fbpx

Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

“TƤmƤ on mielettƶmin yksittƤinen koneoppimisen sovellus, jonka olen koskaan nƤhnyt.”

Mike Krieger, Instagramin toinen perustaja.

 

Mike Kriegerin sanat eivƤt ole liioittelua. Vaikka ML kykenee joihinkin huomattaviin asioihin tietojen analysoinnissa ja oivalluksissa, GitHub Copilot on tƤysin mullistava, koska se voi tarjota tuotekehittƤjille ympƤri maailmaa potentiaalista hyƶtyƤ.

Koodauskopilotit ja generatiivinen tekoƤly auttavat tiimejƤ hyƶdyntƤmƤƤn valtavia etuja, kuten nopeuttamaan ohjelmistokehityksen elinkaarta ennennƤkemƤttƶmƤn nopeasti. Teknologian vaikutus RPA:han ja ohjelmistotestaukseen ovat kuitenkin kaksi tƤmƤn hƤmmƤstyttƤvƤn teknologian jƤnnittƤvintƤ ulottuvuutta.

TƤssƤ artikkelissa tarkastelemme, miten koodaavat kopilotit ja generatiivinen tekoƤly ovat muuttaneet ohjelmistotestauksen ja RPA:n maailmaa nykypƤivƤnƤ, ennen kuin tarkastelemme niiden tulevaa vaikutusta teknologiaan.

 

Kopilotit ja generatiivinen tekoƤly

ohjelmistokehitys: Alkusanat

Kopilotit ja generatiivinen tekoƤly ohjelmistokehityksessƤ - Alkusanat

Generatiivinen tekoƤly ja koodauskopiot ovat suhteellisen uusia tulokkaita ohjelmistokehitysympƤristƶssƤ. Ennen kuin keskustelemme heidƤn vaikutuksestaan tilaan, on syytƤ tarkastella heidƤn taustojaan ja tyƶskentelytapojaan.

 

1. TekoƤlykƤyttƶiset automaattiset koodaajat

 

Suuret kielimallit (LLM) ovat kehittyneet huomattavasti viime vuosina. Tietoaineistojen koon ja laskentatehon kasvaessa rƤjƤhdysmƤisesti myƶs tulosten laatu on parantunut.

On monia vertikaalisia aloja, jotka voivat hyƶtyƤ LLM:stƤ. ErƤisiin eniten kirjoitettuihin keinoihin kuuluu tekstin, kuvien, videoiden ja muiden mediamuotojen tuottaminen. Vaikka nƤmƤ kƤyttƶtapaukset ovatkin vaikuttavia, kehittƤjille on kuitenkin paljon mielenkiintoisempia seurauksia.

Markkinoilla on useita LLM-autokoodereita. GitHub CoPilot on kuitenkin ehkƤ tunnetuin ja tehokkain. Suuri osa syystƤ on se, ettƤ se on koulutettu GitHub-tietovarastossa. SillƤ on kƤytettƤvissƤƤn miljoonia esimerkkejƤ avoimen lƤhdekoodin koodista, parhaista kƤytƤnnƶistƤ, sovellusarkkitehtuurista ja muusta sellaisesta, josta se voi oppia ja jonka avulla se voi tuottaa laadukkaita ja monipuolisia tuotoksia.

 

2. Miten koodaavat kopilotit toimivat?

 

Yksi helpoimmista tavoista kertoa, miten koodauskopiopilotit toimivat, on tarkastella alan johtavaa tuotetta, GitHub CoPilotia. Sovellus perustuu OpenAin ChatGPT-3-malliin.

ChatGPT:n ja vastaavien LLM:ien tavoin CoPilot perustuu miljardeihin parametreihin. ChatGPT-3:n kehittƤmisen aikana OpenAI alkoi rakentaa omaa koodausohjelmaa nimeltƤ OpenAI Codex. Microsoft osti yksinoikeuden tuotteeseen.

