Praksa oko umjetne inteligencije (AI) je stigao do svakog kutka tehnološke industrije, a testiranje softvera nije izuzetak. Kako alati za testiranje zasnovani na vještačkoj inteligenciji dobijaju na popularnosti, oni sa sobom donose talas uzbuđenja, ali i popriličan dio zbunjenosti i nerealnih očekivanja. Mnoge organizacije oklijevaju da usvoje Testiranje umjetne inteligencije zbog pogrešnih shvatanja o njegovoj složenosti ili se upuštaju u to očekujući da će preko noći riješiti sve njihove izazove u osiguranju kvaliteta.
Razumijevanje šta vještačka inteligencija može, a šta ne može uraditi u okruženju testiranja ključno je za donošenje informiranih odluka. U ovom članku ćemo razotkriti pet najčešćih zabluda o vještačkoj inteligenciji u testiranju softvera, pomažući vam da odvojite činjenice od fikcije i postavite realna očekivanja za svoju strategiju testiranja.
Sadržaj
Zabluda br. 1: Umjetna inteligencija će u potpunosti zamijeniti ručne testere
Možda najrasprostranjeniji strah u QA Zajednica smatra da će umjetna inteligencija učiniti ljudske testere suvišnima. Ova zabluda često dovodi do otpora timova za testiranje i stvara nepotrebnu anksioznost oko sigurnosti posla. Stvarnost je mnogo nijansiranija. Umjetna inteligencija se ističe u rješavanju repetitivnih zadataka koji zahtijevaju mnogo podataka, poput regresijskog testiranja i prepoznavanja obrazaca. Međutim, ljudski testeri donose kritičko razmišljanje, kreativnost, poznavanje domena i empatiju koju umjetna inteligencija jednostavno ne može replicirati.
Budućnost testiranja nije u tome da vještačka inteligencija zamijeni ljude, već da vještačka inteligencija proširi ljudske sposobnosti. Razmotrite istraživačko testiranje, gdje testeri aktivno istražuju aplikaciju bez unaprijed definiranih skripti. To zahtijeva intuiciju i razumijevanje ponašanja korisnika. Slično tome, procjena korisničkog iskustva i procjena da li neka funkcija zaista ispunjava poslovne zahtjeve zahtijevaju ljudsku prosudbu. Testeri mogu prepustiti svakodnevne zadatke sistemima vještačke inteligencije i usmjeriti svoju stručnost na aktivnosti visoke vrijednosti poput strategije testiranja i dizajna složenih scenarija. Uloga se razvija, a ne nestaje.
Zabluda br. 2: Testiranje vještačke inteligencije ne zahtijeva ljudsku intervenciju
Još jedno uobičajeno pogrešno shvatanje je da kada jednom implementirate testiranje umjetne inteligencije, možete ga jednostavno postaviti i zaboraviti. Privlačnost potpuno autonomnog testiranja je jaka, ali ne odražava kako umjetna inteligencija zapravo funkcioniše u praksi. Modelima umjetne inteligencije potrebni su podaci za obuku kako bi naučili obrasce i dali tačna predviđanja. Kada prvi put implementirate testiranje umjetne inteligencije, sistem zahtijeva pažljivu konfiguraciju, obuku za vašu specifičnu aplikaciju i kontinuirano praćenje kako bi se osiguralo da identifikuje stvarne probleme, a ne generiše lažno pozitivne rezultate.
Ljudski nadzor ostaje neophodan tokom cijelog životnog ciklusa testiranja umjetne inteligencije. Testeri moraju potvrditi nalaze umjetne inteligencije, dati povratne informacije kako bi poboljšali njenu tačnost i prilagoditi parametre kako se aplikacija razvija. Kada umjetna inteligencija identificira anomaliju, čovjek mora utvrditi da li se radi o kritičnoj grešci, manjem problemu ili jednostavno o promjeni u očekivanom ponašanju. Kako vaša aplikacija prolazi kroz ažuriranja i dodaju se nove funkcije, AI sistemu je potrebna ponovna obuka kako bi razumio ove promjene. Zamislite umjetnu inteligenciju kao vrlo sposobnog asistenta koji uči i poboljšava se tokom vremena, ali mu je uvijek potrebno vodstvo iskusnih profesionalaca.
Zabluda br. 3: Implementacija testiranja umjetne inteligencije je previše složena i skupa
Mnogi timovi pretpostavljaju da je testiranje umjetne inteligencije dostupno samo organizacijama sa značajnim budžetima i posvećenim timovima za nauku o podacima. Ova percepcija često sprječava manje timove da uopće istraže rješenja zasnovana na umjetnoj inteligenciji. Iako platforme za testiranje umjetne inteligencije na nivou preduzeća mogu biti skupe, okruženje se znatno promijenilo. Mnogi moderni alati za testiranje umjetne inteligencije dizajnirani su imajući na umu jednostavnost korištenja, zahtijevajući minimalno znanje o mašinskom učenju za početak. Rješenja zasnovana na oblaku također su učinila testiranje umjetne inteligencije dostupnijim eliminirajući potrebu za skupim ulaganjima u infrastrukturu.
