{"id":69156,"date":"2023-10-01T10:33:07","date_gmt":"2023-10-01T10:33:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zaptest.com\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering"},"modified":"2023-10-01T10:33:07","modified_gmt":"2023-10-01T10:33:07","slug":"rask-utvikling-i-programvareautomatisering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering","title":{"rendered":"Rask utvikling i programvareautomatisering"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT, Bard og andre fremtredende store spr\u00e5kmodeller (LLM) har dominert nyhetsstr\u00f8mmene v\u00e5re det siste \u00e5ret. Og med rette. Disse spennende teknologiene gir oss et glimt inn i fremtiden, kraften og mulighetene til AI.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mens mye av den offentlige spenningen har sentrert seg rundt \u00e5 lage tekst, bilder og video, kan disse verkt\u00f8yene brukes til mange andre disipliner, som programvareautomatisering.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Denne artikkelen vil fungere som et dypdykk i hvordan rask ingeni\u00f8rarbeid kan hjelpe oss med programvareautomatisering. V\u00e5r f\u00f8rste anl\u00f8pshavn b\u00f8r imidlertid v\u00e6re en unders\u00f8kelse av prompt engineering i seg selv.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #b90000;color:#b90000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#Hva_er_prompt_engineering\" >Hva er prompt engineering?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#Hvordan_kan_rask_ingeniorhjelp\" >Hvordan kan rask ingeni\u00f8rhjelp<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#med_programvareautomatisering\" >med programvareautomatisering?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#1_Genererer_kode\" >#1. Genererer kode<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#2_Konvertering_av_ustrukturerte_data\" >#2. Konvertering av ustrukturerte data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#3_Test_automatisering\" >#3. Test automatisering<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/rask-utvikling-i-programvareautomatisering\/#Siste_tanker\" >Siste tanker<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hva_er_prompt_engineering\"><\/span><strong>Hva er prompt engineering?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Store spr\u00e5kmodeller som ChatGPT produserer utdata basert p\u00e5 meldingene eller setningene vi gir dem. Resultatene varierer imidlertid mye avhengig av ordene eller instruksjonene vi bruker. N\u00e5r vi legger inn vage og upresise instruksjoner, kan det hende at utdataene ikke treffer blink.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Rask konstruksjon refererer til den gjennomtenkte utformingen av innganger som bidrar til \u00e5 fremkalle mer presist, n\u00f8yaktig og til slutt brukbart innhold fra disse spennende AI-systemene.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Large Language Model (LLM)-systemer bruker naturlig spr\u00e5kbehandling (NLP) for \u00e5 tolke utsagnene vi gir dem. Maskinene gj\u00f8r disse sp\u00f8rsm\u00e5lene eller instruksjonene (dvs. foresp\u00f8rsler) om til kode og kj\u00f8rer dem gjennom sine enorme datalager for \u00e5 produsere innhold i det formatet vi angir (f.eks. tekst, bilder, kode).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT ble trent p\u00e5 over<\/span> <a href=\"https:\/\/www.sciencefocus.com\/future-technology\/gpt-3\"><span style=\"font-weight: 400;\">570 GB data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Oppl\u00e6ringsmateriellet best\u00e5r av b\u00f8ker, artikler, netttekster og s\u00e5 videre. Disse datasettene inneholder med andre ord en ufattelig mengde kunnskap.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Selv om vi kanskje forst\u00e5r prosessen, skjer mye av det som skjer under panseret p\u00e5 disse systemene utenfor v\u00e5rt syn. Visst, vi kontrollerer inngangene og utgangene, og vi trener systemet, men n\u00f8yaktig hvordan disse algoritmene fungerer og tar avgj\u00f8relsene er fortsatt noe av et mysterium. Med ordene til Sam Bowman, en AI-professor ved New York University,<\/span><a href=\"https:\/\/www.vox.com\/unexplainable\/2023\/7\/15\/23793840\/chat-gpt-ai-science-mystery-unexplainable-podcast\"><span style=\"font-weight: 400;\">  &laquo;Vi bygde den, vi trente den, men vi vet ikke hva den gj\u00f8r.