KeskeistƤ tƤssƤ on kuitenkin se, ettƤ Microsoft omisti jo GitHubin. Jos olet koodaaja, tiedƤt kaiken GitHubista. Pohjimmiltaan se on verkkopohjainen alusta, jota kƤytetƤƤn ohjelmistokehitysprojektien versionhallintaan ja yhteistyƶhƶn. He kouluttivat OpenAI Codexin GitHub-kirjastoon, joka sisƤlsi miljoonia rivejƤ avointa, julkista koodia.

CoPilot kƤyttƤƤ koneoppimista lƶytƤƤkseen kuvioita ja suhteita koodirivien vƤliltƤ. Aivan kuten ChatGPT, se tarkastelee sanaa tai riviƤ ja laskee todennƤkƶisyyden sille, mitƤ seuraavaksi pitƤisi tulla, laajan historiatietovarannon perusteella.

TekoƤlyn kopilottien voima on niiden kyvyssƤ ehdottaa koodinpƤtkiƤ kehittƤjien muokatessa. Ajattele, ettƤ se on kuin koodauksen tƤydennysautomaatti. Kun koodaaja syƶttƤƤ koodirivin, LLM vertaa koodin alkua valtavaan kirjastoonsa, joka sisƤltƤƤ aiempia projekteja. SiitƤ se ehdottaa todennƤkƶisyysriviƤ ja uusia koodirivejƤ.

Ilmeinen etu on, ettƤ kehittƤjƤt voivat sƤƤstƤƤ uskomattoman paljon aikaa automaattisen tƤydennyksen avulla. Se parantaa tuottavuutta ja monissa tapauksissa myƶs koodin tarkkuutta.

 

3. EntƤ generatiivinen tekoƤly koodausta ja kehitystƤ varten?

 

Kuten CoPilotin historiasta nƤkyy, generatiivisella tekoƤlyllƤ ja kopiloteilla on samanlaiset juuret. Molemmissa tekniikoissa kƤytetƤƤn tilastollisia todennƤkƶisyyksiƤ ennustamaan kƤyttƤjien tarpeita laskennallisten tietojen perusteella.

Suuri ero copiloting-ohjelmiston ja generatiivisen tekoƤlyn vƤlillƤ on kuitenkin se, ettƤ jƤlkimmƤinen perustuu kehotuksiin. Lyhyesti sanottuna se tarkoittaa, ettƤ kƤyttƤjƤt syƶttƤvƤt koneelle joukon kirjallisia ohjeita, ja kone tuottaa sisƤltƶƤ. Kuten kaikki ChatGPT:tƤ tai vastaavia sovelluksia kƤyttƤneet tietƤvƤt, tƤmƤ tuloste voi olla tekstiƤ, kuvia, videota tai koodia.

Vaikka koodaajien kƤyttƤmƤt menetelmƤt automaattisen koodauksen aikaansaamiseksi ovatkin erilaisia, ne voidaan sijoittaa samankaltaisen tekoƤlyavusteisen automaattisen tai generatiivisen koodauksen alle.

 

Ohjelmistotestauksen kehitys

ohjelmistotestauksen kehitys

Ohjelmistotestaus reagoi nopeasti ja kehittyy jatkuvasti. Muutamassa vuosikymmenessƤ se on muuttunut ja muuntunut vastaamaan uusia vaatimuksia ja hyƶdyntƤmƤƤn teknologian kehitystƤ.

 

1. Manuaalinen testaus:

Ohjelmistotestauksen alkuaikoina testaus tehtiin manuaalisesti. TƤllainen testaus oli kallista ja aikaa vievƤƤ, koska se vaati laadunvarmistusasiantuntijoita kƤymƤƤn ohjelmiston lƤpi hienohampaisella kammalla kehittƤmƤllƤ sarjan testitapauksia, suorittamalla ja tallentamalla tulokset, aikatauluttamalla korjaukset ja toistamalla prosessia.

Sen varmistaminen, ettƤ kaikki mahdolliset skenaariot ja tilanteet katetaan nƤillƤ testeillƤ, oli suuri haaste, ja kun siihen lisƤtƤƤn aika ja kustannukset, manuaalinen testaus oli resurssi-intensiivistƤ. Se oli myƶs erittƤin altis inhimillisille virheille, joita lisƤsivƤt rajoitetut jakeluvaihtoehdot, minkƤ vuoksi havaitsemattomia virheitƤ oli haastavaa korjata nopeasti.

