“Šis ir pats pārsteidzošākais mašīnmācīšanās pielietojums, kādu jebkad esmu redzējis.””
Maiks Krīgers, Instagram līdzdibinātājs.
Maika Krīgera vārdi nav pārspīlējumi. Lai gan ML spēj veikt dažas ievērojamas lietas datu analīzes un ieskatu ziņā, GitHub Copilot ir pilnīgs spēļu pavērsiens, jo tas var sniegt potenciālu produktu izstrādātājiem visā pasaulē.
Kodēšanas kopiloti un ģeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz komandām gūt milzīgas priekšrocības, piemēram, paātrināt programmatūras izstrādes dzīves ciklu līdz līdz līdz šim neiedomājamam ātrumam. Tomēr šīs tehnoloģijas ietekme uz RPA un programmatūras testēšanu ir divas no aizraujošākajām šīs pārsteidzošās tehnoloģijas robežām.
Šajā rakstā mēs aplūkosim, kā kodēšanas kopiloti un ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir mainījuši programmatūras testēšanas un RPA pasauli mūsdienās, pirms mēs izpētīsim to ietekmi uz tehnoloģijām nākotnē.
Kopiloti un ģeneratīvais mākslīgais intelekts
programmatūras izstrāde: Pamācība
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un kodēšanas kopiloti ir relatīvi jauni programmatūras izstrādes jomā. Pirms mēs runājam par viņu ietekmi uz telpu, ir vērts aplūkot viņu izcelsmi un to, kā viņi strādā.
1. Ar mākslīgo intelektu darbināmi automātiskie kodētāji
Lielie valodas modeļi (LLM) pēdējo gadu laikā ir ievērojami uzlabojušies. Tā kā datu kopu apjoms un skaitļošanas jauda ir eksponenciāli palielinājusies, ir paaugstinājusies arī rezultātu kvalitāte.
LLM var būt noderīgs daudzās vertikālās jomās. Dažas no visvairāk aprakstītajām metodēm ir teksta, attēlu, videoklipu un citu mediju veidu ģenerēšana. Tomēr, lai gan šie izmantošanas gadījumi ir iespaidīgi, izstrādātājiem, iespējams, ir daudz interesantākas sekas.
Tirgū ir vairāki LLM autokoderi. Tomēr GitHub CoPilot, iespējams, ir vispazīstamākais un visveiksmīgākais. Lielā mērā tas ir tāpēc, ka tas ir apmācīts GitHub repozitorijā. Tam ir piekļuve miljoniem atvērtā koda piemēru, labās prakses piemēriem, lietojumprogrammu arhitektūrai un daudz kam citam, no kā mācīties, un tas ļauj nodrošināt augstas kvalitātes un daudzpusīgus rezultātus.
2. Kā darbojas kodēšanas kopiloti?
Viens no vienkāršākajiem veidiem, kā pastāstīt par to, kā darbojas kodēšanas kopiloti, ir aplūkot vadošo produktu šajā spēlē – GitHub CoPilot. Lietojumprogrammas pamatā ir OpenAi izstrādātais ChatGPT-3 modelis.
Tāpat kā ChatGPT un līdzīgi LLM, arī CoPilot balstās uz miljardiem parametru. ChatGPT-3 izstrādes laikā OpenAI sāka veidot īpašu kodēšanas programmu ar nosaukumu OpenAI Codex. Microsoft iegādājās ekskluzīvu piekļuvi šim produktam.
Tomēr galvenais ir tas, ka Microsoft jau piederēja GitHub. Ja esat programmētājs, jūs zināt visu par GitHub. Būtībā tā ir tīmekļa platforma, ko izmanto versiju kontrolei un sadarbībai programmatūras izstrādes projektos. Viņi apmācīja OpenAI Codex, izmantojot GitHub bibliotēku, kurā ir miljoniem atklātā pirmkoda publiskā koda rindu.
CoPilot izmanto mašīnmācīšanos, lai atrastu modeļus un sakarības starp koda rindiņām. Tāpat kā ChatGPT, tas aplūko vārdu vai rindiņu un, pamatojoties uz plašu vēsturisko datu krātuvi, aprēķina varbūtību, kam vajadzētu sekot.