&raquo;<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Rask ingeni\u00f8rarbeid hjelper oss \u00e5 h\u00e5ndtere dette kaoset ved \u00e5 bruke resultater som gir forutsigbare og brukbare resultater. De tilbyr oss en vei for \u00e5 l\u00e5se opp de enorme mengdene kunnskap i disse applikasjonene.  <\/span><a href=\"https:\/\/tech.eu\/2023\/06\/09\/the-hot-new-job-that-pays-six-figures-ai-prompt-engineering\/#:~:text=The%20World%20Economic%20Forum%20(WEF,those%20roles%20is%20prompt%20engineering.\"><span style=\"font-weight: 400;\">Disiplinen dukker opp som en ny karriere<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">, med kurs som dukker opp overalt mens bedrifter finner ut hvordan de kan utnytte denne kraftige teknologien.<\/span> <\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hvordan_kan_rask_ingeniorhjelp\"><\/span><strong>Hvordan kan rask ingeni\u00f8rhjelp  <\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"med_programvareautomatisering\"><\/span><strong>med programvareautomatisering?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img data-dominant-color=\"0e0d0d\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #0e0d0d;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-68719 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp\" alt=\"bruke chatcpg for ulike programvareautomatiserings- og rpa-oppgaver\" width=\"518\" height=\"345\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1024x683.webp 1024w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-300x200.webp 300w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-768x512.webp 768w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1536x1024.webp 1536w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1080x720.webp 1080w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-1280x853.webp 1280w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-980x653.webp 980w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-480x320.webp 480w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/utilizing-chatcpg-for-various-software-automation-and-rpa-tasks-jpeg.webp 1920w\" sizes=\"(max-width: 518px) 100vw, 518px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Programvareautomatisering og LLM-er har mye til felles. De gir begge et glimt av en fremtid der maskiner vil \u00f8ke menneskelig kreativitet for \u00e5 skape raskere og mer produktive arbeidsplasser.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Det er flere spennende omr\u00e5der hvor begge disse teknologiene kan konvergere. Her er tre m\u00e5ter vi kan bruke prompt engineering i programvareautomatisering.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Genererer_kode\"><\/span><strong>#1. Genererer kode<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><img data-dominant-color=\"606060\" data-has-transparency=\"false\" style=\"--dominant-color: #606060;\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-67409 not-transparent\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/tcoe-2-683x1024.webp\" alt=\"generere kode med prompt engineering i testautomatisering\" width=\"312\" height=\"468\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c5 skrive kode er en av de mest lovende bruksomr\u00e5dene til store spr\u00e5kmodeller. AI LLMs er i sin spede begynnelse. De neste \u00e5rene b\u00f8r denne teknologien forbedres ettersom flere ressurser legges til b\u00e5de databehandling og oppl\u00e6ring.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I det lange l\u00f8p kan disse fremskrittene f\u00f8re til at AI skriver hele programmer med begrenset eller ingen menneskelig innblanding. Men forel\u00f8pig har LLM-er noen begrensninger. Kvaliteten p\u00e5 utdataene til LLM-koding avhenger hovedsakelig av kvaliteten p\u00e5 inngangen. S\u00f8ppel inn, s\u00f8ppel ut, som man sier.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Selvf\u00f8lgelig er det ikke bare effektiv prompt engineering som fungerer som en veisperring.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Som foresl\u00e5tt i  <\/span><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC10339472\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">ChatGPT og store spr\u00e5kmodeller i akademia: muligheter og utfordringer<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (Meyer, 2023), &laquo;For \u00f8yeblikket er det mer sannsynlig at ChatGPT lykkes med \u00e5 n\u00f8yaktig skrive mindre blokker med kode, mens p\u00e5liteligheten til \u00e5 skrive st\u00f8rre\/mer komplekse programmer (f.eks. en programvarepakke) er tvilsom.