 

2. KƤsikirjoitettu testaus:

 

Skriptitestaus oli valtava edistysaskel laadunvarmistusyhteisƶlle. Sen sijaan, ettƤ kehittƤjƤt olisivat kƤyneet koodia ja testiskenaarioita lƤpi manuaalisesti, he pystyivƤt kirjoittamaan ohjelmia, joilla ohjelmistoja voitiin testata automaattisesti. Suurena etuna oli, ettƤ testauksesta tuli tehokkaampaa ja inhimillisille virheille vƤhemmƤn altista. TƤmƤn saavuttaminen vaati kuitenkin ammattitaitoista, tarkkaa ja aikaa vievƤƤ suunnittelua ja koodausta kattavan kattavuuden varmistamiseksi.

 

3. Testauksen automatisointi:

 

Testausautomaatio oli testauksen seuraava kehitysaskel. ZAPTESTin kaltaiset tyƶkalut pystyivƤt tarjoamaan koodaajille kaikki skriptitestauksen edut, mutta ilman koodia toimivalla kƤyttƶliittymƤllƤ. TƤssƤkin tapauksessa merkittƤviƤ hyƶtyjƤ olivat ajan sƤƤstƶ, uudelleenkƤytettƤvƤt ja mukautettavat testit, kƤyttƶliittymƤ- ja sovellusrajapintatestaus sekƤ alustojen ja laitteiden vƤlinen testaus.

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

4. Tietoon perustuva testaus:

 

Tietoon perustuva testaus oli ratkaisu ongelmaan, joka liittyi erilaisia tietokokonaisuuksia kƤsittelevien ohjelmistojen testaamiseen. TƤmƤkin on erƤƤnlainen testiautomaatio, mutta tƤssƤ menetelmƤssƤ luodaan testiskriptejƤ ja ajetaan ne mƤƤritettyjƤ tietokokonaisuuksia vastaan. TƤmƤntyyppisen testauksen ansiosta kehittƤjƤt pystyivƤt tyƶskentelemƤƤn nopeammin, eristƤmƤƤn testit ja vƤhentƤmƤƤn testitapausten toistamiseen kuluvaa aikaa.

 

5. Generatiivinen tekoƤlytestaus:

 

Generatiivinen tekoƤlytestaus on uusin innovaatio ohjelmistotestauksessa. KƤyttƤmƤllƤ LLM:iƤ QA-ryhmƤt voivat luoda testitapauksia ja testitietoja, jotka auttavat nopeuttamaan testausprosessia. NƤmƤ testitapaukset ovat erittƤin joustavia ja muokattavissa, mikƤ auttaa kehittƤjiƤ kƤyttƤmƤƤn testejƤ uudelleen ja kƤyttƤmƤƤn niitƤ uudelleen sekƤ lisƤƤmƤƤn testauksen laajuutta huomattavasti.

 

Kopilottien nykyinen kƤyttƶ ja

Generatiivinen tekoƤly ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa

Kopilottien ja generatiivisen tekoƤlyn nykykƤyttƶ ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa.

Generatiivisella tekoƤlyllƤ ja kopiloteilla on ollut suuri vaikutus ohjelmistotestaukseen. Sen sijaan, ettƤ nƤmƤ tyƶkalut olisivat korvanneet koodaajat, ne ovat auttaneet testaajien tƤydentƤmisessƤ. Lyhyesti sanottuna ne auttavat kehittƤjiƤ nopeuttamaan ja tehostamaan toimintaansa sekƤ monissa tapauksissa parantamaan testauksen laatua.

