fbpx

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

“Tämä on mielettömin yksittäinen koneoppimisen sovellus, jonka olen koskaan nähnyt.”

Mike Krieger, Instagramin toinen perustaja.

 

Mike Kriegerin sanat eivät ole liioittelua. Vaikka ML kykenee joihinkin huomattaviin asioihin tietojen analysoinnissa ja oivalluksissa, GitHub Copilot on täysin mullistava, koska se voi tarjota tuotekehittäjille ympäri maailmaa potentiaalista hyötyä.

Koodauskopilotit ja generatiivinen tekoäly auttavat tiimejä hyödyntämään valtavia etuja, kuten nopeuttamaan ohjelmistokehityksen elinkaarta ennennäkemättömän nopeasti. Teknologian vaikutus RPA:han ja ohjelmistotestaukseen ovat kuitenkin kaksi tämän hämmästyttävän teknologian jännittävintä ulottuvuutta.

Tässä artikkelissa tarkastelemme, miten koodaavat kopilotit ja generatiivinen tekoäly ovat muuttaneet ohjelmistotestauksen ja RPA:n maailmaa nykypäivänä, ennen kuin tarkastelemme niiden tulevaa vaikutusta teknologiaan.

 

Kopilotit ja generatiivinen tekoäly

ohjelmistokehitys: Alkusanat

Kopilotit ja generatiivinen tekoäly ohjelmistokehityksessä - Alkusanat

Generatiivinen tekoäly ja koodauskopiot ovat suhteellisen uusia tulokkaita ohjelmistokehitysympäristössä. Ennen kuin keskustelemme heidän vaikutuksestaan tilaan, on syytä tarkastella heidän taustojaan ja työskentelytapojaan.

 

1. Tekoälykäyttöiset automaattiset koodaajat

 

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

On monia vertikaalisia aloja, jotka voivat hyötyä LLM:stä. Eräisiin eniten kirjoitettuihin keinoihin kuuluu tekstin, kuvien, videoiden ja muiden mediamuotojen tuottaminen. Vaikka nämä käyttötapaukset ovatkin vaikuttavia, kehittäjille on kuitenkin paljon mielenkiintoisempia seurauksia.

Markkinoilla on useita LLM-autokoodereita. GitHub CoPilot on kuitenkin ehkä tunnetuin ja tehokkain. Suuri osa syystä on se, että se on koulutettu GitHub-tietovarastossa. Sillä on käytettävissään miljoonia esimerkkejä avoimen lähdekoodin koodista, parhaista käytännöistä, 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 kehittämisen aikana OpenAI alkoi rakentaa omaa koodausohjelmaa nimeltä OpenAI Codex. Microsoft osti yksinoikeuden tuotteeseen.

Keskeistä tässä on kuitenkin se, että Microsoft omisti jo GitHubin. Jos olet koodaaja, tiedät kaiken GitHubista. Pohjimmiltaan se on verkkopohjainen alusta, jota käytetään ohjelmistokehitysprojektien versionhallintaan ja yhteistyöhön. He kouluttivat OpenAI Codexin GitHub-kirjastoon, joka sisälsi miljoonia rivejä avointa, julkista koodia.

CoPilot käyttää koneoppimista löytääkseen kuvioita ja suhteita koodirivien väliltä. Aivan kuten ChatGPT, se tarkastelee sanaa tai riviä ja laskee todennäköisyyden sille, mitä seuraavaksi pitäisi tulla, laajan historiatietovarannon perusteella.

Tekoälyn kopilottien voima on niiden kyvyssä ehdottaa koodinpätkiä kehittäjien muokatessa. Ajattele, että se on kuin koodauksen täydennysautomaatti. Kun koodaaja syöttää koodirivin, LLM vertaa koodin alkua valtavaan kirjastoonsa, joka sisältää aiempia projekteja. Siitä se ehdottaa todennäköisyysriviä ja uusia koodirivejä.

Ilmeinen etu on, että kehittäjät voivat säästää uskomattoman paljon aikaa automaattisen täydennyksen avulla. Se parantaa tuottavuutta ja monissa tapauksissa myös koodin tarkkuutta.

