В современном мире искусственный интеллект (ИИ) является одним из инструментов, который помогает организациям внедрять новые решения и вносить изменения в процессы.
Например, Google Cloud объявил о внедрении генеративного ИИ-инструмента, специально разработанного для медицинских работников. Он упрощает доступ к информации о пациентах, которая часто не упорядочена и хранится в разных системах и форматах, а также должен будет оптимизировать рабочие процессы и улучшить качество медицинского обслуживания.
По данным аналитики Битрикс24 Казахстан, 81% организаций в стране активно внедряют искусственный интеллект в свои CRM-системы, используя его более чем в половине рабочих дней месяца.
Команда исследователей Университета Торонто разработала ProteinSGM — революционную систему генеративного ИИ, которая создает новые и функциональные белковые продукты, эффективность которых подтверждает модель OmegaFold AI.
Также эксперты международной консалтинговой компании McKinsey выяснили, что 75% использования ИИ приходится на создание программного обеспечения, сопровождение клиентов, маркетинг и продажи, а также на исследования и разработки.
В этой статье мы рассказываем, как ИИ помогает модернизировать процессы обеспечения качества, расширить тестовое покрытие, повысить точность проверок и снизить расходы на тестирование. Также рассмотрим 5 шагов, которые необходимо предпринять, чтобы плавно внедрить ИИ-инструменты.
Выгодное сочетание ИИ и тестирования
С помощью ИИ компании могут оптимизировать свои QA-процессы, что помогает улучшить качество ПО в ускоренные сроки и повысить удовлетворённость клиентов. Такой подходи имеет ряд преимуществ:
- Ускорение релиза: Автоматизация создания и умная приоритизация тест-кейсов с помощью ИИ позволяют ускорить процессы QA, что обеспечивает более скорый релиз и высокое качество программных продуктов.
- Снижение расходов на QA: Тестирование на базе ИИ помогает сократить время на однотипные ручные проверки, что минимизирует затраты на выполнение тест-кейсов и снижает риск появления дефектов на поздних этапах разработки.
- Повышение точности: Алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные дефекты, что повышает надежность и точность результатов тестирования.
- Расширение тестового покрытия: Генеративный ИИ может создавать разнообразные тестовые сценарии и синтетические данные, что позволяет компаниям проверять поведение системы и расширить покрытие тестирования.
5 шагов для успешной интеграции ИИ в процессы контроля качества
Как отмечают руководители компаний, главными преимуществами внедрения ИИ в бизнес-процессы являются:
- улучшение взаимоотношений с клиентами (64%);
- увеличение продаж (60%);
- оптимизация бюджета (59%).
Чтобы тщательно спланировать и плавно интегрировать ИИ в QA-процессы необходимо выполнить 5 ключевых шагов.
Шаг №1. Оценка готовности компании к внедрению инструментов ИИ
Прежде всего, необходимо оценить, какие решения по тестированию доступны в компании и определить готовность к внедрению ИИ-методов. Этот процесс должен включать:
- Оценку существующей инфраструктуры для тестирования, уровня экспертизы команды и готовности к принятию новых технологий.
- Определение наличия необходимых ресурсов и возможностей для безболезненного внедрения ИИ в процессы контроля качества.
- Постановку реалистичных ожиданий и разработку дорожной карты, которая будет соответствовать целям компании.
- Выявление потенциальных рисков на раннем этапе и создание стратегий для их минимизации.
Шаг №2. Определение и постановка целей
Постановка целей, таких как расширение охвата проверок, повышение точности тестирования или сокращение затрат на QA, позволяет компаниям направить свои усилия и ресурсы на достижение конкретных результатов: улучшение качества программного продукта, повышение производительности или ускорение выпуска приложения на рынок.
Вот несколько рекомендаций по эффективному определению целей:
- Определите конкретные области QA, где ИИ может принести наибольшую пользу, например предупреждение дефектов или приоритизация тестов. Компания может внедрить ИИ для автоматизации создания тест-кейсов на основе изменений в коде, чтобы сократить ручной труд и улучшить охват тестирования.
- Установите измеримые цели для отслеживания прогресса и оценки успеха. Цели должны быть конкретными и достижимыми.
- Вовлекайте специалистов из разных подразделений на раннем этапе, чтобы цели соответствовали их потребностям и ожиданиям.
Шаг №3. Выбор подходящих ИИ-инструментов
Чтобы максимально использовать преимущества ИИ в QA, такие как своевременное обнаружение дефектов, автоматизация однотипных проверок, сокращение времени тестирования, компаниям следует оценить различные платформы, инструменты и фреймворки на базе ИИ, доступные на рынке. Также необходимо учитывать такие факторы, как функциональность, легкость интеграции и экономическая эффективность этих инструментов.
Для минимизации сбоев и упрощения процесса внедрения следует выбирать ИИ-инструменты, которые беспрепятственно интегрируются в существующие рабочие процессы и совместимы с текущей средой, системами управления версиями и технологиями CI/CD.
Шаг №4. Обучение команды
Специалисты должны обладать необходимой экспертизой и знаниями, как эффективно использовать ИИ-технологии и инструменты для улучшения процессов тестирования. Поэтому компаниям следует инвестировать в обучение и повышение квалификации сотрудников, а также обеспечивать постоянную поддержку и помогать при решении проблем в обучении.
Шаг №5. Создание метрик для мониторинга прогресса
С помощью показателей KPI можно объективно оценить прогресс внедрения ИИ и проверить, насколько хорошо компания продвигается к своим целям.
Они предоставляют ценные сведения об эффективности интеграции ИИ в процессы контроля качества. Также эти метрики помогают принимать обоснованные решения и лучше распределять ресурсы.
Отслеживание конкретных метрик (тестовое покрытие, коэффициент обнаружения дефектов или время выполнения тестов) помогает компаниям выявлять области, которые необходимо оптимизировать или улучшить.
Заключение
ИИ-инструменты в тестировании ПО помогают компаниям оставаться гибкими, конкурентоспособными и устойчивыми в условиях постоянно меняющегося цифрового мира.
Чтобы успешно преодолеть возможные трудности внедрения ИИ-инструментов, компаниям стоит выполнить пять шагов: оценить готовность, четко определить цели, выбрать подходящие ИИ-инструменты, обучить команду и установить метрики для отслеживания прогресса.
Свяжитесь с командой a1qa, чтобы узнать, какие виды тестирования помогут повысить качество вашего программного продукта.