnych językach europejskich (włoski, polski, niemiecki i francuski)
• odświeżanie sekcji testów bez rekonstrukcji całej struktury, co oszczędza czas przy iteracyjnych zmianach
• tłumaczenie koncepcji testowych na kompletne dokumenty poprzez intuicyjny interfejs konwersacyjny

W przypadku międzynarodowych zespołów, aqua AI umożliwia współpracę bez barier językowych, ponieważ członkowie zespołu mogą pisać w swoich językach ojczystych, a system tworzy spójne przypadki testowe.

Szczególnie imponująca jest funkcja generowania testów z prostych szkiców UI - po wgraniu ręcznie narysowanego prototypu, system automatycznie identyfikuje elementy interfejsu i proponuje odpowiednie scenariusze testowe.

Generowanie testów na podstawie rzeczywistych historii użytkownika jest jednak mniej precyzyjne niż u konkurencji, zwłaszcza przy bardziej złożonych scenariuszach biznesowych.

Kane AI

Kane AI, zbudowany na dużych modelach językowych, wyróżnia się wbudowanymi funkcjami auto-naprawiania testów.
Podstawowe funkcjonalności Kane AI:

• tworzenie testów end-to-end zarówno dla aplikacji web, jak i mobilnych jednocześnie
• konwersja manualnych testów na zautomatyzowane skrypty z minimalną ingerencją człowieka
• utrzymanie stabilności testów poprzez zaawansowane mechanizmy samonaprawiające
• uruchamianie testów na ponad 3000 kombinacji przeglądarek, systemów operacyjnych i rzeczywistych urządzeń

W zmiennych środowiskach, gdzie elementy UI często ulegają modyfikacjom, Kane AI demonstruje swoją odporność. Podczas gdy tradycyjne testy załamują się przy najmniejszych zmianach, Kane AI automatycznie adaptuje się do nowej struktury.

Szczególnie pomocna jest funkcja generowania testów "bulletproof" poprzez przekształcanie akcji użytkownika w instrukcje języka naturalnego, co znacząco zwiększa czytelność i łatwość utrzymania.

Możliwość konwersji testów automatycznych między różnymi językami i frameworkami (Selenium, Java, Cypress, Playwright) sprawia, że Kane AI staje się naturalnym wyborem dla zespołów migrujących między technologiami testowymi.

Brakuje mu jednak głębszej integracji z procesami organizacyjnymi oferowanej przez CoTester i bardziej zaawansowanych funkcji analitycznych.

Tosca Copilot 

To narzędzie jest mocno zintegrowane ze swoją platformą macierzystą, co jest zarówno jego siłą, jak i ograniczeniem.

Tosca Copilot celuje w optymalizację portfolio testów, umożliwiając:

• wyszukiwanie niewykorzystanych przypadków testowych i duplikatów z dokładną analizą pokrycia
• tłumaczenie prostych zapytań na złożone wyszukiwania w Tosca Query Language (TQL)
• otrzymywanie zwięzłych podsumowań złożonych przypadków testowych i kroków testowych
• dostęp do wsparcia i przewodników 24/7 poprzez wbudowanych asystentów

W środowiskach korporacyjnych z dużym portfolio testów, Tosca Copilot potrafi zidentyfikować znaczącą duplikację w istniejących testach, co pozwala na optymalizację procesu QA.

Testsigma Copilot

Testsigma Copilot wyróżnia się:

• generowaniem testów API bezpośrednio z danych JSON z pełnym zrozumieniem struktury API
• sugestiami danych testowych generowanymi przez AI dostosowanymi do kontekstu aplikacji
• tworzeniem spersonalizowanych Profili Danych Testowych poprzez własne zapytania
• automatycznym remapowaniem problemowych elementów dla stabilnych rezultatów

Testsigma Copilot jest szczególnie skuteczny w testowaniu API - po wprowadzeniu schematów JSON, system automatycznie tworzy kompleksowe testy pokrywające różne scenariusze, w tym brzegowe przypadki i obsługę błędów.