 

3. Entä generatiivinen tekoäly koodausta ja kehitystä varten?

 

Kuten CoPilotin historiasta näkyy, generatiivisella tekoälyllä ja kopiloteilla on samanlaiset juuret. Molemmissa tekniikoissa käytetään tilastollisia todennäköisyyksiä ennustamaan käyttäjien tarpeita laskennallisten tietojen perusteella.

Suuri ero copiloting-ohjelmiston ja generatiivisen tekoälyn välillä on kuitenkin se, että jälkimmäinen perustuu kehotuksiin. Lyhyesti sanottuna se tarkoittaa, että käyttäjät syöttävät koneelle joukon kirjallisia ohjeita, ja kone tuottaa sisältöä. Kuten kaikki ChatGPT:tä tai vastaavia sovelluksia käyttäneet tietävät, tämä tuloste voi olla tekstiä, kuvia, videota tai koodia.

Vaikka koodaajien käyttämät menetelmät automaattisen koodauksen aikaansaamiseksi ovatkin erilaisia, ne voidaan sijoittaa samankaltaisen tekoälyavusteisen automaattisen tai generatiivisen koodauksen alle.

 

Ohjelmistotestauksen kehitys

ohjelmistotestauksen kehitys

Ohjelmistotestaus reagoi nopeasti ja kehittyy jatkuvasti. Muutamassa vuosikymmenessä se on muuttunut ja muuntunut vastaamaan uusia vaatimuksia ja hyödyntämään teknologian kehitystä.

 

1. Manuaalinen testaus:

Ohjelmistotestauksen alkuaikoina testaus tehtiin manuaalisesti. Tällainen testaus oli kallista ja aikaa vievää, koska se vaati laadunvarmistusasiantuntijoita käymään ohjelmiston läpi hienohampaisella kammalla kehittämällä sarjan testitapauksia, suorittamalla ja tallentamalla tulokset, aikatauluttamalla korjaukset ja toistamalla prosessia.

Sen varmistaminen, että kaikki mahdolliset skenaariot ja tilanteet katetaan näillä testeillä, oli suuri haaste, ja kun siihen lisätään aika ja kustannukset, manuaalinen testaus oli resurssi-intensiivistä. Se oli myös erittäin altis inhimillisille virheille, joita lisäsivät rajoitetut jakeluvaihtoehdot, minkä vuoksi havaitsemattomia virheitä oli haastavaa korjata nopeasti.

 

2. Käsikirjoitettu testaus:

 

Skriptitestaus oli valtava edistysaskel laadunvarmistusyhteisölle. Sen sijaan, että kehittäjät olisivat käyneet koodia ja testiskenaarioita läpi manuaalisesti, he pystyivät kirjoittamaan ohjelmia, joilla ohjelmistoja voitiin testata automaattisesti. Suurena etuna oli, että testauksesta tuli tehokkaampaa ja inhimillisille virheille vähemmän altista. Tämän saavuttaminen vaati kuitenkin ammattitaitoista, tarkkaa ja aikaa vievää suunnittelua ja koodausta kattavan kattavuuden varmistamiseksi.

 

3. Testauksen automatisointi:

 

Testausautomaatio oli testauksen seuraava kehitysaskel. ZAPTESTin kaltaiset työkalut pystyivät tarjoamaan koodaajille kaikki skriptitestauksen edut, mutta ilman koodia toimivalla käyttöliittymällä. Tässäkin tapauksessa merkittäviä hyötyjä olivat ajan säästö, uudelleenkäytettävät ja mukautettavat testit, käyttöliittymä- ja sovellusrajapintatestaus sekä alustojen ja laitteiden välinen 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 käsittelevien ohjelmistojen testaamiseen. Tämäkin on eräänlainen testiautomaatio, mutta tässä menetelmässä luodaan testiskriptejä ja ajetaan ne määritettyjä tietokokonaisuuksia vastaan. Tämäntyyppisen testauksen ansiosta kehittäjät pystyivät työskentelemään nopeammin, eristämään testit ja vähentämään testitapausten toistamiseen kuluvaa aikaa.

 

5. Generatiivinen tekoälytestaus:

 

Generatiivinen tekoälytestaus on uusin innovaatio ohjelmistotestauksessa. Käyttämällä LLM:iä QA-ryhmät voivat luoda testitapauksia ja testitietoja, jotka auttavat nopeuttamaan testausprosessia. Nämä testitapaukset ovat erittäin joustavia ja muokattavissa, mikä auttaa kehittäjiä käyttämään testejä uudelleen ja käyttämään niitä uudelleen sekä lisäämään testauksen laajuutta huomattavasti.

