AI-ն փորձարկման մեջ: արագության եւ որակի երկընտրանքը մեր հետեւում է

Գեներատիվ արհեստական ինտելեկտն արդեն մտել է ծրագրային ապահովման մշակման ցիկլ՝ եւ դրա հետ մեկտեղ ընկերություններում առաջացել է ընդհանուր հարց: Արդյո՞ք հնարավոր է արագություն ձեռք բերել առանց որակի խախտման: Գործնականում սա այլեւս ճիշտ հարց չէ: Ըստ Capgemini հետազոտական ինստիտուտի՝ ավելի քան 55% կազմակերպություններ արդեն ուսումնասիրում են այս տեխնոլոգիայի կիրառումը զարգացման եւ փորձարկման մեջ՝ կենտրոնանալով արդյունավետության եւ ժամանակի կրճատման վրա: Առաջընթացը պարզ է: Այժմ խնդիրն է եւս մեկ: ինչպես այս արագությունը հետեւողականորեն վերածել որակի:.

AI-ի օգնությամբ ավտոմատացումն արդեն թույլ է տալիս զգալիորեն նվազեցնել գործառնական ջանքերը կրկնվող առաջադրանքների վրա: Վերջին նախագծերում մենք գրանցել ենք մինչեւ 80%-ի կրճատումներ ռեգրեսիոն ցիկլերում՝ ազատելով թիմերին ավելի ռազմավարական գործունեության համար, ինչպիսիք են ռիսկերի վերլուծությունը եւ բիզնեսի վավերացումը:.

Այս քայլը նաեւ արագացնում է ավելի հասուն պրակտիկաների ընդունումը, ինչպիսիք են թեստավորման կանխատեսումը ողջ զարգացման ընթացքում: Տեխնոլոգիայի աջակցությամբ հնարավոր է ավելի վաղ բացահայտել խոցելիությունները, կառուցվածքի փորձարկման սցենարները նույնիսկ կոդավորումից առաջ եւ բարձրացնել վավերացումների հետեւողականությունը:.

AI-ն դեռ կարող է առաջացնել անհամապատասխանություններ, բաց թողնել համատեքստը կամ պահանջել մարդկային ակնարկներ: Առանց հստակ որակի ռազմավարության, արագության ձեռքբերումը կարող է ուժեղացնել ռիսկերը եւ ուղղակիորեն ազդել բիզնեսի վրա: Հետեւաբար, թեստավորման դերը փոխվում է Որակի համաշխարհային զեկույց, որակյալ թիմերը տեղափոխվում են ավելի բարձրարժեք դերեր՝ կենտրոնանալով ռիսկերի վերլուծության, ազդեցության վավերացման եւ AI-ի կողմից ստեղծված արդյունքների վերահսկման վրա:.

Գործնականում փորձարկողը դադարում է լինել միայն կատարող եւ սկսում է հանդես գալ որպես որոշման գործակալ: մեկը՝ ով մեկնաբանում՝ առաջնահերթություն է տալիս եւ երաշխավորում է՝ որ այն ինչ հասնում է արտադրության՝ համահունչ է բիզնեսի հետ: Միեւնույն ժամանակ՝ մենք ոչ միայն օգտագործում ենք AI- ն փորձարկման համար՝ այլեւ ավելի ու ավելի շատ փորձարկում է լուծումներ կառուցված դրա հետ: Սա պահանջում է ընդլայնել որակի չափանիշները՝ հաշվի առնելով հետեւողականությունը՝ դինամիկ վարքագիծը եւ արձագանքը ոչ գծային սցենարներին:.

Այս տեխնոլոգիայի արժեքը թեստավորման մեջ ոչ թե մարդկային աշխատանքի փոխարինումն է՝ այլ այն կատարելագործելը: Կազմակերպությունները՝ որոնք կարող են հավասարակշռել ավտոմատացումը տեխնիկական չափանիշների եւ բիզնես տեսլականի հետ՝ հակված են իրական օգուտներ բերել ոչ միայն արտադրողականության՝ այլեւ որակի եւ մրցունակության առումով: Որով՝ ի վերջո՝ ավելի արագ գնալն իմաստ ունի միայն այն դեպքում՝ երբ դա նշանակում է նաեւ լավանալ:.

*Paola Aguirre-ն Ecosystems Global-ում փորձարկման ղեկավար է, որտեղ նա աշխատում է որակի ապահովման ռազմավարությունների, ավտոմատացման եւ թվային փոխակերպման միջավայրերի համար QA պրակտիկայի էվոլյուցիայի հետ:.