5 dažni klaidingi įsitikinimai apie dirbtinį intelektą programinės įrangos testavime
Ažiotažas dėl dirbtinio intelekto (AI) pasiekė kiekvieną technologijų pramonės kampelį, ir programinės įrangos testavimas nėra išimtis. Dirbtiniu intelektu paremtiems testavimo įrankiams įgaunant populiarumą, jie atneša ne tik jaudulio bangą, bet ir nemažai painiavos bei nerealių lūkesčių. Daugelis organizacijų dvejoja, ar jas taikyti Dirbtinio intelekto testavimas dėl klaidingų nuomonių apie jo sudėtingumą arba jie pasineria į jį tikėdamiesi, kad jis per naktį išspręs visas jų kokybės užtikrinimo problemas.
Supratimas, ką DI gali ir ko negali padaryti testavimo aplinkoje, yra labai svarbus norint priimti pagrįstus sprendimus. Šiame straipsnyje paneigsime penkis dažniausiai pasitaikančius klaidingus įsitikinimus apie DI programinės įrangos testavime, padėdami jums atskirti faktus nuo prasimanymų ir nustatyti realius lūkesčius savo testavimo strategijai.
Turinys
1 klaidinga nuomonė: dirbtinis intelektas visiškai pakeis rankinius testuotojus
Galbūt labiausiai paplitusi baimė pasaulyje QA Bendruomenės nuomone, dirbtinis intelektas padarys žmones testuotojus nereikalingus. Šis klaidingas supratimas dažnai sukelia testavimo komandų pasipriešinimą ir nereikalingą nerimą dėl darbo vietos saugumo. Realybė yra daug subtilesnė. Dirbtinis intelektas puikiai atlieka pasikartojančias, daug duomenų reikalaujančias užduotis, tokias kaip regresinis testavimas ir šablonų atpažinimas. Tačiau žmonės testuotojai pasižymi kritiniu mąstymu, kūrybiškumu, srities žiniomis ir empatija, kurių dirbtinis intelektas tiesiog negali atkartoti.
Testavimo ateitis – ne dirbtinio intelekto (DI) vaidmuo, pakeitsiantis žmones, o dirbtinio intelekto gebėjimų papildymas. Apsvarstykite tiriamąjį testavimą, kai testuotojai aktyviai tiria programą be iš anksto nustatytų scenarijų. Tam reikia intuicijos ir naudotojo elgesio supratimo. Panašiai, norint įvertinti naudotojo patirtį ir nustatyti, ar funkcija tikrai atitinka verslo reikalavimus, reikia žmogaus sprendimo. Testuotojai gali perduoti kasdienes užduotis DI sistemoms ir sutelkti savo patirtį į didelės vertės veiklą, pavyzdžiui, testavimo strategiją ir sudėtingų scenarijų kūrimą. Šis vaidmuo kinta, o ne nyksta.
2 klaidinga nuomonė: dirbtinio intelekto testavimui nereikia žmogaus įsikišimo
Dar vienas dažnas nesusipratimas yra tas, kad įdiegus dirbtinio intelekto testavimą, jį galima tiesiog nustatyti ir pamiršti. Visiškai autonominio testavimo patrauklumas yra stiprus, tačiau jis neatspindi, kaip dirbtinis intelektas iš tikrųjų veikia praktiškai. Dirbtinio intelekto modeliams reikia mokymo duomenų, kad jie galėtų išmokti modelius ir pateikti tikslias prognozes. Pirmą kartą įdiegus dirbtinio intelekto testavimą, sistemą reikia kruopščiai konfigūruoti, apmokyti konkrečioje programoje ir nuolat stebėti, siekiant užtikrinti, kad ji nustatytų tikras problemas, o ne generuotų klaidingus teigiamus rezultatus.
Žmogaus priežiūra išlieka labai svarbi visame DI testavimo gyvavimo cikle. Testuotojai turi patvirtinti DI išvadas, teikti atsiliepimus, kad pagerintų jo tikslumą, ir koreguoti parametrus, programai tobulėjant. Kai DI aptinka anomaliją, žmogus turi nustatyti, ar tai kritinė klaida, nedidelė problema, ar tiesiog numatomo elgesio pokytis. Atnaujinant programą ir pridedant naujų funkcijų, DI sistemą reikia iš naujo apmokyti, kad suprastų šiuos pokyčius. Įsivaizduokite DI kaip labai pajėgų asistentą, kuris laikui bėgant mokosi ir tobulėja, tačiau jam visada reikia patyrusių specialistų patarimų.
3 klaidinga nuomonė: dirbtinio intelekto testavimo diegimas yra pernelyg sudėtingas ir brangus
Daugelis komandų mano, kad dirbtinio intelekto testavimas prieinamas tik organizacijoms, turinčioms didelius biudžetus ir specialias duomenų mokslo komandas. Toks suvokimas dažnai neleidžia mažesnėms komandoms net tyrinėti dirbtinio intelekto pagrindu veikiančių sprendimų. Nors įmonės lygio dirbtinio intelekto testavimo platformos gali būti brangios, aplinka gerokai pasikeitė. Daugelis šiuolaikinių dirbtinio intelekto testavimo įrankių yra sukurti atsižvelgiant į patogumą vartotojui, todėl norint pradėti, reikia minimalių mašininio mokymosi žinių. Debesijos sprendimai taip pat padarė dirbtinio intelekto testavimą prieinamesnį, nes panaikino brangių investicijų į infrastruktūrą poreikį.