 

Kopilottien nykyinen käyttö ja

Generatiivinen tekoäly ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa

Kopilottien ja generatiivisen tekoälyn nykykäyttö ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa.

Generatiivisella tekoälyllä ja kopiloteilla on ollut suuri vaikutus ohjelmistotestaukseen. Sen sijaan, että nämä työkalut olisivat korvanneet koodaajat, ne ovat auttaneet testaajien täydentämisessä. Lyhyesti sanottuna ne auttavat kehittäjiä nopeuttamaan ja tehostamaan toimintaansa sekä monissa tapauksissa parantamaan testauksen laatua.

The
Stack Overflow -kehittäjätutkimus vuodelta 2023
tarjoaa joitakin näkemyksiä tekoälytyökalujen nykyisestä käytöstä ohjelmistokehitysyhteisössä. Yksi tutkimuksen mielenkiintoisimmista osista oli se, että vaikka hieman yli puolet kaikista kehittäjistä ilmoitti olevansa kiinnostunut tekoälytyökaluista ohjelmistotestauksessa, alle 3 prosenttia sanoi luottavansa näihin työkaluihin. Lisäksi vain yksi neljästä ilmoitti käyttävänsä tällä hetkellä tekoälytyökaluja ohjelmistotestaukseen.

Mielenkiintoista näissä tilastoissa on se, että ne osoittavat, että tekoälytyökalujen käyttö ei ole vielä yleistä ja että varhaiset omaksujat voivat vielä saada etua.

 

1. Copilotin ja generatiivisen tekoälyn käyttötapaukset ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa.

 

Copilotit ja generatiivinen tekoäly 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 ymmärtäminen. Generatiivinen tekoäly voi auttaa tiimejä ideoinnissa keksimällä uusia ideoita ja näkökulmia.

 

Testauksen suunnittelu

Kun testivaatimukset on ymmärretty hyvin, laadunvarmistusryhmien on laadittava aikataulu, jolla varmistetaan riittävä testien kattavuus. Tämäntyyppinen työ vaatii asiantuntemusta ja kokemusta, mutta Generative AI voi tukea tiimejä esimerkkien ja oppaiden avulla sekä antaa suosituksia tietyistä työkaluista ja parhaista käytännöistä heidän ainutlaatuisiin vaatimuksiinsa.

 

Testitapausten luominen

Laadunvarmistusryhmät voivat käyttää LLM:iä analysoidakseen koodia, käyttäjävaatimuksia ja ohjelmistomäärittelyjä ymmärtääkseen järjestelmän taustalla olevat suhteet. Kun tekoälyllä on käsitys ohjelmiston syötteistä ja tuotoksista sekä odotetusta käyttäytymisestä, se voi alkaa rakentaa testitapauksia, joilla ohjelmistoa testataan.

Hyödyt eivät rajoitu pelkästään ajan ja manuaalisen koodauksen säästämiseen. Tekoälyn avulla luotavat testitapaukset voivat myös johtaa kattavampaan kattavuuteen, koska se voi tutkia alueita, joita QA-suunnittelijat eivät ehkä ota huomioon, mikä johtaa luotettavampiin rakennelmiin.

 

Vikojen löytäminen ja ratkaiseminen

Koneoppimisen avulla laadunvarmistuksen ammattilaiset voivat lyhentää merkittävästi vikojen paikantamiseen ja ratkaisemiseen kuluvaa aikaa. Ohjelmistotestauksessa monet virheet on helppo löytää. Monissa tapauksissa se on kuitenkin työläs ja aikaa vievä prosessi. Generatiivinen tekoäly voi suorittaa tarkistukset murto-osassa manuaalisten työntekijöiden ajasta ja auttaa nostamaan esiin kaikkein itsepäisimmätkin virheet. Lisäksi nämä tekoälytyökalut voivat myös ratkaista havaitsemansa viat, mikä säästää loputtomasti QA-työryhmien aikaa.