&raquo;<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Videre, i en nylig artikkel i magasinet Nature, advarte noen dataforskere om at vi b\u00f8r n\u00e6rme oss kodegenerering med LLM-er med en viss forsiktighet. En annen moderne artikkel,  <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.11455\"><span style=\"font-weight: 400;\">Store spr\u00e5kmodeller og enkle, dumme feil<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">(Jesse, 2023), demonstrerte hvordan en popul\u00e6r LLM, Codex, som brukes av leverand\u00f8ren Copilot, produserer &laquo;kjente, ordrett SstuB-er s\u00e5 mye som 2x s\u00e5 sannsynlig enn kjent, ordrett korrekt kode.&raquo;<\/span> <\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Selv om disse problemene ikke kan ignoreres, er det fortsatt mye forsvarlig spenning rundt hvordan disse programmene kan bidra til \u00e5 demokratisere programvareutvikling ved \u00e5 st\u00f8tte b\u00e5de tekniske og ikke-tekniske team.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Det kanskje mest imponerende \u00e5 vurdere er at verkt\u00f8y som ChatGPT kan produsere funksjonell kode veldig raskt. Med riktig foresp\u00f8rsel kan ingeni\u00f8rer redusere tiden det tar \u00e5 programmere visse typer kode, noe som sikrer en raskere livssyklus for programvareutvikling.  <\/span><\/p>\n<p>P\u00e5 slutten av 2022 <a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2022\/12\/5\/23493932\/chatgpt-ai-generated-answers-temporarily-banned-stack-overflow-llms-dangers\"><span style=\"font-weight: 400;\">forb\u00f8d<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">den popul\u00e6re programmeringshuben<\/span> Stack Overflow AI-generert <span style=\"font-weight: 400;\">svar p\u00e5 forumet sitt. De nevnte den h\u00f8ye feilprosenten og un\u00f8yaktighetene knyttet til s\u00f8knaden. Teknologien er imidlertid i et begynnende stadium; dessuten skyldes misn\u00f8yen med AI-generert produksjon like mye d\u00e5rlig prompt engineering som teknologien i seg selv.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Til tross for bekymringene over teknologien, et<\/span> <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/mckinsey-explainers\/what-is-prompt-engineering\"><span style=\"font-weight: 400;\">nylig stykke av McKinsey<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  fremhever virkningen som prompt engineering allerede har i programmeringsverdenen. Konsulentfirmaets  <\/span><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tilstanden til AI i 2023: Generativ AIs utbrudds\u00e5r<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  delte to interessante trender. For det f\u00f8rste ansetter 7 % av organisasjonene som har investert i AI raske ingeni\u00f8rer. For det andre har selskaper som bruker AI redusert AI-relaterte programvareingeni\u00f8rroller fra 38 % til 28 %.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En m\u00e5te \u00e5 tolke disse trendene p\u00e5 er at bedrifter er komfortable med dette oppsettet og klare til \u00e5 levere programvareautomatisering til maskinene sine. Selv om disse tallene kan skremme eksisterende ingeni\u00f8rer, antyder McKinsey-unders\u00f8kelsen at \u00abbare 8 prosent sier at st\u00f8rrelsen p\u00e5 arbeidsstyrken deres vil reduseres med mer enn en femtedel\u00bb. Samlet sett vil ingeni\u00f8rer sannsynligvis trenge omkompetanse for \u00e5 dra nytte av trenden mot AI-generert programvareautomatisering.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En \u00e5penbar applikasjon for AI-generert programvareautomatisering inkluderer \u00e5 lage automatiseringsroboter. Men mens prompt engineering er et tilsynelatende brukervennlig grensesnitt takket v\u00e6re fokuset p\u00e5 samtale, gjenst\u00e5r det \u00e5 se om det kan erstatte eksisterende l\u00f8sninger.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">P\u00e5 mange m\u00e5ter har programvare som <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/\">ZAPTEST<\/a> allerede demokratisert programvareautomatiseringsmarkedet. No-code-verkt\u00f8y er her n\u00e5 som lar ikke-tekniske team bygge <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/rpa\">h\u00f8ykvalitets RPA-<\/a> roboter. Mens programvare som ChatGPT kan bygge bots, kan implementering og vedlikehold vise seg \u00e5 v\u00e6re vanskelig for alle som ikke er programvareingeni\u00f8rer og til og med de som er det.