Oba rozwiązania są mniej uniwersalne niż niezależne narzędzia jak CoTester, ale oferują głębszą integrację dla organizacji już korzystających z ich platform bazowych.

Copado Robotic Testing

Copado Robotic Testing to propozycja dla ekosystemów Salesforce i nCino z gotowymi bibliotekami słów kluczowych dla tych platform.

Główne atuty Copado:

• wszechstronne opcje tworzenia skryptów (no-code, low-code, pro-code) dostosowane do różnych poziomów umiejętności
• transformacja manualnych przypadków testowych w zautomatyzowane skrypty z wysoką dokładnością
• skuteczna identyfikacja regresji i udostępnianie wyników między zespołami QA i deweloperskimi
• brak konieczności instalacji oprogramowania czy utrzymywania infrastruktury

W projektach migracji z klasycznego Salesforce do Lightning, Copado wykazuje się doskonałym zrozumieniem specyfiki platformy. Biblioteki QWords dostosowane do nCino, CPQ i ServiceMax zapewniają stabilne testy nawet przy znaczących zmianach interfejsu.

Szczególnie imponująca jest integracja z cyklem wydawniczym Salesforce - system automatycznie wykrywa zmiany w konfiguracji i sugeruje aktualizacje testów przed wdrożeniem.

Jednak dla firm niekorzystających z Salesforce, istnieją bardziej uniwersalne opcje. Copado jest mocno zorientowany na ekosystem Salesforce, co ogranicza jego przydatność w heterogenicznych środowiskach.

Ceny

Ceny tych rozwiązań różnią się znacząco i często wymagają indywidualnych negocjacji:

• CoTester: Wycena dostępna na żądanie z możliwością demo
• TestGrid (platforma zawierająca CoTester): 
  • Freemium: $0/miesiąc (200 minut na sesje 2-minutowe)
  • Manual Testing: $25/miesiąc (5 użytkowników, 1 test równoległy)
  • End-to-End Automation: $99/miesiąc (5 użytkowników, 1 test równoległy)
  • Private Dedicated: od $30/miesiąc (5 użytkowników, 1 dedykowane urządzenie)
  • Enterprise (On-premise/Hosted): niestandardowa wycena
• Testim Copilot: Niestandardowa wycena zależna od skali wdrożenia i wymagań
• Mabl AI: Niestandardowe pakiety cenowe z darmowym 14-dniowym okresem próbnym
• aqua AI Copilot: Obecnie w otwartej becie, dostępny bezpłatnie dla wszystkich użytkowników chmury
• Kane AI: Niestandardowa wycena, aktualnie w fazie beta
• Tosca Copilot: Nie jest sprzedawany oddzielnie, zintegrowany z platformą Tosca
• Testsigma Copilot: Niestandardowa wycena, dostępny w ramach planu "Enterprise"
• Copado Robotic Testing: Niestandardowa wycena zależna od skali wdrożenia Salesforce

W analizach całkowitego kosztu posiadania (TCO), narzędzia integrowane z istniejącymi platformami (jak Tosca Copilot) oferują niższy próg wejścia, ale ograniczoną elastyczność. Z kolei samodzielne rozwiązania jak CoTester czy Kane AI, choć początkowo droższe, zapewniają lepsze ROI w długoterminowej perspektywie dzięki większej adaptacyjności.