 

Käyttöliittymän testaus

Generatiivisilla tekoälytyökaluilla voidaan simuloida erilaisia käyttäjien käyttäytymismalleja ja vuorovaikutusta ohjelmistojärjestelmien kanssa. Menetelmien avulla kehitystiimit voivat luottaa siihen, että heidän käyttöliittymänsä pystyy käsittelemään monenlaisia ihmisen ja tietokoneen välisiä käyttötapoja. Lisäksi generatiivinen tekoäly voi myös analysoida käyttöliittymää koskevia tietoja ja lämpökarttoja ja tehdä ehdotuksia käyttöliittymän parantamiseksi ja käyttäjäystävällisemmäksi tekemiseksi.

 

Copilottien ja generatiivisen tekoälyn tulevaisuus

in Ohjelmistotestaus ja RPA

Kopilottien ja generatiivisen tekoälyn tulevaisuus ohjelmistotestauksessa ja RPA:ssa

Vaikka kopilottien ja generatiivisen tekoälyn nykyinen käyttö ohjelmistoautomaatiossa on jo jännittävää, tulevaisuus on vielä lupaavampi.

Copilotin ja generatiivisen tekoälyn tulevaisuus riippuu tuotteisiin tehtävistä parannuksista. Purduen yliopiston äskettäinen tutkimus nimeltä Kuka vastaa siihen paremmin? Syvällinen analyysi ChatGPT:n ja Stack Overflow’n vastauksista ohjelmistotekniikan kysymyksiin korostaa joitakin generatiivisten tekoälymallien rajoituksia.

Tutkijat antoivat ChatGPT:lle yli 500 kysymystä Stack Overflow’sta. Tekoälytyökalu vastasi yli puoleen epätarkasti. On tärkeää huomata, että yksi tutkijoiden havaitsemista merkittävimmistä ongelmista oli se, että tekoäly epäonnistui useimmiten siksi, että se ei ymmärtänyt kysymyksiä oikein. Tämä yksityiskohta korostaa pikaisen suunnittelun merkitystä generatiivisessa tekoälyssä.

Lisäksi sekä Google että Amazon ovat tänä vuonna suorittaneet riippumattomia testejä, joissa on tarkasteltu generatiivisten tekoälytyökalujen laatua haastattelukysymyksissä. Molemmissa tapauksissa työkalu onnistui vastaamaan testikysymyksiin riittävän hyvin saadakseen paikan, kuten raportoi
CNBC
ja
Business Inside
vastaavasti.

On siis selvää, että olemme tässä teknologiassa pisteessä, jossa potentiaali on olemassa, mutta joitakin pieniä asioita on vielä korjattava. Se, miten paljon nämä välineet ovat kehittyneet viime vuosina, antaa meille varmuuden siitä, että vaaditulle tasolle päästään, ja todennäköisesti ennen aikataulua.

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

 

1. Hyperautomaatio

 

Hyperautomaatio kuvaa yrityksen kehityksen päämäärää, jossa kaikki automatisoitavissa olevat prosessit automatisoidaan. Kyseessä on kokonaisvaltainen lähestymistapa tuottavuuteen, joka on pitkälti kytköksissä toisiinsa.

Ohjelmistokehityksen kannalta ei ole vaikea kuvitella keskitettyä järjestelmää, joka valvoo liiketoimintaprosessien vaatimuksia. Järjestelmä ymmärtää ja tunnistaa tarpeet ja tehokkuuden ja tunnistaa jatkuvasti alueet, joita on parannettava teknologian avulla.

Yritysten kehittyessä nämä keskitetyt järjestelmät käyttävät generatiivista tekoälyä rakentaakseen sovelluksia, jotka ratkaisevat pullonkauloja ja tehottomuutta automaattisesti tai siirtävät tiettyjä tehtäviä insinööreille suoritettavaksi.

 

2. Ohjelmistoarkkitehtuurien suunnittelu

 

Riittävän tiedon avulla tekoälytyökalut voisivat ymmärtää ohjelmistoarkkitehtuurin parhaita käytäntöjä ja löytää keinoja parantaa näitä malleja mahdollisimman tehokkaasti. Koneoppimisessa on kyse sellaisten kuvioiden ja suhteiden löytämisestä, jotka ovat ihmismielen ulottumattomissa.