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c5 registrere interaksjoner mellom mennesker og datamaskiner fra GUI-en din og konvertere disse bevegelsene til kode er langt mer brukervennlig enn \u00e5 bruke ledetekster. N\u00e5r kombinert med LLMs potensiale til \u00e5 produsere ustabil og feilstr\u00f8d kode, er det rimelig \u00e5 si at RPA-programvare ikke kommer noen vei i overskuelig fremtid.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Konvertering_av_ustrukturerte_data\"><\/span><strong>#2. Konvertering av ustrukturerte data<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-56614\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/checklist-uat-1024x683.jpeg\" alt=\"sjekkliste uat, testverkt\u00f8y for nettapplikasjoner, automatisering og mer\" width=\"572\" height=\"381\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ustrukturerte data er ikke <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-robotic-process-automation-rpa\">Robotic Process Automation<\/a> sin sterke side. Teknologien ble ikke bygget for \u00e5 h\u00e5ndtere ting som e-post, bilder, lyd og mer. RPA-verkt\u00f8y trenger forh\u00e5ndsdefinerte datamodeller med organiserte strukturer.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En stor andel av de ustrukturerte dataene involverer naturlig spr\u00e5ktekst. Store spr\u00e5kmodeller er bygget for \u00e5 &laquo;forst\u00e5&raquo; denne informasjonen og trekke ut semantisk mening fra dem. Som s\u00e5dan skaper dette en betydelig mulighet for team som \u00f8nsker \u00e5 tolke disse tekstene og konvertere dem til et format som passer til RPA-verkt\u00f8y.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mange team har brukt naturlig spr\u00e5kbehandling (NLP) i \u00e5revis for \u00e5 hjelpe dem med sentimentanalyse. Denne prosessen, ogs\u00e5 kjent som opinion mining, hjelper organisasjoner med \u00e5 holde oversikt over forbrukernes f\u00f8lelser og holdninger til merkevarer. I de fleste tilfeller brukes disse verkt\u00f8yene til \u00e5 oppdage positive, negative og n\u00f8ytrale f\u00f8lelser i tekst. Teknologien er imidlertid i stand til langt mer detaljert emosjonell deteksjon ogs\u00e5.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Selv om det er flere verkt\u00f8y p\u00e5 markedet som tilbyr denne funksjonaliteten, gir LLM&#8217;s en vei til mer allsidig bruk utover \u00e5 forst\u00e5 hvordan folk f\u00f8ler om et produkt eller en tjeneste. For eksempel har dataanalyse eksplodert i popularitet de siste \u00e5rene. Big Data gir bedrifter et forsprang ved \u00e5 la dem utlede innsikt og forst\u00e5else som hjelper med datadrevet beslutningstaking.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Robotic Process Automation-verkt\u00f8y kan hjelpe med \u00e5 samle inn data. Men som vi nevnte ovenfor, sliter de med spesifikke typer informasjon. N\u00e5r imidlertid RPA sammenkobles med AI-verkt\u00f8y som bruker store spr\u00e5kmodeller, kan samle store mengder data og bruke den til \u00e5 generere informasjonen som kreves for Business Intelligence (BI)-verkt\u00f8y.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En av de mer spennende aspektene ved Generative AI er dens evne til \u00e5 forst\u00e5 datainndata. Med riktig prompt engineering kan team gj\u00f8re disse dataene om til et format som fungerer for deres RPA-verkt\u00f8y.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">RPA kan bidra til \u00e5 gj\u00f8re Big Data-arbeidsflyten mer effektiv. For det f\u00f8rste kan du bruke den til \u00e5 hjelpe med b\u00e5de datainntasting og utvinning. Imidlertid er kanskje de mest verdifulle og spennende brukssakene \u00e5 bruke RPA-verkt\u00f8y for \u00e5 transformere, rense og laste inn data eller sikre at datamigrering g\u00e5r raskt, effektivt og n\u00f8yaktig.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Et annet viktig punkt \u00e5 merke seg er datastyring. Automatisering av dataforesp\u00f8rsler hjelper organisasjoner med \u00e5 holde seg kompatible og holder data ute av syne for manuelle arbeidere.  <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Test_automatisering\"><\/span><strong>#3. Test automatisering<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" alt=\"Top 30 Most Popular RPA (robotic process automation) Tools &amp; Software\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-51170\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/zaptest-1-1024x512.gif\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"512\"><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/a-complete-guide-to-software-testing-automation\">Testautomatisering<\/a> har tatt fart i programvareutviklingskretser fordi det gir en raskere m\u00e5te \u00e5 verifisere programvare p\u00e5. Testing og kvalitetssikring har tradisjonelt v\u00e6rt dyre og tidkrevende prosesser; testautomatisering gir en l\u00f8sning p\u00e5 begge disse utfordringene.