Команди, відповідальні за QA тестування можуть щодня перевіряти та знаходити баги у тисячах рядків коду. Їхня мета — допомогти створити кінцевий продукт, що працює згідно з очікуваннями, надає чудовий досвід користувачеві та ефективно працює. Традиційні методи тестування програмного забезпечення часто не спрацьовують, коли зростає число користувачів. Також, ці методи часто дорогі та неефективні. Команди потребують масштабовного, затратоефективного рішення.
З часом, коли функціонал програмного забезпечення ускладнюється, проводити ретельне тестування стає дедалі важче. У той же час, зростають очікування клієнтів. Команди тестувальників витрачають все більше зусиль на ручне тестування. Багато компаній відповідають на це, залучаючи більше людей до вирішення завдання. На жаль, таке рішення не можна назвати раціональним.
Тестування програмного забезпечення потребує модернізації
Гнучкі методи розробки та інші стратегії модернізації допомогли розробникам програмного забезпечення задовольнити потреби сучасних користувачів. Тепер з’явилась потреба у подібній модернізації ринку програмного забезпечення.
Поєднання штучного інтелекту та машинного навчання може створити інфраструктуру, де потенційні помилки коду можна визначити та виправити ще до, власне, їх появи. Чим більше даних аналізує програма з функцією машинного навчання, тим швидше вона навчається. Вивчені шаблони можна використати щоб передбачати які вхідні дані отримає програмне забезпечення.
Переваги впровадження штучного інтелекту та машинного навчання
Автоматизація процесу тестування програмного забезпечення
Мета використання штучного інтелекту та машинного навчання для тестування програмного забезпечення не в тому, щоб усунути людей від завдання. Натомість, технологія доповнює людські навички та інтуїцію і полегшує тестування на етапі життєвого циклу розробки ПЗ. Коли фірми з розробки ПЗ користуються послугами професіоналів з штучного інтелекту, які здатні впровадити новітні рішення у вже існуючі методи тестування, процес стає ретельнішим та зменшується кількість помилок.
На додаток, штучний інтелект може автоматизувати процес тестування. Знижуючи кількість одноманітних але необхідних завдань, штучний інтелект дозволяє тестувальникам зосередитись на вагоміших аспектах тестування. Це також дозволяє людям менше втомлюватись від виконання одноманітної роботи. Штучний інтелект також краще виконує тестувальні функції, в порівнянні зі звичайними інструментами автоматизації.
Алгоритми штучного інтелекту можна навчити знаходити, розпізнавати та аналізувати великі масиви даних, на що не здатна людина. Це пришвидшує процес тестування, знижує витрати, та підвищує ефективність.
Ось приклад. Уявіть традиційний інструмент тестування, що не в змозі відрізнити значення чи мету одного тесту від іншого. Штучний інтелект може проаналізувати останні зміни, нещодавні тести, та виконати лише те, що потрібно. У цей час розробники ПЗ можуть зосередитись на стратегічних завданнях.
Пошук та усунення багів
Баги з’являються протягом усього часу розробки ПЗ. Це — джерело смутку для розробників, тестувальників та кінцевих споживачів. Алгоритми машинного навчання можуть розпізнавати поганий код та визначати баги до того, як продукт вийде на стадію виробництва. Це означає, що команди тестувальників проводитимуть менше часу вишукуючи заховані баги. Штучний інтелект може визначати чи потрібно щось змінити у коді, щоб уникнути потенційних помилок.
Професіонали з використання штучного інтелекту у Brainberry
Члени нашої команди мають досить знань, щоб зрозуміти потреби вашого бізнесу, та визначити як тестування програмного забезпечення з використанням штучного інтелекту може покращити процеси у вашій компанії. Ми допоможемо вам знайти існуючі інструменти для задоволення ваших потреб, або зробити нові рішення з використанням технологій штучного інтелекту/штучного навчання для вас.