Mākslīgā intelekta kopilotu spēks slēpjas to spējā ieteikt koda fragmentus, kad izstrādātāji veic rediģēšanu. Iedomājieties par to kā par uzlabotu automātiskās papildināšanas funkciju kodēšanai. Kad programmētāji ievada koda rindu, LLM salīdzina koda sākumu ar savu milzīgo iepriekšējo projektu bibliotēku. Tālāk tiek piedāvātas varbūtības rindas un jaunas koda rindas.
Acīmredzams ieguvums ir tas, ka izstrādātāji var ietaupīt neticami daudz laika, izmantojot šo automātisko papildināšanu. Tas palielina produktivitāti un daudzos gadījumos arī koda precizitāti.
3. Kā ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu kodēšanai un izstrādei?
Kā redzams no CoPilot vēstures, ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam un kopilotiem ir līdzīgas saknes. Tās abas ir tehnoloģijas, kas izmanto statistisko varbūtību, lai prognozētu, kas lietotājiem ir nepieciešams, pamatojoties uz nosacītu informāciju.
Tomēr lielā atšķirība starp kopilotirēšanas programmatūru un ģeneratīvo mākslīgo intelektu ir tā, ka pēdējais ir balstīts uz pamudinājumiem. Īsāk sakot, tas nozīmē, ka lietotāji mašīnai ievada rakstisku norādījumu kopumu, un tā izvada saturu. Visi, kas ir lietojuši ChatGPT vai līdzīgas lietojumprogrammas, zina, ka šis izvads var būt teksta, attēlu, video vai koda veidā.
Tādējādi, lai gan metodes, ko kodētāji izmanto, lai panāktu automatizētu kodēšanu, ir atšķirīgas, mēs tās varam iekļaut līdzīgā mākslīgā intelekta atbalstītas automatizētas jeb ģeneratīvas kodēšanas kategorijā.
Programmatūras testēšanas attīstība
Programmatūras testēšana ir ātri reaģējoša un pastāvīgi mainās. Dažu desmitgažu laikā tā ir mainījusies un pārveidojusies, lai atbilstu jaunām prasībām un izmantotu tehnoloģiju sasniegumus.
1. Manuālā testēšana:
Programmatūras testēšanas pirmsākumos testēšana tika veikta manuāli. Šāda veida testēšana bija dārga un laikietilpīga, jo QA ekspertiem bija rūpīgi jāpārbauda programmatūra, izstrādājot virkni testu gadījumu, veicot un reģistrējot rezultātus, plānojot labojumus un atkārtojot procesu.
Nodrošināt, lai šajos testos tiktu aptverti visi iespējamie scenāriji un situācijas, bija liels izaicinājums, un, ņemot vērā ar to saistīto laiku un izmaksas, manuālā testēšana bija resursu ietilpīga. Tā bija arī ļoti uzņēmīga pret cilvēka kļūdām, ko pastiprināja ierobežotās izplatīšanas iespējas, kas nozīmēja, ka neatklātas kļūdas bija grūti ātri labot.
2. Testēšana ar skriptiem:
Skriptu testēšana bija milzīgs solis uz priekšu QA kopienā. Tā vietā, lai manuāli pārbaudītu kodu un testēšanas scenārijus, izstrādātāji varēja rakstīt programmas, kas programmatūru testēja automātiski. Liels ieguvums bija tas, ka testēšana kļuva efektīvāka un mazāk pakļauta cilvēka kļūdām. Tomēr, lai to panāktu, bija nepieciešama prasmīga, precīza un laikietilpīga plānošana un kodēšana, lai nodrošinātu visaptverošu pārklājumu.
3. Testu automatizācija:
Testēšanas automatizācija bija nākamā testēšanas evolūcija. Tādi rīki kā ZAPTEST varēja piedāvāt programmētājiem visas priekšrocības, ko sniedz skriptu testēšana, taču bez kodēšanas saskarnes. Arī šajā gadījumā būtiskākie ieguvumi bija laika ietaupījums, atkārtoti izmantojami un pielāgojami testi, UI un API testēšana, kā arī testēšana dažādās platformās un ierīcēs.
4. Uz datiem balstīta testēšana:
Uz datiem balstīta testēšana bija risinājums problēmai, kas radās, testējot programmatūru, kura apstrādā dažādas datu kopas. Arī šis ir viens no testēšanas automatizācijas veidiem, taču šī metode ietver testēšanas skriptu izveidi un to palaišanu pret piešķirtajām datu kopām. Šāda veida testēšana ļāva izstrādātājiem strādāt ātrāk, izolēt testus un samazināt laiku, kas nepieciešams testu gadījumu atkārtošanai.
5. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta testēšana:
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta testēšana ir jaunākā inovācija programmatūras testēšanā. Izmantojot LLM, QA komandas var izveidot testēšanas gadījumus un testēšanas datus, kas palīdz paātrināt testēšanas procesu. Šie testu gadījumi ir ļoti elastīgi un rediģējami, kas palīdz izstrādātājiem atkārtoti izmantot un izmantot testus un ievērojami palielina testēšanas apjomu.
Koppilotu un kopilotu izmantošana mūsdienās
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts programmatūras testēšanā un RPA
Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam un kopilotiem ir bijusi liela ietekme uz programmatūras testēšanu. Tomēr, tā vietā, lai pilnībā aizstātu programmētājus, šie rīki ir palīdzējuši papildināt testētājus. Īsāk sakot, tās palīdz izstrādātājiem kļūt ātrākajiem un efektīvākajiem un daudzos gadījumos uzlabo testēšanas kvalitāti.
Portāls
Stack Overflow izstrādātāju aptauja no 2023. gada
piedāvā ieskatu par mākslīgā intelekta rīku izmantošanu programmatūras izstrādātāju kopienā mūsdienās. Viena no interesantākajām aptaujas daļām liecina, ka, lai gan nedaudz vairāk nekā puse izstrādātāju norādīja, ka viņus interesē mākslīgā intelekta rīki programmatūras testēšanai, mazāk nekā 3 % apgalvoja, ka uzticas šiem rīkiem. Turklāt tikai 1 no 4 aptaujātajiem norādīja, ka pašlaik izmanto mākslīgā intelekta rīkus programmatūras testēšanai.
Šī statistika ir interesanta ar to, ka tā liecina, ka mākslīgā intelekta rīku izmantošana vēl nav plaši izplatīta un ka agrīnie lietotāji joprojām var iegūt priekšrocības.
1. Kopilota un ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumi programmatūras testēšanā un RPA
Kopiloti un ģeneratīvais mākslīgais intelekts ietekmē visas programmatūras izstrādes jomas. Šeit ir daži no veidiem, kā šī tehnoloģija var palīdzēt programmatūras testēšanā un RPA.
Prasību analīze
Pieprasījumu analīze ir programmatūras izstrādes cikla būtiska daļa. Šis process ietver ieinteresēto personu prasību un dažādo programmatūras izveidē nepieciešamo funkciju izpratni. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var palīdzēt komandām ideju izstrādē, piedāvājot jaunas idejas un perspektīvas.
Testu plānošana
Kad testēšanas prasības ir labi izprastas, QA komandām ir jāizstrādā grafiks, lai nodrošinātu atbilstošu testu pārklājumu. Šāda veida darbam ir nepieciešamas speciālās zināšanas un pieredze, taču Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var atbalstīt komandas, izmantojot piemērus un rokasgrāmatas, kā arī sniegt ieteikumus par konkrētiem rīkiem un labāko praksi, kas atbilst to unikālajām prasībām.
Testēšanas gadījumu izveide
Kvalitātes nodrošināšanas komandas var izmantot LLM, lai analizētu kodu, lietotāja prasības un programmatūras specifikācijas un izprastu sistēmas pamatā esošās sakarības. Kad mākslīgais intelekts ir apzinājis programmatūras ieejas un izejas datus un paredzamo uzvedību, tas var sākt veidot testēšanas gadījumus, kas testēs programmatūru.
Ieguvumi šajā gadījumā ir plašāki nekā tikai laika ietaupījums un manuāla kodēšana. Mākslīgā intelekta testēšanas gadījumu izveide var arī nodrošināt visaptverošāku pārklājumu, jo tā var izpētīt jomas, kuras QA inženieri varētu neņemt vērā, tādējādi nodrošinot uzticamākus testus.
Kļūdu meklēšana un novēršana
Mašīnmācīšanās ļauj QA speciālistiem ievērojami samazināt laiku, kas nepieciešams kļūdu atklāšanai un novēršanai. Programmatūras testēšanā daudzas kļūdas ir viegli atrast. Tomēr daudzos gadījumos tas ir darbietilpīgs un laikietilpīgs process. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var veikt pārbaudes, izmantojot tikai daļu no manuāli strādājošo laika, un palīdzēt izcelt pat visgrūtāk novēršamās kļūdas. Turklāt šie mākslīgā intelekta rīki var arī novērst identificētās kļūdas, ietaupot bezgalīgi daudz laika kvalitātes nodrošināšanas komandām.
