5 често срещани погрешни схващания за изкуствения интелект в софтуерното тестване
Шумът около изкуствения интелект (AI) е достигнала до всеки ъгъл на технологичната индустрия и софтуерното тестване не е изключение. С нарастването на популярността на инструментите за тестване, задвижвани от изкуствен интелект, те носят със себе си вълна от вълнение, но също така и доста объркване и нереалистични очаквания. Много организации или се колебаят да приемат Тестване на изкуствен интелект поради погрешни схващания за неговата сложност или се впускат в очакването той да реши всичките им предизвикателства относно осигуряването на качеството за една нощ.
Разбирането на това, което изкуственият интелект може и какво не може да прави в средата на тестване, е от решаващо значение за вземането на информирани решения. В тази статия ще развенчаем пет от най-често срещаните погрешни схващания за изкуствения интелект в софтуерното тестване, като ви помогнем да различите фактите от измислиците и да зададете реалистични очаквания за вашата стратегия за тестване.
Съдържание
Погрешно схващане №1: Изкуственият интелект ще замени напълно ръчните тестери
Може би най-разпространеният страх в QA общността е, че изкуственият интелект ще направи човешките тестери излишни. Това погрешно схващане често води до съпротива от страна на екипите за тестване и създава ненужно безпокойство относно сигурността на работното място. Реалността е далеч по-нюансирана. Изкуственият интелект се справя отлично с повтарящи се, интензивни на данни задачи, като регресионно тестване и разпознаване на модели. Човешките тестери обаче носят критично мислене, креативност, познания в областта и емпатия, които изкуственият интелект просто не може да възпроизведе.
Бъдещето на тестването не е свързано с това изкуственият интелект да замени хората, а по-скоро с това да разшири човешките възможности. Помислете за проучвателното тестване, при което тестерите активно изследват приложение без предварително дефинирани скриптове. Това изисква интуиция и разбиране на потребителското поведение. По подобен начин, оценяването на потребителското изживяване и преценката дали дадена функция наистина отговаря на бизнес изискванията, изискват човешка преценка. Тестерите могат да прехвърлят рутинни задачи на системи с изкуствен интелект и да съсредоточат експертния си опит върху дейности с висока стойност, като стратегия за тестване и проектиране на сложни сценарии. Ролята се развива, а не изчезва.
Погрешно схващане №2: Тестването на изкуствен интелект не изисква човешка намеса
Друго често срещано погрешно схващане е, че след като внедрите AI тестване, можете просто да го настроите и да го забравите. Привлекателността на напълно автономното тестване е силна, но не отразява как AI всъщност работи на практика. AI моделите се нуждаят от данни за обучение, за да научат модели и да правят точни прогнози. Когато за първи път внедрявате AI тестване, системата изисква внимателна конфигурация, обучение за вашето конкретно приложение и текущо наблюдение, за да се гарантира, че идентифицира реални проблеми, а не генерира фалшиви положителни резултати.
Човешкият надзор остава от съществено значение през целия жизнен цикъл на тестване на ИИ. Тестерите трябва да валидират констатациите на ИИ, да предоставят обратна връзка за подобряване на неговата точност и да коригират параметрите с развитието на приложението. Когато ИИ идентифицира аномалия, човек трябва да определи дали това е критична грешка, незначителен проблем или просто промяна в очакваното поведение. Тъй като приложението ви претърпява актуализации и се добавят нови функции, системата с ИИ се нуждае от преобучение, за да разбере тези промени. Мислете за ИИ като за висококвалифициран асистент, който се учи и усъвършенства с времето, но винаги се нуждае от насоки от опитни професионалисти.
Погрешно схващане №3: Внедряването на AI тестване е твърде сложно и скъпо
Много екипи приемат, че тестването на ИИ е достъпно само за организации със значителни бюджети и специализирани екипи за наука за данни. Това схващане често пречи на по-малките екипи дори да проучват решения, базирани на ИИ. Въпреки че платформите за тестване на ИИ на корпоративно ниво могат да бъдат скъпи, пейзажът се е развил значително. Много съвременни инструменти за тестване на ИИ са проектирани с мисъл за удобство за потребителя, изисквайки минимални познания за машинно обучение, за да започнете. Облачните решения също така направиха тестването на ИИ по-достъпно, като елиминираха необходимостта от скъпи инвестиции в инфраструктура.
