Предприятия используют новейшие технологии в процессе разработки программного обеспечения, чтобы создать прочную основу для инженерии данных и стимулировать инновации. Самым большим трендом в области количественного смягчения следующего десятилетия станет искусственный интеллект (ИИ). Технологические гиганты, такие как Facebook, Amazon, Google и Microsoft, инвестируют миллиарды в инициативы в области искусственного интеллекта и машинного обучения и интегрируют искусственный интеллект в свои разрабатываемые ими приложения. Организации должны разработать стратегию использования ИИ для повышения скорости разработки программного обеспечения и достижения успешной цифровой трансформации.
Возможности средств контроля качества/тестирования на основе ИИ
Внедрение ИИ в сочетании с автоматизацией тестирования позволяет быстро отслеживать состояние контроля качества и помогает следующим образом:
Повторное использование тестовых случаев
Сложный процесс разработки хорошо написанных тестовых случаев и их повторного использования в будущем упрощается благодаря инструментам автоматизации тестирования на основе ИИ. Инструмент тестирования на основе искусственного интеллекта проверяет приложение и собирает важные данные с помощью снимков экрана для измерения времени загрузки, анализа основных элементов пользовательского интерфейса и создания убедительного набора тестовых сценариев.
Интеллектуальный сбор требований
Во время сбора требований многочисленные ручные функции, такие как создание отчетов, управление влиянием изменений и отслеживание утверждений, влияют на результаты проекта. Сбор требований с помощью ИИ понимает ограничения сложных систем и отслеживает ключевые показатели и ключевые показатели эффективности, которые можно использовать для упреждающего прогнозирования проблем с качеством и производительностью.
Упрощенное исследовательское тестирование
Тестирование можно сделать более эффективным, используя меньше ресурсов и кодов, и максимально увеличить охват устройств за минимальное время с помощью подхода, разработанного на основе искусственного интеллекта. ИИ легко идентифицирует сценарии с помощью интеллектуальных помощников, которые собирают тестовые данные и производительность пользователей, управляя приложением или системой и записывая тестовые сценарии по умолчанию.
Идентификация ошибок с помощью ИИ
Используйте контроль качества под руководством ИИ для заблаговременного выявления дефектов, оптимизации тестирования и прогнозирования точек сбоя, что снижает общие затраты и обеспечивает высокую степень удовлетворенности клиентов. Анализ производительности с поддержкой Al гарантирует безопасность приложения или системы, выявляя любые потенциальные попытки несанкционированного доступа к системе.
Визуальное тестирование и мониторинг пользовательского интерфейса на основе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект дополняет тестовую платформу навыками визуального тестирования, помогая разработчикам выпускать визуально совершенные веб-приложения с непревзойденной скоростью и качеством. Благодаря методам мониторинга на основе ИИ анализ результатов регрессионного тестирования становится простым, эффективным и легким.
Максимальное покрытие кода за ограниченное время
Максимальное покрытие тестами достижимо, когда план тестирования, план тестирования, тестовые сценарии стратегии тестирования и т. д. планируются на оптимальном уровне. Тесты могут быть основаны на взаимодействиях в реальном времени, потоках пользователей, ключевых словах, взаимодействиях и подходах, основанных на данных. Измерение покрытия тестами с помощью инструментов на основе ИИ позволяет компаниям достичь 100% покрытия кода.
Ускорение принятия решений с помощью ИИ
ИИ может проникать в глубины данных и выявлять основные причины проблем, влияющих на эффективность бизнеса. Это позволяет анализировать данные о клиентах для обеспечения оптимальной эффективности, улучшения инновационных возможностей, точной настройки продуктов и услуг или улучшения возможностей, тем самым внося значительный вклад в оптимизацию решений для улучшения процессов.
Заключение
Обеспечение качества на основе искусственного интеллекта
Решения для автоматизированного тестирования на основе ИИ помогут оптимизировать циклы выпуска, повысить эффективность ИТ-операций, сократить время устранения неполадок в производстве и улучшить будущее тестирования программного обеспечения в нескольких аспектах. Искусственный интеллект вошел в нашу повседневную жизнь, позволяя организациям добиваться высококачественных результатов с минимальным ручным вмешательством или без него. Знание различных аспектов обеспечения качества является ключом к созданию и внедрению эффективной платформы контроля качества на основе ИИ.