Lietotāja saskarnes testēšana
Ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki var simulēt dažādas lietotāju uzvedības un mijiedarbības ar programmatūras sistēmām. Šīs metodes var dot izstrādātāju komandām pārliecību, ka viņu saskarne var tikt izmantota visdažādākajos cilvēka un datora lietojumos. Turklāt ģeneratīvais mākslīgais intelekts var arī analizēt lietotāja saskarnes datus un siltuma kartes un sniegt ieteikumus, kā uzlabot lietotāja saskarni un padarīt to lietotājam draudzīgāku.
Koppilotu un ģeneratīvā mākslīgā intelekta nākotne
in Programmatūras testēšana un RPA
Lai gan pašreizējā kopilotu un ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošana programmatūras automatizācijā jau ir aizraujoša, nākotne ir vēl daudzsološāka.
Koppilota un ģeneratīvā mākslīgā intelekta nākotne ir atkarīga no uzlabojumiem, ko var veikt produktos. Nesen Purdue Universitātē veiktajā pētījumā ar nosaukumu Kurš uz to atbild labāk? Padziļināta ChatGPT un Stack Overflow atbilžu uz programmatūras inženierijas jautājumiem analīze uzsver dažus no ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļu ierobežojumiem.
Pētnieki sniedza ChatGPT vairāk nekā 500 jautājumus no Stack Overflow. Mākslīgā intelekta rīks vairāk nekā uz pusi jautājumu atbildēja neprecīzi. Tagad ir svarīgi atzīmēt, ka viena no būtiskākajām problēmām, ko pētnieki atzīmēja, bija tā, ka mākslīgais intelekts visbiežāk cieta neveiksmi, jo tas pienācīgi nesaprata jautājumus. Šī detaļa pasvītro ātrās inženierijas nozīmi ģeneratīvajā mākslīgajā intelektā.
Turklāt gan Google, gan Amazon šogad ir veikuši neatkarīgus testus, lai pārbaudītu ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīku kvalitāti intervijas jautājumu vidē. Abos gadījumos rīks spēja pietiekami labi atbildēt uz testa jautājumiem, lai iegūtu pozīciju, kā ziņo
CNBC
un
Business Inside
, attiecīgi.
Tātad ir skaidrs, ka šī tehnoloģija ir tādā stadijā, kad potenciāls ir, taču ir jānovērš dažas nelielas nepilnības. Pēdējo gadu laikā šo rīku uzlabošanās mērogs dod mums pārliecību, ka tas sasniegs vajadzīgo līmeni un, iespējams, tiks sasniegts ātrāk, nekā plānots.
Tagad varam aplūkot dažas jomas, kurās šīs tehnoloģijas ietekmēs programmatūras izstrādes testēšanas nākotni.
1. Hiperautomatizācija
Hiperautomatizācija raksturo galamērķi uzņēmuma evolūcijā, kurā katrs process, ko iespējams automatizēt, tiks automatizēts. Tā ir holistiska pieeja produktivitātei, kas ir savstarpēji cieši saistīta.
Runājot par programmatūras izstrādi, nav grūti iedomāties centralizētu sistēmu, kas pārrauga biznesa procesu prasības. Sistēma sapratīs un noteiks vajadzības un efektivitāti, kā arī pastāvīgi identificēs jomas, kuras ir jāuzlabo, izmantojot tehnoloģijas.
Uzņēmumiem attīstoties, šīs centralizētās sistēmas izmantos ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai radītu lietojumprogrammas, kas automātiski atrisinās sastrēgumus un neefektivitāti vai, iespējams, nodos konkrētus uzdevumus inženieriem.
2. Programmatūras arhitektūru projektēšana
Izmantojot pietiekamu datu apjomu, mākslīgā intelekta rīki varētu izprast programmatūras arhitektūras paraugpraksi un atrast veidus, kā uzlabot šos projektus, lai nodrošinātu maksimālu efektivitāti. Mašīnmācīšanās ir saistīta ar tādu likumsakarību un sakarību meklēšanu, kas ir ārpus cilvēka prāta redzesloka.