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En av de f\u00f8rste tingene som rask ingeni\u00f8r kan gj\u00f8re er \u00e5 forbedre kvaliteten p\u00e5 testtilfeller. Med de riktige sp\u00f8rsm\u00e5lene kan disse maskinene analysere testtilfeller og identifisere problemer og l\u00f8sninger. Denne prosessen kan \u00f8ke omfanget av testtilfeller og f\u00f8re til mer omfattende tester.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Du kan for eksempel mate en stor spr\u00e5kmodellkode p\u00e5 omtrent samme m\u00e5te som en menneskelig anmelder. Disse maskinene kan raskt kj\u00f8re gjennom koden og oppdage feil, feil og til og med identifisere ytelsesproblemer. Kanskje mer spennende, LLM-er tilbyr ogs\u00e5 muligheten for \u00e5 fullf\u00f8re testcase-kode fra bare utdrag, og akselerere opprettelsen av testcases.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Rask ingeni\u00f8rarbeid har som m\u00e5l \u00e5 takle mange av problemene som har drevet fremveksten av <a href=\"https:\/\/www.zaptest.com\/what-is-agile-testing-process-life-cycle-methods-implementation\">Agile\/DevOps-<\/a> tiln\u00e6rming til programvareutvikling. Ingeni\u00f8rer vil ha effektive, lett repeterbare tester som kan oppdage problemer f\u00f8r applikasjoner distribueres. Tanken her er at ved \u00e5 frigj\u00f8re tid kan programvareutviklere konsentrere seg om mer kreative og verdidrevne oppgaver.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Som skissert i en klassisk artikkel,<\/span> <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/254034665_Technical_Debt_in_Test_Automation\"><span style=\"font-weight: 400;\">Technical Debt in Test Automation<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  (K. Wiklund, 2012), kan programvareutviklingsteam st\u00f8te p\u00e5 problemer hvis de bruker for mye tid p\u00e5 manuell testing og verifisering av programvaren. Startkostnader for testautomatiseringsl\u00f8sninger, mangel p\u00e5 automatiseringserfaring, og til og med en preferanse for eldre metoder kan bidra til disse nedgangene.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En av de mest interessante aspektene ved Agile programvareutvikling involverer<\/span> <a href=\"https:\/\/scaledagileframework.com\/behavior-driven-development\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Behavior-Driven Development (BDD).<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">  Konseptet refererer til utvikling av programvare med forventet brukeratferd. Selv om implementering av denne tiln\u00e6rmingen klart kan spare tid, sliter mange team med \u00e5 bringe denne automatiseringen til live. LLM-er kan imidlertid tilby en l\u00f8sning.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Noen av de vanligste symptomene p\u00e5 teknisk gjeld inkluderer d\u00e5rlig dokumentasjon og mangel p\u00e5 robust testing. Dette er problemer som dagens LLM kan bidra til \u00e5 l\u00f8se. Imidlertid er andre bemerkelsesverdige symptomer, som refactoring, for komplekse for n\u00e5v\u00e6rende Generative AI, og kan ikke resultere i tidsbesparelser.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Siste_tanker\"><\/span><strong>Siste tanker<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-59582\" src=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png\" alt=\"alfa-testing vs beta-testing\" width=\"107\" height=\"179\" srcset=\"https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80.png 479w, https:\/\/www.zaptest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/img80-180x300.png 180w\" sizes=\"(max-width: 107px) 100vw, 107px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Generative AI-applikasjoner har et enormt potensial. Det brukervennlige, samtalegrensesnittet kan imidlertid v\u00e6re misvisende. Mange tror at det er enkelt \u00e5 generere kvalitetsresultater fra disse maskinene. Imidlertid er utmerket prompt engineering mer komplisert enn du kanskje forventer.