Ključno je početi s malim stvarima i postepeno se skalirati. Počnite identificiranjem jednog područja gdje bi umjetna inteligencija mogla pružiti neposrednu vrijednost, kao što je vizualno regresivno testiranje ili održavanje testova. Nekoliko okvira otvorenog koda i pristupačnih komercijalnih opcija prilagođeno je timovima različitih veličina. Investiciju treba posmatrati kroz prizmu dugoročne vrijednosti, jer testiranje umjetne inteligencije može značajno smanjiti vrijeme provedeno na regresijskom testiranju i otkriti greške ranije u ciklusu razvoja. Za platforme poput testRigora, fokus je na tome da umjetna inteligencija bude pristupačna bez potrebe za dubokim tehničkim znanjem, što timovima omogućava da iskoriste inteligentnu automatizaciju bez složenosti.
Zabluda br. 4: Vještačka inteligencija može sve automatski testirati od prvog dana
Obećanje trenutne, sveobuhvatne automatizacije testiranja je privlačno, ali postavlja nerealna očekivanja. Neke organizacije očekuju da će implementacija AI testiranja odmah automatizirati cijeli njihov skup testova sa savršenom tačnošću. U stvarnosti, AI sistemima je potrebno vrijeme da nauče ponašanje vaše aplikacije, razumiju normalne naspram abnormalnih obrazaca i izgrade bazu znanja. Efikasnost umjetna inteligencija u testiranju softvera raste tokom vremena kako sistem obrađuje više podataka i prima povratne informacije o svojim predviđanjima.
Najuspješnije implementacije testiranja umjetne inteligencije slijede fazni pristup. Vizualno testiranje i prepoznavanje obrazaca mogu relativno brzo pružiti vrijednost, dok prediktivna analitika za određivanje prioriteta testova zahtijeva historijske podatke za identifikaciju trendova. Počnite s dobro definiranim, stabilnim područjima vaše aplikacije gdje umjetna inteligencija može efikasno učiti obrasce. Kako sistem dokazuje svoju vrijednost i poboljšava tačnost, postepeno proširite njegov opseg na složenija ili često promjenjiva područja. Ovaj izmjereni pristup omogućava vašem timu da izgradi povjerenje u tehnologiju i razvije najbolje prakse za rad zajedno sa sistemima umjetne inteligencije.
Zabluda br. 5: Testiranje umjetne inteligencije je samo za velika preduzeća
Postoji uporno uvjerenje da je testiranje umjetne inteligencije luksuz rezerviran za tehnološke gigante s ogromnim aplikacijama i neograničenim resursima. Ova zabluda uzrokuje da mnogi mali i srednji timovi odbacuju testiranje umjetne inteligencije bez istraživanja kako bi ono moglo koristiti njihovoj specifičnoj situaciji. Istina je da testiranje umjetne inteligencije može pružiti značajnu vrijednost bez obzira na veličinu tima ili organizacije. Manji timovi se često suočavaju s većim pritiskom da urade više s manje, što ih čini idealnim kandidatima za proširenje umjetne inteligencije.
Rješenja za testiranje umjetne inteligencije zasnovana na oblaku demokratizirala su pristup sofisticiranim mogućnostima testiranja. Ne morate angažovati stručnjake za podatke ili ulagati u skupu infrastrukturu. Mnoge moderne platforme nude skalabilne modele cijena koji se usklađuju s veličinom i korištenjem tima, čineći ih dostupnim startupima i kompanijama u razvoju. Odluka o usvajanju testiranja umjetne inteligencije trebala bi se zasnivati na vašim specifičnim izazovima, a ne na veličini vaše organizacije. Da li se borite s održavanjem testova kako vaša aplikacija raste? Da li regresijski testovi zauzimaju previše vašeg ciklusa testiranja? Ako ste na ova pitanja odgovorili potvrdno, testiranje umjetne inteligencije bi moglo biti vrijedno istraživanja bez obzira na veličinu vašeg tima.
zaključak
Vještačka inteligencija u testiranju softvera je moćan alat, ali nije magija. Pet zabluda koje smo istražili ističu zajedničku temu: Vještačka inteligencija najbolje funkcionira kao partner u saradnji, a ne kao potpuna zamjena za ljudsku inteligenciju i nadzor. Razumijevanje ovih realnosti pomaže u postavljanju odgovarajućih očekivanja i omogućava timovima da efikasno iskoriste vještačku inteligenciju.
Ključ uspješnog usvajanja AI testiranja je pristup iz uravnotežene perspektive. Počnite s realnim ciljevima, uložite vrijeme u pravilnu implementaciju i obuku te AI posmatrajte kao poboljšanje vaših postojećih mogućnosti testiranja, a ne kao čarobni štapić. Na taj način ćete pozicionirati svoj tim da ubire istinske prednosti AI testiranja, izbjegavajući pritom zamke nerealnih očekivanja.
povezan Martech Zone sadržaj