Ja mākslīgā intelekta rīkiem ir pietiekamas zināšanas par dažādām lietojumprogrammām, mēs varam tiem dot norādījumus pielāgot iepriekšējās arhitektūras jaunām prasībām, tādējādi radot efektīvākas konstrukcijas vai pat idejas, kas citādi netiktu ņemtas vērā.
3. Līdzšinējo sistēmu modernizācija
Lai gan neviena programmatūra nekad nav perfekta, ir daudzi rīki, kas joprojām lieliski veic savu darbu un ir tik dziļi iesakņojušies uzņēmuma infrastruktūrā, ka tos ir grūti aizstāt. Šo sistēmu pielāgošana var sagādāt grūtības, jo īpaši, ja tās ir rakstītas, izmantojot programmatūras kodu, kas ir izgājis no modes.
Nākotnē ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki spēs pārvērst šo kodu pašreizējā valodā, ļaujot komandām saglabāt un daudzos gadījumos arī uzlabot savas mantotās sistēmas.
4. Low-code un no-code izstrādes uzlabošana
Viens no iepriekš identificētajiem izaicinājumiem automatizēt programmatūras testēšanu, izmantojot ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīkus, bija situācija, kad kodētājam trūka zināšanu un pieredzes, lai pārbaudītu rezultātus.
Mākslīgā intelekta kopiloti palīdzēs papildināt zemas kodēšanas rīkus, sniedzot labākus ieteikumus, kas ļaus izstrādāt stabilas lietojumprogrammas. Sarežģīti testēšanas rīki ļaus cilvēkiem operatoriem brīvi radoši darboties, vienlaikus pastāvīgi pārbaudot viņu darbu un paverot iespēju profesionāļiem, kas nav tehniskie speciālisti, veidot nepieciešamās lietojumprogrammas.
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta priekšrocības programmatūras testēšanā
Ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanai programmatūras testēšanā ir daudz priekšrocību, kas padara to par pievilcīgu risinājumu izstrādes komandām, kuras vēlas strādāt ātrāk, taču neapdraudot kvalitāti.
1. Programmatūras izstrādes cikla paātrināšana
Izstrādātāji ir pakļauti pastāvīgam spiedienam strādāt garas darba stundas, lai nodrošinātu, ka programmatūra un jaunas funkcijas tiek laicīgi laistas tirgū. Lai gan Agile/DevOps metodoloģijas ir nodrošinājušas efektīvāku izstrādi, joprojām ir atsevišķi izstrādes posmi, kurus varētu vēl vairāk racionalizēt.
Ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki ļauj testēšanas komandām risināt dažādus SDLC posmus, sākot no prototipu ģenerēšanas līdz lietotāja saskarnes testēšanai.
2. Visaptveroša kļūdu atklāšana
Viens no spēcīgākajiem mākslīgā intelekta lietojumiem programmatūras testēšanā ir tehnoloģijas spēja salīdzināt lielas datu kopas. ML rīki var analizēt plašas datu kopas (tostarp kodu), lai izveidotu informācijas krātuvi un paredzamos modeļus.
Kad izstrādātāji nodod kodu, viņi to var salīdzināt ar šiem modeļiem, kas var izcelt neparedzētus scenārijus, atkarības un ievainojamības, tādējādi ļaujot uzlabot kodu visā izstrādes procesā.
3. Uzlabots testu pārklājums
Mašīnmācīšanās rīki ir radīti, lai analizētu un izprastu plašas datu kopas. Piemērojot to programmatūras testēšanai, tas ļauj komandām palielināt programmatūras testēšanas apjomu. Priekšrocības ir ne tikai cilvēku darbaspēka izslēgšana no vienādojuma, lai ietaupītu naudu; mākslīgais intelekts arī ļauj veikt daudz visaptverošāku testēšanu, kas ļauj uzlabot kļūdu atklāšanu sarežģītos scenārijos.
4. Samazinātas izmaksas
Salīdzinot ar QA inženieru komandas nodarbināšanu un viņu izmantošanu atkārtotu un laikietilpīgu programmatūras testēšanas uzdevumu veikšanai, ģeneratīvais mākslīgais intelekts un RPA ir ātrāki un rentablāki.