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Effektiv prompt engineering krever mye pr\u00f8ving og feiling. Det krever ogs\u00e5 mye omtanke p\u00e5 vegne av ingeni\u00f8ren for \u00e5 sikre at svarene er nyttige. Til slutt er det viktig \u00e5 sjekke og etterpr\u00f8ve arbeidet p\u00e5 grunn av det godt publiserte potensialet for feil.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Selv om raske ingeni\u00f8rjobber kan \u00f8ke, er ikke alle overbevist. Oguz A. Acar skriver i Harvard Business Review og kommer med et fascinerende argument  <\/span><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2023\/06\/ai-prompt-engineering-isnt-the-future\"><span style=\"font-weight: 400;\">&laquo;Fremtidige generasjoner av AI-systemer vil bli mer intuitive og dyktige til \u00e5 forst\u00e5 naturlig spr\u00e5k, noe som reduserer behovet for omhyggelig konstruerte sp\u00f8rsm\u00e5l.&raquo;<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uansett hva fremtiden bringer, vil Generative AI v\u00e6re der i miksen. Mens rask ingeni\u00f8rarbeid har mye l\u00f8fte, er det vanskelig \u00e5 si sikkert hvilken rolle den vil spille.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Interessant nok er programvare for automatisering av programvaretest allerede fullpakket med brukstilfeller og suksesshistorier som viser dens egnethet for \u00e5 fremskynde programvareutvikling uten \u00e5 g\u00e5 p\u00e5 akkord med n\u00f8yaktighet eller omfattende verifisering av applikasjoner.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Verkt\u00f8y som ZAPTEST lar utviklere allerede l\u00f8se problemer som utilstrekkelig tid og ressurser, teknisk gjeld, dokumentasjon og omfattende testing og RPA. Dessuten er disse verkt\u00f8yene mer brukervennlige enn prompte engineering, noe som gj\u00f8r dem langt mer passende alternativer for ikke-tekniske team. Som alltid ligger det virkelige potensialet i skj\u00e6ringspunktet mellom disse spennende automatiseringsteknologiene.  <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ChatGPT, Bard og andre fremtredende store spr\u00e5kmodeller (LLM) har dominert nyhetsstr\u00f8mmene v\u00e5re det siste \u00e5ret. Og med rette. Disse spennende teknologiene gir oss et glimt inn i fremtiden, kraften og mulighetene til AI. Mens mye av den offentlige spenningen har sentrert seg rundt \u00e5 lage tekst, bilder og video, kan disse verkt\u00f8yene brukes til mange [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":14624,"featured_media":69165,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"Prompt Engineering i Software Automation - Def. & Prosess","_seopress_titles_desc":"L\u00e6r om de spesifikke implementeringene og anvendelsene av teknologien i programvaretesting og RPA fra Generative AI og Prompt Engineering.","_seopress_robots_index":"","_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","footnotes":"","beyondwords_generate_audio":"","beyondwords_integration_method":"","beyondwords_project_id":"","beyondwords_content_id":"","beyondwords_preview_token":"","beyondwords_player_content":"","beyondwords_player_style":"","beyondwords_language_code":"","beyondwords_language_id":"","beyondwords_title_voice_id":"","beyondwords_body_voice_id":"","beyondwords_summary_voice_id":"","beyondwords_error_message":"","beyondwords_disabled":"","beyondwords_delete_content":"","beyondwords_podcast_id":"","beyondwords_hash":"","publish_post_to_speechkit":"","speechkit_hash":"","speechkit_generate_audio":"","speechkit_project_id":"","speechkit_podcast_id":"","speechkit_error_message":"","speechkit_disabled":"","speechkit_access_key":"","speechkit_error":"","speechkit_info":"","speechkit_response":"","speechkit_retries":"","speechkit_status":"","speechkit_updated_at":"","_speechkit_link":"","_speechkit_text":""},"categories":[484],"tags":[],"class_list":{"0":"post-69156","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-ai-no"},"acf":{"short_name":"Rask utvikling i programvareautomatisering"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69156","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/14624"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=69156"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69156\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69165"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=69156"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=69156"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zaptest.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=69156"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}