The
Stack Overflow -kehittƤjƤtutkimus vuodelta 2023
tarjoaa joitakin nƤkemyksiƤ tekoƤlytyƶkalujen nykyisestƤ kƤytƶstƤ ohjelmistokehitysyhteisƶssƤ. Yksi tutkimuksen mielenkiintoisimmista osista oli se, ettƤ vaikka hieman yli puolet kaikista kehittƤjistƤ ilmoitti olevansa kiinnostunut tekoƤlytyƶkaluista ohjelmistotestauksessa, alle 3 prosenttia sanoi luottavansa nƤihin tyƶkaluihin. LisƤksi vain yksi neljƤstƤ ilmoitti kƤyttƤvƤnsƤ tƤllƤ hetkellƤ tekoƤlytyƶkaluja ohjelmistotestaukseen.

Mielenkiintoista nƤissƤ tilastoissa on se, ettƤ ne osoittavat, ettƤ tekoƤlytyƶkalujen kƤyttƶ ei ole vielƤ yleistƤ ja ettƤ varhaiset omaksujat voivat vielƤ saada etua.

 

1. Copilotin ja generatiivisen tekoƤlyn kƤyttƶtapaukset ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa.

 

Copilotit ja generatiivinen tekoƤly vaikuttavat kaikkiin ohjelmistokehityksen osa-alueisiin. Seuraavassa on muutamia tapoja, joilla teknologia voi auttaa ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa.

 

Vaatimusten analysointi

Vaatimusanalyysi on keskeinen osa ohjelmistokehityksen elinkaarta. Prosessiin kuuluu sidosryhmien vaatimusten ja ohjelmiston rakentamiseen tarvittavien eri ominaisuuksien ymmƤrtƤminen. Generatiivinen tekoƤly voi auttaa tiimejƤ ideoinnissa keksimƤllƤ uusia ideoita ja nƤkƶkulmia.

 

Testauksen suunnittelu

Kun testivaatimukset on ymmƤrretty hyvin, laadunvarmistusryhmien on laadittava aikataulu, jolla varmistetaan riittƤvƤ testien kattavuus. TƤmƤntyyppinen tyƶ vaatii asiantuntemusta ja kokemusta, mutta Generative AI voi tukea tiimejƤ esimerkkien ja oppaiden avulla sekƤ antaa suosituksia tietyistƤ tyƶkaluista ja parhaista kƤytƤnnƶistƤ heidƤn ainutlaatuisiin vaatimuksiinsa.

 

Testitapausten luominen

LaadunvarmistusryhmƤt voivat kƤyttƤƤ LLM:iƤ analysoidakseen koodia, kƤyttƤjƤvaatimuksia ja ohjelmistomƤƤrittelyjƤ ymmƤrtƤƤkseen jƤrjestelmƤn taustalla olevat suhteet. Kun tekoƤlyllƤ on kƤsitys ohjelmiston syƶtteistƤ ja tuotoksista sekƤ odotetusta kƤyttƤytymisestƤ, se voi alkaa rakentaa testitapauksia, joilla ohjelmistoa testataan.

Hyƶdyt eivƤt rajoitu pelkƤstƤƤn ajan ja manuaalisen koodauksen sƤƤstƤmiseen. TekoƤlyn avulla luotavat testitapaukset voivat myƶs johtaa kattavampaan kattavuuteen, koska se voi tutkia alueita, joita QA-suunnittelijat eivƤt ehkƤ ota huomioon, mikƤ johtaa luotettavampiin rakennelmiin.

 

Vikojen lƶytƤminen ja ratkaiseminen

Koneoppimisen avulla laadunvarmistuksen ammattilaiset voivat lyhentƤƤ merkittƤvƤsti vikojen paikantamiseen ja ratkaisemiseen kuluvaa aikaa. Ohjelmistotestauksessa monet virheet on helppo lƶytƤƤ. Monissa tapauksissa se on kuitenkin tyƶlƤs ja aikaa vievƤ prosessi. Generatiivinen tekoƤly voi suorittaa tarkistukset murto-osassa manuaalisten tyƶntekijƶiden ajasta ja auttaa nostamaan esiin kaikkein itsepƤisimmƤtkin virheet. LisƤksi nƤmƤ tekoƤlytyƶkalut voivat myƶs ratkaista havaitsemansa viat, mikƤ sƤƤstƤƤ loputtomasti QA-tyƶryhmien aikaa.