Svarbiausia pradėti nuo mažų dalykų ir palaipsniui plėsti. Pradėkite nustatydami vieną sritį, kurioje dirbtinis intelektas galėtų suteikti tiesioginės vertės, pavyzdžiui, vizualinį regresinį testavimą ar testų priežiūrą. Keletas atvirojo kodo sistemų ir įperkamų komercinių variantų tinka įvairaus dydžio komandoms. Investiciją reikėtų vertinti ilgalaikės vertės požiūriu, nes dirbtinio intelekto testavimas gali žymiai sumažinti regresiniam testavimui skiriamą laiką ir aptikti klaidas anksčiau kūrimo ciklo etape. Tokiose platformose kaip „testRigor“ daugiausia dėmesio skiriama dirbtinio intelekto prieinamumui nereikalaujant gilių techninių žinių, leidžiant komandoms naudoti išmaniąją automatizaciją be sudėtingumo.
4-oji klaidinga nuomonė: Dirbtinis intelektas gali automatiškai viską išbandyti nuo pirmos dienos
Momentinio ir išsamaus testų automatizavimo pažadas yra patrauklus, tačiau jis kelia nerealius lūkesčius. Kai kurios organizacijos tikisi, kad įdiegus dirbtinio intelekto testavimą, visas jų testų rinkinys bus nedelsiant automatizuotas su tobulu tikslumu. Iš tikrųjų dirbtinio intelekto sistemoms reikia laiko, kad išmoktų jūsų programos elgseną, suprastų įprastus ir nenormalius modelius ir sukurtų žinių bazę. dirbtinis intelektas programinės įrangos testavimo srityje laikui bėgant auga, sistemai apdorojant daugiau duomenų ir gaunant atsiliepimus apie savo prognozes.
Sėkmingiausi dirbtinio intelekto testavimo diegimai atliekami etapais. Vizualinis testavimas ir šablonų atpažinimas gali suteikti vertės gana greitai, o nuspėjamoji analizė, skirta testų prioritetizavimui, reikalauja istorinių duomenų, kad būtų galima nustatyti tendencijas. Pradėkite nuo aiškiai apibrėžtų, stabilių programos sričių, kuriose dirbtinis intelektas gali efektyviai mokytis šablonų. Sistemai įrodant savo vertę ir tikslumui gerėjant, palaipsniui išplėskite jos taikymo sritį iki sudėtingesnių ar dažnai kintančių sričių. Toks apgalvotas metodas leidžia jūsų komandai įgyti pasitikėjimo technologija ir sukurti geriausią praktiką darbui su dirbtinio intelekto sistemomis.
5-oji klaidinga nuomonė: dirbtinio intelekto testavimas skirtas tik didelėms įmonėms
Vis dar gajus įsitikinimas, kad dirbtinio intelekto testavimas yra prabanga, skirta tik technologijų gigantams, turintiems didžiules programas ir neribotus išteklius. Dėl šios klaidingos nuomonės daugelis mažų ir vidutinių komandų atmeta dirbtinio intelekto testavimą, neišnagrinėjusios, kaip jis galėtų būti naudingas jų konkrečiai situacijai. Tiesa ta, kad dirbtinio intelekto testavimas gali suteikti didelę vertę, nepriklausomai nuo komandos ar organizacijos dydžio. Mažesnės komandos dažnai patiria didesnį spaudimą nuveikti daugiau su mažiau, todėl jos yra idealios kandidatės dirbtinio intelekto plėtrai.
Debesijos pagrindu sukurti dirbtinio intelekto testavimo sprendimai suteikia demokratinę prieigą prie sudėtingų testavimo galimybių. Jums nereikia samdyti duomenų mokslininkų ar investuoti į brangią infrastruktūrą. Daugelis šiuolaikinių platformų siūlo keičiamo dydžio kainodaros modelius, kurie atitinka komandos dydį ir naudojimą, todėl jie yra prieinami tiek pradedantiesiems, tiek augančioms įmonėms. Sprendimas dėl dirbtinio intelekto testavimo turėtų būti priimamas atsižvelgiant į konkrečius iššūkius, o ne į jūsų organizacijos dydį. Ar jums kyla sunkumų dėl testų priežiūros, kai jūsų programa auga? Ar regresiniai testai užima per didelę jūsų testavimo ciklo dalį? Jei į šiuos klausimus atsakėte teigiamai, dirbtinio intelekto testavimą gali būti verta ištirti, nepriklausomai nuo jūsų komandos dydžio.
Išvada
Dirbtinis intelektas programinės įrangos testavime yra galingas įrankis, bet jis nėra magiškas. Penki mūsų išnagrinėti klaidingi įsitikinimai pabrėžia bendrą temą: dirbtinis intelektas geriausiai veikia kaip bendradarbiavimo partneris, o ne kaip visiškas žmogaus intelekto ir priežiūros pakaitalas. Šių realijų supratimas padeda nustatyti tinkamus lūkesčius ir leidžia komandoms efektyviai panaudoti dirbtinį intelektą.
Sėkmingo dirbtinio intelekto testavimo diegimo raktas – požiūris į jį subalansuotai. Pradėkite nuo realių tikslų, investuokite laiko tinkamam įgyvendinimui ir mokymams ir DI laikykite esamų testavimo galimybių patobulinimu, o ne stebuklinga priemone. Taip darydami, paruošite savo komandą pasinaudoti tikra dirbtinio intelekto testavimo nauda, išvengiant nerealių lūkesčių spąstų.
Susijęs Martech Zone Turinys
