AI trong thử nghiệm: vấn đề nan giải giữa tốc độ và chất lượng đang ở phía sau chúng ta

Trí tuệ nhân tạo sáng tạo đã bước vào chu trình phát triển phần mềm, và cùng với nó, một câu hỏi phổ biến đã nảy sinh trong các công ty: liệu có thể đạt được tốc độ mà không ảnh hưởng đến chất lượng?Trong thực tế, đây không còn là câu hỏi đúng.Theo Viện nghiên cứu Capgemini, hơn 55% của các tổ chức đã khám phá việc sử dụng công nghệ này trong phát triển và thử nghiệm, tập trung vào hiệu quả và giảm thời gian.Sự tiến bộ là rõ ràng.Vấn đề bây giờ là một vấn đề khác: làm thế nào để biến tốc độ này thành chất lượng một cách nhất quán.

Tự động hóa được hỗ trợ bởi AI đã cho phép giảm đáng kể nỗ lực hoạt động đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.Trong các dự án gần đây, chúng tôi đã ghi nhận mức giảm lên tới 80% trong chu kỳ hồi quy, giải phóng các nhóm cho các hoạt động chiến lược hơn như phân tích rủi ro và xác nhận doanh nghiệp.

Động thái này cũng đẩy nhanh việc áp dụng các thực tiễn trưởng thành hơn, chẳng hạn như dự đoán thử nghiệm trong suốt quá trình phát triển.Với sự hỗ trợ của công nghệ, có thể xác định các lỗ hổng sớm hơn, cấu trúc các kịch bản thử nghiệm ngay cả trước khi mã hóa và tăng tính nhất quán của các xác nhận.

AI vẫn có thể tạo ra sự không nhất quán, bỏ qua bối cảnh hoặc yêu cầu đánh giá của con người.Nếu không có chiến lược chất lượng rõ ràng, tăng tốc độ có thể khuếch đại rủi ro & tác động trực tiếp đến doanh nghiệp.Do đó, vai trò của thử nghiệm đang thay đổi Báo cáo chất lượng thế giới, các nhóm chất lượng đang chuyển sang vai trò có giá trị cao hơn, tập trung vào phân tích rủi ro, xác nhận tác động và giám sát các kết quả do AI tạo ra.

Trong thực tế, người kiểm thử không còn chỉ là người thực thi và bắt đầu hoạt động như một tác nhân quyết định. một người diễn giải, ưu tiên và đảm bảo rằng những gì đạt đến sản xuất phù hợp với doanh nghiệp. đồng thời, chúng tôi không chỉ sử dụng AI để kiểm tra, mà ngày càng thử nghiệm các giải pháp được xây dựng với nó. điều này đòi hỏi phải mở rộng các tiêu chí chất lượng, xem xét tính nhất quán, hành vi năng động và phản ứng với các kịch bản phi tuyến tính.

Giá trị của công nghệ này trong thử nghiệm không phải là thay thế lao động của con người, mà là tăng cường nó.Các tổ chức có thể cân bằng tự động hóa với các tiêu chí kỹ thuật và tầm nhìn kinh doanh có xu hướng nắm bắt được lợi ích thực sự, không chỉ về năng suất, mà còn về chất lượng và khả năng cạnh tranh.Bởi vì, cuối cùng, đi nhanh hơn chỉ có ý nghĩa khi nó cũng có nghĩa là trở nên tốt hơn.

*Paola Aguirre là Trưởng nhóm thử nghiệm tại Ecosystems Global, nơi ông làm việc với các chiến lược đảm bảo chất lượng, tự động hóa và phát triển các phương pháp QA cho môi trường chuyển đổi kỹ thuật số.