 

KƤyttƶliittymƤn testaus

Generatiivisilla tekoƤlytyƶkaluilla voidaan simuloida erilaisia kƤyttƤjien kƤyttƤytymismalleja ja vuorovaikutusta ohjelmistojƤrjestelmien kanssa. Menetelmien avulla kehitystiimit voivat luottaa siihen, ettƤ heidƤn kƤyttƶliittymƤnsƤ pystyy kƤsittelemƤƤn monenlaisia ihmisen ja tietokoneen vƤlisiƤ kƤyttƶtapoja. LisƤksi generatiivinen tekoƤly voi myƶs analysoida kƤyttƶliittymƤƤ koskevia tietoja ja lƤmpƶkarttoja ja tehdƤ ehdotuksia kƤyttƶliittymƤn parantamiseksi ja kƤyttƤjƤystƤvƤllisemmƤksi tekemiseksi.

 

Copilottien ja generatiivisen tekoƤlyn tulevaisuus

in Ohjelmistotestaus ja RPA

Kopilottien ja generatiivisen tekoƤlyn tulevaisuus ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa

Vaikka kopilottien ja generatiivisen tekoƤlyn nykyinen kƤyttƶ ohjelmistoautomaatiossa on jo jƤnnittƤvƤƤ, tulevaisuus on vielƤ lupaavampi.

Copilotin ja generatiivisen tekoƤlyn tulevaisuus riippuu tuotteisiin tehtƤvistƤ parannuksista. Purduen yliopiston ƤskettƤinen tutkimus nimeltƤ Kuka vastaa siihen paremmin? SyvƤllinen analyysi ChatGPT:n ja Stack Overflow’n vastauksista ohjelmistotekniikan kysymyksiin korostaa joitakin generatiivisten tekoƤlymallien rajoituksia.

Tutkijat antoivat ChatGPT:lle yli 500 kysymystƤ Stack Overflow’sta. TekoƤlytyƶkalu vastasi yli puoleen epƤtarkasti. On tƤrkeƤƤ huomata, ettƤ yksi tutkijoiden havaitsemista merkittƤvimmistƤ ongelmista oli se, ettƤ tekoƤly epƤonnistui useimmiten siksi, ettƤ se ei ymmƤrtƤnyt kysymyksiƤ oikein. TƤmƤ yksityiskohta korostaa pikaisen suunnittelun merkitystƤ generatiivisessa tekoƤlyssƤ.

LisƤksi sekƤ Google ettƤ Amazon ovat tƤnƤ vuonna suorittaneet riippumattomia testejƤ, joissa on tarkasteltu generatiivisten tekoƤlytyƶkalujen laatua haastattelukysymyksissƤ. Molemmissa tapauksissa tyƶkalu onnistui vastaamaan testikysymyksiin riittƤvƤn hyvin saadakseen paikan, kuten raportoi
CNBC
ja
Business Inside
vastaavasti.

On siis selvƤƤ, ettƤ olemme tƤssƤ teknologiassa pisteessƤ, jossa potentiaali on olemassa, mutta joitakin pieniƤ asioita on vielƤ korjattava. Se, miten paljon nƤmƤ vƤlineet ovat kehittyneet viime vuosina, antaa meille varmuuden siitƤ, ettƤ vaaditulle tasolle pƤƤstƤƤn, ja todennƤkƶisesti ennen aikataulua.

Nyt voimme tarkastella joitakin aloja, joilla nƤmƤ teknologiat vaikuttavat ohjelmistokehityksen testauksen tulevaisuuteen.

 

1. Hyperautomaatio

 

Hyperautomaatio kuvaa yrityksen kehityksen pƤƤmƤƤrƤƤ, jossa kaikki automatisoitavissa olevat prosessit automatisoidaan. KyseessƤ on kokonaisvaltainen lƤhestymistapa tuottavuuteen, joka on pitkƤlti kytkƶksissƤ toisiinsa.