Jos tekoälytyökaluilla on riittävästi tietoa erilaisista sovelluksista, voimme ohjata niitä taivuttamaan aiempia arkkitehtuureja uusiin vaatimuksiin, mikä johtaa tehokkaampiin rakennelmiin tai jopa ideoihin, joita ei muuten otettaisi huomioon.

 

3. Vanhojen järjestelmien nykyaikaistaminen

 

Vaikka mikään ohjelmisto ei ole koskaan täydellinen, on monia työkaluja, jotka tekevät edelleen erinomaista työtä ja jotka ovat niin syvällä yrityksen infrastruktuurissa, että niitä on vaikea korvata. Näiden järjestelmien mukauttaminen voi olla työlästä, varsinkin jos ne on kirjoitettu käyttäen ohjelmistokoodia, joka on mennyt pois muodista.

Tulevaisuudessa generatiiviset tekoälytyökalut pystyvät muuntamaan tämän koodin nykykielelle, jolloin tiimit voivat säilyttää vanhat järjestelmänsä ja monissa tapauksissa jopa parantaa niitä.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

 

4. Vähäkoodisen ja koodittoman kehityksen tehostaminen

 

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

Tekoälyn kopilotit auttavat täydentämään matalan koodin työkaluja tekemällä parempia ehdotuksia, jotka johtavat vankkoihin sovelluksiin. Kehittyneet testaustyökalut antavat ihmisoperaattoreille vapaan luovan vapauden, kun heidän työnsä validoidaan jatkuvasti ja avaavat ovet muillekin kuin teknisen alan ammattilaisille rakentaa tarvitsemiaan sovelluksia.

 

Generatiivisen tekoälyn hyödyt ohjelmistotestauksessa

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

Generatiivisen tekoälyn käyttämisellä ohjelmistotestauksessa on monia etuja, jotka tekevät siitä houkuttelevan vaihtoehdon kehitystiimeille, jotka haluavat työskennellä nopeammin mutta laadusta tinkimättä.

 

1. Nopeuttaa ohjelmistokehityksen elinkaarta

 

Kehittäjät joutuvat tekemään jatkuvasti pitkiä työpäiviä varmistaakseen, että ohjelmistot ja uudet ominaisuudet saadaan markkinoille ajoissa. Ketterät/DevOps-menetelmät ovat tehostaneet kehitystä, mutta on vielä yksittäisiä kehitysvaiheita, joita voidaan edelleen virtaviivaistaa.

Generatiivisten tekoälytyökalujen avulla testaustiimit voivat käsitellä SDLC:n eri vaiheita prototyyppien luomisesta käyttöliittymän testaukseen.

 

2. Kattava vikojen havaitseminen

 

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

Kun kehittäjät sitoutuvat koodiin, he voivat verrata sitä näihin malleihin, mikä voi tuoda esiin odottamattomia skenaarioita, riippuvuuksia ja haavoittuvuuksia, jolloin koodia voidaan parantaa koko kehitysprosessin ajan.

 

3. Parannettu testien kattavuus

 

Koneoppimistyökalut on rakennettu analysoimaan ja ymmärtämään valtavia tietomääriä. Kun sitä sovelletaan ohjelmistotestaukseen, se antaa tiimeille mahdollisuuden lisätä ohjelmistotestauksen laajuutta. Hyödyt eivät rajoitu vain ihmistyön poistamiseen yhtälöstä, mikä säästää rahaa; tekoäly johtaa myös paljon kattavampaan testaukseen, joka mahdollistaa virheiden paremman havaitsemisen monimutkaisissa skenaarioissa.

 

4. Pienemmät kustannukset

 

Generatiivinen tekoäly ja RPA ovat nopeampia ja kustannustehokkaampia verrattuna siihen, että QA-suunnittelijoiden tiimi työllistää ja käyttää heitä toistuviin ja aikaa vieviin ohjelmistotestaustehtäviin.

Ohjelmistokehityksen kilpailun lisääntyessä on yhä tärkeämpää löytää keinoja toimittaa laadukkaita ja kestäviä tuotteita budjetin puitteissa. Generatiiviset tekoälytyökalut ja kopilotit voivat vähentää riippuvuutta insinööreistä ja antaa heille mahdollisuuden tehdä arvoon perustuvaa työtä, mikä johtaa vähemmän paisuneisiin rakennelmiin.

