Впровадження штучного інтелекту в систему забезпечення якості (QA) непомітно спровокувало революцію, усунувши апаратні обмеження та неефективність циклів тестування в різних галузях. Харпріт Сінгх, співгенеральний директор і засновник Launchable, наголошує на значному впливі штучного інтелекту на контроль якості, зокрема в аналізі змін коду для виконання критичних тестів.
Штучний інтелект у тестуванні програмного забезпечення: відкриття нових можливостей контролю якості
Недооцінена фаза: тестування в життєвому циклі розробки програмного забезпечення (SDLC):
Незважаючи на ажіотаж навколо чат-ботів штучного інтелекту та штучного інтелекту в криптографії, впровадження штучного інтелекту в розробку програмного забезпечення неухильно прогресує через SDLC в останні роки. Безперервна інтеграція та безперервна доставка (CI/CD) розвинули ландшафт тестування програмного забезпечення, створивши благодатний ґрунт для інтеграції ШІ. Рушійною силою впровадження штучного інтелекту в тестування програмного забезпечення є вимога кінцевого користувача до покращеної якості та швидшої пропускної здатності.
Складність приборкання: розвиток процесів SDLC:
Процеси SDLC продовжують ускладнюватися, що вимагає конвеєрів, керованих даними, для боротьби з проблемами під час прискорення циклів тестування. Хоча початкова хвиля ШІ у тестуванні якості здавалася скромною, застосування ШІ у тестуванні програмного забезпечення невпинно поширюється, набираючи сили, схоже на лева.
Сценарії впровадження ШІ: збалансування тестів:
Застосування штучного інтелекту в тестуванні програмного забезпечення в основному зосереджується на вирішенні двох поширених сценаріїв: недостатня або надмірна кількість тестів.
Недостатньо тестів: Швидке й точне визначення помилок:
Відсутність тестів створює ризик, оскільки розробники можуть не виявити помилки до того, як вони розповсюджуються. Це призводить до складних помилок, які важче виправити. Інструменти для створення тестів на базі ШІ, такі як Mesmer, набули популярності, оскільки дозволяють командам розробляти високоякісні тести, забезпечуючи оперативне виявлення помилок.
Надмірні тести: оптимізація конвеєра тестування:
Організації часто стикаються з роздутими тестовими потоками через надмірну кількість тестів. Це вузьке місце значно перешкоджає ефективності та продуктивності тестування. Згідно з опитуванням, 75% спеціалістів DevOps повідомили про втрату понад 25% продуктивності через тестування у 2022 році. Штучний інтелект приходить на допомогу, забезпечуючи широкомасштабне тестування за допомогою моделей машинного навчання (ML), які визначають критичні тести, оптимізують вибір тестів і зменшують помилкові позитиви і негативи.
Прогнозний вибір тесту: підхід ШІ нового покоління:
У той час як різні підходи аналізують зміни коду, щоб оцінити їх вплив на тести, прогнозний вибір тестів представляє передовий підхід штучного інтелекту порівняно з ручним аналогом аналізу впливу тестів. Використовуючи моделі ML, навчені на основі результатів історичних тестів, ШІ визначає необхідні тести для виконання певної зміни коду. Ця масштабованість дозволяє командам досягати швидших циклів тестування та підвищеної надійності коду, дозволяючи розробникам зосередитися на інноваціях, прискорюючи цикли випуску.
Нові перемоги AI у тестуванні програмного забезпечення: турбонаддув автомобільного SDLC
Розкриття автомобільного потенціалу: роль штучного інтелекту в подоланні викликів:
Автомобільні виробники, відомі тим, що борються із розширеним циклом розробки, стикаються зі значними затримками через тестування складних кодових баз і вбудованих компонентів. Крім того, обмеження апаратних ресурсів, наприклад обмежена ємність і дорогі пристрої, сприяють подовженню часу очікування для тестування комітів. Ці вузькі місця порушують цикли доставки та перевантажують досвід розробників, створюючи величезні виклики в висококонкурентній галузі.
ШІ на допомогу: трансформація тестування автомобільного програмного забезпечення:
Інструменти на основі штучного інтелекту, як-от Predictive Test Selection, стали потужним рішенням, яке зменшує обмеження апаратного забезпечення та розвантаження циклу тестування. Примітно, що німецька автомобільна компанія досягла чудових результатів, використовуючи штучний інтелект, зокрема скоротила час виконання тестів на 90%, час створення на 40% і витрати на обладнання на 25%.
Конвеєри, керовані даними: підвищення ефективності:
Замість того, щоб піддаватися тривалим перетворенням DevOps, ШІ дозволяє командам спостерігати економію ресурсів і швидші конвеєри, керовані даними, за кілька тижнів, використовуючи наявні ресурси, зазначає команда NIXSolutions. У той час як світ приймає появу штучного інтелекту в нових сферах, розробка та тестування програмного забезпечення вже знайшли сильного союзника в штучному інтелекті, який просуває свої існуючі конвеєри вперед без збоїв.
Тиха революція впровадження штучного інтелекту в контроль якості трансформує галузі, зокрема автомобільну, шляхом усунення апаратних обмежень і оптимізації циклів тестування. Використовуючи можливості штучного інтелекту, організації можуть покращити контроль якості, підвищити продуктивність і прискорити цикли випуску, дозволяючи розробникам зосередитися на інноваціях і стимулювати прогрес у сфері розробки та тестування програмного забезпечення.