Ohjelmistokehityksen kannalta ei ole vaikea kuvitella keskitettyƤ jƤrjestelmƤƤ, joka valvoo liiketoimintaprosessien vaatimuksia. JƤrjestelmƤ ymmƤrtƤƤ ja tunnistaa tarpeet ja tehokkuuden ja tunnistaa jatkuvasti alueet, joita on parannettava teknologian avulla.

Yritysten kehittyessƤ nƤmƤ keskitetyt jƤrjestelmƤt kƤyttƤvƤt generatiivista tekoƤlyƤ rakentaakseen sovelluksia, jotka ratkaisevat pullonkauloja ja tehottomuutta automaattisesti tai siirtƤvƤt tiettyjƤ tehtƤviƤ insinƶƶreille suoritettavaksi.

 

2. Ohjelmistoarkkitehtuurien suunnittelu

 

RiittƤvƤn tiedon avulla tekoƤlytyƶkalut voisivat ymmƤrtƤƤ ohjelmistoarkkitehtuurin parhaita kƤytƤntƶjƤ ja lƶytƤƤ keinoja parantaa nƤitƤ malleja mahdollisimman tehokkaasti. Koneoppimisessa on kyse sellaisten kuvioiden ja suhteiden lƶytƤmisestƤ, jotka ovat ihmismielen ulottumattomissa.

Jos tekoƤlytyƶkaluilla on riittƤvƤsti tietoa erilaisista sovelluksista, voimme ohjata niitƤ taivuttamaan aiempia arkkitehtuureja uusiin vaatimuksiin, mikƤ johtaa tehokkaampiin rakennelmiin tai jopa ideoihin, joita ei muuten otettaisi huomioon.

 

3. Vanhojen jƤrjestelmien nykyaikaistaminen

 

Vaikka mikƤƤn ohjelmisto ei ole koskaan tƤydellinen, on monia tyƶkaluja, jotka tekevƤt edelleen erinomaista tyƶtƤ ja jotka ovat niin syvƤllƤ yrityksen infrastruktuurissa, ettƤ niitƤ on vaikea korvata. NƤiden jƤrjestelmien mukauttaminen voi olla tyƶlƤstƤ, varsinkin jos ne on kirjoitettu kƤyttƤen ohjelmistokoodia, joka on mennyt pois muodista.

Tulevaisuudessa generatiiviset tekoƤlytyƶkalut pystyvƤt muuntamaan tƤmƤn koodin nykykielelle, jolloin tiimit voivat sƤilyttƤƤ vanhat jƤrjestelmƤnsƤ ja monissa tapauksissa jopa parantaa niitƤ.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

 

4. VƤhƤkoodisen ja koodittoman kehityksen tehostaminen

 

Yksi edellƤ mainituista Generative AI -tyƶkalujen avulla tapahtuvan ohjelmistotestauksen automatisoinnin haasteista oli tilanne, jossa koodaajalla ei ollut tietoa ja kokemusta tuotoksen tarkistamiseen.

TekoƤlyn kopilotit auttavat tƤydentƤmƤƤn matalan koodin tyƶkaluja tekemƤllƤ parempia ehdotuksia, jotka johtavat vankkoihin sovelluksiin. Kehittyneet testaustyƶkalut antavat ihmisoperaattoreille vapaan luovan vapauden, kun heidƤn tyƶnsƤ validoidaan jatkuvasti ja avaavat ovet muillekin kuin teknisen alan ammattilaisille rakentaa tarvitsemiaan sovelluksia.

 

Generatiivisen tekoƤlyn hyƶdyt ohjelmistotestauksessa

ohjelmistojen testausautomaation ja rpa:n (robottiprosessien automatisointi) nopea suunnittelu

Generatiivisen tekoƤlyn kƤyttƤmisellƤ ohjelmistotestauksessa on monia etuja, jotka tekevƤt siitƤ houkuttelevan vaihtoehdon kehitystiimeille, jotka haluavat tyƶskennellƤ nopeammin mutta laadusta tinkimƤttƤ.