 

Merkitseekö generatiiviset tekoälytyökalut loppua

ihmisohjelmistoinsinöörejä?

Merkitsevätkö generatiiviset tekoälytyökalut ihmisohjelmistoinsinöörien loppua?

Ilmeisistä hyödyistä huolimatta kaikki automaatiotyökalut voivat aiheuttaa työntekijöille ahdistusta tulevaisuudestaan. Tämä on normaali reaktio, mutta generatiivisen tekoälyn nopeus ja laajuus merkitsevät sitä, että huolenaiheet ovat tavallista laajempia. Vaikka nämä työkalut pystyvät automatisoimaan monia tehtäviä, ne eivät pysty suorittamaan kaikkia ohjelmistosuunnittelijoiden tehtäviä. Teknologian mahdollisuuksien ja rajoitusten ymmärtäminen on insinööreille ja johtajille välttämätöntä.

Ensimmäinen asia, joka ihmisten on muistettava, on se, että tekoälyllä toimivia testiautomaatiotyökaluja on ollut markkinoilla jo jonkin aikaa. Generatiivisen tekoälyn käyttäjäystävällinen luonne tekee siitä kuitenkin entistä joustavamman.

Yksi ensimmäisistä asioista, jotka meidän on otettava huomioon, on se, että generatiivinen tekoäly toimii parhaiten tuloksissa, jotka voidaan todentaa. Tämä on keskeinen seikka. LLM-opiskelijoiden koulutuksen luonne tarkoittaa, että he tekevät parhaansa antaakseen sinulle vastauksen, vaikka se toisinaan tarkoittaakin tosiasioiden, viitteiden ja argumenttien “hallusinointia”.

Jos sinulla on riittävästi koodaustaitoa, voit lukea ja tarkistaa minkä tahansa Generative AI:n tuottaman tekstin ja havaita mahdolliset virheet. Jos olet kansalaiskoodaaja, joka käyttää generatiivista tekoälyä sen sijaan, että osaisi koodata, et pysty yhtä hyvin havaitsemaan näitä virheitä.

Tästä näkökulmasta tarkasteltuna ammattitaitoiset insinöörit ovat siis edelleen tärkeä osa ohjelmistokehityksen ekosysteemiä. Heidän on edelleen testattava sekä valvonnassa että käytännössä.

Toinen generatiivisen tekoälyn rajoitus ohjelmistotestauksessa liittyy mobiilitestaukseen. Esimerkiksi ChatGPT on hyvä vaihtoehto verkkosivustojen käyttöliittymien testaamiseen. Sillä ei kuitenkaan ole pääsyä eri mobiililaitteisiin. Koska markkinoilla on niin paljon erilaisia puhelimia ja malleja, se jää jälkeen nykyisistä testiautomaatio-ohjelmistoista, kuten ZAPTEST. Tämäkään ongelma ei ole mikään pieni este. Yli
puolet kaikesta internetin käytöstä tulee matkapuhelimesta
ja määrä kasvaa joka vuosi.

Vaikka generatiivinen tekoäly viekin monia tehtäviä kehittäjiltä, se ei tee näitä ammattilaisia tarpeettomiksi ilman suuria muutoksia testausinfrastruktuurissa ja kyvyssä todentaa tuotoksia.

 

Lopulliset ajatukset

 

Ohjelmistotestaus ja RPA kehittyvät jatkuvasti. Kun uutta teknologiaa ja uusia menetelmiä syntyy, molemmat tieteenalat omaksuvat parhaat käytännöt, joiden avulla laadunvarmistustiimit voivat tehdä nopeampaa ja kattavampaa testausta murto-osalla manuaalisen testauksen hinnasta.

Vaikka testien laajuuden parantaminen sekä inhimillisten virheiden ja kustannusten vähentäminen ovatkin tekoälyllä toimivan testauksen ilmeisimpiä etuja, se auttaa tiimejä myös ottamaan käyttöön jatkuvan integroinnin ja käyttöönoton putkiston (CI/CD) lähestymistavan.

Kun kuluttajien odotukset ja kilpailu ovat korkeammat kuin koskaan, generatiivinen tekoäly tarjoaa tiimeille keinon tarjota nopeita ja tehokkaita testejä laadusta tinkimättä.

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