Tā kā programmatūras izstrādes jomā pieaug konkurence, arvien svarīgāk ir atrast veidus, kā nodrošināt kvalitatīvus un izturīgus produktus, ievērojot budžetu. Ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki un kopiloti var mazināt inženieru atkarību un ļaut viņiem veikt uz vērtību orientētu darbu, kā arī samazināt uzpūsto konstrukciju skaitu.
Vai ģeneratīvie mākslīgā intelekta rīki nozīmē beigas
programmatūras inženieru?
Neraugoties uz acīmredzamajām priekšrocībām, jebkurš automatizācijas rīks var radīt darbiniekiem zināmu satraukumu par savu nākotni. Lai gan tā ir normāla reakcija, ģeneratīvā mākslīgā intelekta ātrums un apjoms nozīmē, ka bažas ir lielākas nekā parasti. Lai gan ar šiem rīkiem var automatizēt daudzus darbus, tie nevar veikt visus programmatūras inženieru uzdevumus. Inženieriem un vadītājiem ir būtiski izprast tehnoloģiju iespējas un to ierobežojumus.
Pirmais, kas cilvēkiem ir jāatceras, ir tas, ka testēšanas automatizācijas rīki, kurus darbina mākslīgais intelekts, tirgū pastāv jau ilgu laiku. Tomēr ģeneratīvā mākslīgā intelekta lietotājam draudzīgā daba ļauj to padarīt vēl elastīgāku.
Viena no pirmajām lietām, kas mums jāņem vērā, ir tā, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts vislabāk darbojas ar rezultātiem, kurus var pārbaudīt. Tas ir būtisks aspekts. Tiesību zinātņu maģistri ir apmācīti tā, ka viņi darīs visu iespējamo, lai sniegtu jums atbildi, pat ja tas reizēm nozīmē faktu, atsauču un argumentu “halucinēšanu”.
Tagad, ja jums ir pietiekamas zināšanas par kodēšanu, jūs varēsiet izlasīt un pārbaudīt jebkuru tekstu, ko ģeneratīvais mākslīgais intelekts izdara, un konstatēt iespējamās kļūdas. Ja esat pilsonis programmētājs, kas izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, nevis spēj programmēt, jūs nespēsiet tik labi pamanīt šīs kļūdas.
Tāpēc, raugoties no šāda viedokļa, kvalificēti inženieri joprojām būs būtiska programmatūras izstrādes ekosistēmas daļa. Viņiem joprojām būs jātestē gan uzraudzības, gan praktiskā ziņā.
Vēl viens programmatūras testēšanā izmantotā ģeneratīvā mākslīgā intelekta ierobežojums ir saistīts ar testēšanu mobilajās ierīcēs. Piemēram, ChatGPT ir labs risinājums vietnes lietotāja saskarnes testēšanai. Tomēr tam nav piekļuves dažādām mobilajām ierīcēm. Tā kā tirgū ir tik daudz dažādu tālruņu un modeļu, tā atpaliek no pašreizējās testēšanas automatizācijas programmatūras, piemēram, ZAPTEST. Arī šī problēma nav mazs šķērslis. Vairāk nekā
puse no visiem interneta lietotājiem izmanto mobilos tālruņus.
, un ar katru gadu šis skaits pieaug.
Lai gan ģeneratīvais mākslīgais intelekts pārņems daudzus izstrādātāju pienākumus, tas nepadarīs šos profesionāļus novecojušus bez lielām izmaiņām testēšanas infrastruktūrā un iespējām pārbaudīt rezultātus.
Nobeiguma domas
Programmatūras testēšana un RPA nepārtraukti pilnveidojas. Tā kā rodas jaunas tehnoloģijas un metodes, abas disciplīnas apgūst labāko praksi, lai palīdzētu QA komandām nodrošināt ātrāku un visaptverošāku testēšanu par daļu no manuālās testēšanas cenas.
Lai gan testēšanas apjoma uzlabošana un cilvēcisko kļūdu un izmaksu samazināšana ir dažas no acīmredzamākajām mākslīgā intelekta testēšanas priekšrocībām, tas arī palīdz komandām pieņemt nepārtrauktas integrācijas un izvietošanas (CI/CD) pieeju.
Patērētāju vēlmes un konkurence ir lielāka nekā jebkad agrāk, tāpēc ģeneratīvais mākslīgais intelekts piedāvā komandām veidu, kā nodrošināt ātrus un efektīvus testus, neapdraudot kvalitāti.