 

1. Nopeuttaa ohjelmistokehityksen elinkaarta

 

KehittƤjƤt joutuvat tekemƤƤn jatkuvasti pitkiƤ tyƶpƤiviƤ varmistaakseen, ettƤ ohjelmistot ja uudet ominaisuudet saadaan markkinoille ajoissa. KetterƤt/DevOps-menetelmƤt ovat tehostaneet kehitystƤ, mutta on vielƤ yksittƤisiƤ kehitysvaiheita, joita voidaan edelleen virtaviivaistaa.

Generatiivisten tekoƤlytyƶkalujen avulla testaustiimit voivat kƤsitellƤ SDLC:n eri vaiheita prototyyppien luomisesta kƤyttƶliittymƤn testaukseen.

 

2. Kattava vikojen havaitseminen

 

Yksi tekoƤlyn tehokkaimmista sovelluksista ohjelmistotestauksessa on sen kyky vertailla suuria tietokokonaisuuksia. ML-tyƶkalut voivat analysoida laajoja tietokokonaisuuksia (myƶs koodia) ja rakentaa tietovaraston ja odotettavissa olevia malleja.

Kun kehittƤjƤt sitoutuvat koodiin, he voivat verrata sitƤ nƤihin malleihin, mikƤ voi tuoda esiin odottamattomia skenaarioita, riippuvuuksia ja haavoittuvuuksia, jolloin koodia voidaan parantaa koko kehitysprosessin ajan.

 

3. Parannettu testien kattavuus

 

Koneoppimistyƶkalut on rakennettu analysoimaan ja ymmƤrtƤmƤƤn valtavia tietomƤƤriƤ. Kun sitƤ sovelletaan ohjelmistotestaukseen, se antaa tiimeille mahdollisuuden lisƤtƤ ohjelmistotestauksen laajuutta. Hyƶdyt eivƤt rajoitu vain ihmistyƶn poistamiseen yhtƤlƶstƤ, mikƤ sƤƤstƤƤ rahaa; tekoƤly johtaa myƶs paljon kattavampaan testaukseen, joka mahdollistaa virheiden paremman havaitsemisen monimutkaisissa skenaarioissa.

 

4. PienemmƤt kustannukset

 

Generatiivinen tekoƤly ja RPA ovat nopeampia ja kustannustehokkaampia verrattuna siihen, ettƤ QA-suunnittelijoiden tiimi tyƶllistƤƤ ja kƤyttƤƤ heitƤ toistuviin ja aikaa vieviin ohjelmistotestaustehtƤviin.

Ohjelmistokehityksen kilpailun lisƤƤntyessƤ on yhƤ tƤrkeƤmpƤƤ lƶytƤƤ keinoja toimittaa laadukkaita ja kestƤviƤ tuotteita budjetin puitteissa. Generatiiviset tekoƤlytyƶkalut ja kopilotit voivat vƤhentƤƤ riippuvuutta insinƶƶreistƤ ja antaa heille mahdollisuuden tehdƤ arvoon perustuvaa tyƶtƤ, mikƤ johtaa vƤhemmƤn paisuneisiin rakennelmiin.

 

Merkitseekƶ generatiiviset tekoƤlytyƶkalut loppua

ihmisohjelmistoinsinƶƶrejƤ?

MerkitsevƤtkƶ generatiiviset tekoƤlytyƶkalut ihmisohjelmistoinsinƶƶrien loppua?

IlmeisistƤ hyƶdyistƤ huolimatta kaikki automaatiotyƶkalut voivat aiheuttaa tyƶntekijƶille ahdistusta tulevaisuudestaan. TƤmƤ on normaali reaktio, mutta generatiivisen tekoƤlyn nopeus ja laajuus merkitsevƤt sitƤ, ettƤ huolenaiheet ovat tavallista laajempia. Vaikka nƤmƤ tyƶkalut pystyvƤt automatisoimaan monia tehtƤviƤ, ne eivƤt pysty suorittamaan kaikkia ohjelmistosuunnittelijoiden tehtƤviƤ. Teknologian mahdollisuuksien ja rajoitusten ymmƤrtƤminen on insinƶƶreille ja johtajille vƤlttƤmƤtƶntƤ.