Przykładowe scenariusze zastosowań

Scenariusz 1. Aplikacja e-commerce z częstymi zmianami UI

• Najlepszy wybór? Mabl AI lub Kane AI
• Dlaczego? Dobre mechanizmy auto-naprawiania i wykrywania zmian wizualnych

Scenariusz 2. Ekosystem aplikacji Salesforce z niestandardowymi komponentami

• Najlepszy wybór? Copado Robotic Testing
• Dlaczego? Natywne biblioteki dla Salesforce i dedykowane wsparcie dla specyficznych komponentów

Scenariusz 3. Zespół QA z ograniczoną wiedzą programistyczną

• Najlepszy wybór? CoTester lub aqua AI
• Dlaczego? Intuicyjny interfejs konwersacyjny i brak wymagań dotyczących znajomości kodu

Scenariusz 4. Aplikacja z rozbudowanym API i złożoną logiką biznesową

• Najlepszy wybór? Testsigma Copilot lub Testim Copilot
• Dlaczego? Zaawansowane możliwości generowania testów API i obsługi złożonej logiki

Scenariusz 5. Duże portfolio testów wymagające optymalizacji

• Najlepszy wybór? Tosca Copilot
• Dlaczego? Specjalistyczne funkcje identyfikacji duplikatów i optymalizacji zestawu testów

Na co zwrócić uwagę przy wyborze?

1. Efektywność kosztowa. Warto uwzględnić nie tylko cenę licencji, ale również oszczędność czasu i wysiłku manualnego. Zdarza się, że narzędzia z wyższym początkowym kosztem często zapewniają lepszy ROI poprzez redukcję czasu testowania nawet o 60%.
2. Kompatybilność z istniejącym stosem technologicznym. Narzędzie powinno płynnie integrować się z istniejącymi rozwiązaniami, bez wymuszania kompletnej rekonstrukcji procesu. Należy sprawdzić dostępne integracje z systemami CI/CD, repozytoriami kodu i narzędziami zarządzania projektami.
3. Specyfika branżowa. Warto sprawdzić, czy narzędzie sprawdziło się w danej branży – czy rozumie specyficzne wyzwania finansów, opieki zdrowotnej czy e-commerce. Niektóre narzędzia, jak Copado, mają dedykowane funkcje dla konkretnych sektorów.
4. Łatwość wdrożenia. Istotna jest ocena krzywej uczenia się i czasu potrzebnego zespołowi na efektywne wykorzystanie narzędzia. CoTester i aqua AI oferują najkrótszy czas do produktywności (poniżej tygodnia), podczas gdy bardziej zaawansowane techniczne rozwiązania jak Testim mogą wymagać kilkutygodniowego szkolenia.
5. Skalowalność. Najważniejsze pytanie brzmi: czy narzędzie będzie działać równie dobrze przy 100 jak i przy 10 000 testów? Kane AI i Mabl AI wykazują się najlepszą skalowalnością przy dużych zestawach testów.
6. Bezpieczeństwo danych. Sposób zarządzania poufnymi danymi przez narzędzie jest krytyczny dla wielu organizacji. CoTester wyróżnia się tutaj izolacją danych w instancji organizacji, co jest szczególnie ważne dla sektorów regulowanych.

Wnioski końcowe

Po gruntownej analizie wydaje się, że CoTester wyróżnia się jako najbardziej wszechstronne rozwiązanie dla zespołów o zróżnicowanych umiejętnościach technicznych. Jego przewaga polega na intuicyjnym interfejsie i możliwości generowania testów z różnych źródeł danych.

Dla zespołów z silnymi umiejętnościami JavaScript, Testim Copilot zaoferuje większą elastyczność w tworzeniu złożonych kroków testowych. Z kolei zespoły pracujące głównie z Salesforce powinny rozważyć Copado Robotic Testing.

Mabl AI pozostaje liderem w testach regresji wizualnej, a Kane AI ma przewagę w auto-naprawiających się testach mobilnych. Tosca Copilot jest nie do przebicia w optymalizacji istniejących portfolio testów, a Testsigma Copilot wyróżnia się w testowaniu API.

Widać, że rynek AI w testowaniu cały czas się rozwija. CoTester planuje wsparcie dla testowania mobilnego, Kane AI jest wciąż w fazie beta, a aqua AI Copilot jest dostępny bezpłatnie. Wybierając narzędzie, warto rozważyć nie tylko obecne funkcje, ale również kierunek rozwoju i wsparcie producenta.