EnsimmƤinen asia, joka ihmisten on muistettava, on se, ettƤ tekoƤlyllƤ toimivia testiautomaatiotyƶkaluja on ollut markkinoilla jo jonkin aikaa. Generatiivisen tekoƤlyn kƤyttƤjƤystƤvƤllinen luonne tekee siitƤ kuitenkin entistƤ joustavamman.

Yksi ensimmƤisistƤ asioista, jotka meidƤn on otettava huomioon, on se, ettƤ generatiivinen tekoƤly toimii parhaiten tuloksissa, jotka voidaan todentaa. TƤmƤ on keskeinen seikka. LLM-opiskelijoiden koulutuksen luonne tarkoittaa, ettƤ he tekevƤt parhaansa antaakseen sinulle vastauksen, vaikka se toisinaan tarkoittaakin tosiasioiden, viitteiden ja argumenttien “hallusinointia”.

Jos sinulla on riittƤvƤsti koodaustaitoa, voit lukea ja tarkistaa minkƤ tahansa Generative AI:n tuottaman tekstin ja havaita mahdolliset virheet. Jos olet kansalaiskoodaaja, joka kƤyttƤƤ generatiivista tekoƤlyƤ sen sijaan, ettƤ osaisi koodata, et pysty yhtƤ hyvin havaitsemaan nƤitƤ virheitƤ.

TƤstƤ nƤkƶkulmasta tarkasteltuna ammattitaitoiset insinƶƶrit ovat siis edelleen tƤrkeƤ osa ohjelmistokehityksen ekosysteemiƤ. HeidƤn on edelleen testattava sekƤ valvonnassa ettƤ kƤytƤnnƶssƤ.

Toinen generatiivisen tekoƤlyn rajoitus ohjelmistotestauksessa liittyy mobiilitestaukseen. Esimerkiksi ChatGPT on hyvƤ vaihtoehto verkkosivustojen kƤyttƶliittymien testaamiseen. SillƤ ei kuitenkaan ole pƤƤsyƤ eri mobiililaitteisiin. Koska markkinoilla on niin paljon erilaisia puhelimia ja malleja, se jƤƤ jƤlkeen nykyisistƤ testiautomaatio-ohjelmistoista, kuten ZAPTEST. TƤmƤkƤƤn ongelma ei ole mikƤƤn pieni este. Yli
puolet kaikesta internetin kƤytƶstƤ tulee matkapuhelimesta
ja mƤƤrƤ kasvaa joka vuosi.

Vaikka generatiivinen tekoƤly viekin monia tehtƤviƤ kehittƤjiltƤ, se ei tee nƤitƤ ammattilaisia tarpeettomiksi ilman suuria muutoksia testausinfrastruktuurissa ja kyvyssƤ todentaa tuotoksia.

 

Lopulliset ajatukset

 

Ohjelmistotestaus ja RPA kehittyvƤt jatkuvasti. Kun uutta teknologiaa ja uusia menetelmiƤ syntyy, molemmat tieteenalat omaksuvat parhaat kƤytƤnnƶt, joiden avulla laadunvarmistustiimit voivat tehdƤ nopeampaa ja kattavampaa testausta murto-osalla manuaalisen testauksen hinnasta.

Vaikka testien laajuuden parantaminen sekƤ inhimillisten virheiden ja kustannusten vƤhentƤminen ovatkin tekoƤlyllƤ toimivan testauksen ilmeisimpiƤ etuja, se auttaa tiimejƤ myƶs ottamaan kƤyttƶƶn jatkuvan integroinnin ja kƤyttƶƶnoton putkiston (CI/CD) lƤhestymistavan.

Kun kuluttajien odotukset ja kilpailu ovat korkeammat kuin koskaan, generatiivinen tekoƤly tarjoaa tiimeille keinon tarjota nopeita ja tehokkaita testejƤ laadusta tinkimƤttƤ.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post