Ключът е да започнете с малко и да мащабирате постепенно. Започнете с идентифициране на една област, в която изкуственият интелект (ИИ) би могъл да осигури незабавна стойност, като например визуално регресионно тестване или поддръжка на тестове. Няколко рамки с отворен код и достъпни търговски опции са подходящи за екипи с различни размери. Инвестицията трябва да се разглежда през призмата на дългосрочната стойност, тъй като ИИ тестването може значително да намали времето, прекарано в регресионно тестване, и да открие грешки по-рано в цикъла на разработка. За платформи като testRigor фокусът е върху това ИИ да бъде достъпен, без да се изискват задълбочени технически познания, което позволява на екипите да използват интелигентна автоматизация без сложността.
Погрешно схващане №4: Изкуственият интелект може да тества всичко автоматично от първия ден
Обещанието за незабавна, всеобхватна автоматизация на тестовете е привлекателно, но създава нереалистични очаквания. Някои организации очакват, че внедряването на AI тестване ще автоматизира незабавно целия им набор от тестове с перфектна точност. В действителност, AI системите се нуждаят от време, за да научат поведението на приложението ви, да разберат нормалните спрямо анормалните модели и да изградят база от знания. Ефективността на изкуствен интелект в софтуерното тестване нараства с времето, тъй като системата обработва повече данни и получава обратна връзка относно своите прогнози.
Най-успешните внедрявания на ИИ тестване следват поетапен подход. Визуалното тестване и разпознаването на модели могат да осигурят стойност сравнително бързо, докато прогнозният анализ за приоритизиране на тестовете изисква исторически данни, за да идентифицира тенденции. Започнете с добре дефинирани, стабилни области от вашето приложение, където ИИ може ефективно да изучава модели. Тъй като системата доказва своята стойност и точността се подобрява, постепенно разширявайте обхвата ѝ към по-сложни или често променящи се области. Този премерен подход позволява на вашия екип да изгради увереност в технологията и да разработи най-добри практики за работа заедно със системи с ИИ.
Погрешно схващане №5: Тестването на изкуствен интелект е само за големи предприятия
Съществува упорито убеждение, че тестването на ИИ е лукс, запазен за технологични гиганти с масивни приложения и неограничени ресурси. Това погрешно схващане кара много малки до средни екипи да отхвърлят тестването на ИИ, без да проучат как то би могло да е от полза за тяхната конкретна ситуация. Истината е, че тестването на ИИ може да осигури значителна стойност, независимо от размера на екипа или организацията. По-малките екипи често са изправени пред по-голям натиск да правят повече с по-малко, което ги прави идеални кандидати за разширяване на ИИ.
Решенията за тестване на изкуствен интелект, базирани в облак, демократизираха достъпа до усъвършенствани възможности за тестване. Не е нужно да наемате специалисти по данни или да инвестирате в скъпа инфраструктура. Много съвременни платформи предлагат мащабируеми ценови модели, които са съобразени с размера и употребата на екипа, което ги прави достъпни за стартиращи и развиващи се компании. Решението за приемане на тестване с изкуствен интелект трябва да се основава на вашите специфични предизвикателства, а не на размера на вашата организация. Затруднявате ли се с поддръжката на тестовете, докато приложението ви расте? Регресионните тестове заемат ли твърде голяма част от вашия тестов цикъл? Ако сте отговорили с „да“ на тези въпроси, тестването с изкуствен интелект може да си струва да се проучи, независимо от размера на екипа ви.
Заключение
Изкуственият интелект в софтуерното тестване е мощен инструмент, но не е магия. Петте погрешни схващания, които изследвахме, подчертават обща тема: изкуственият интелект работи най-добре като партньор за сътрудничество, а не като пълен заместител на човешкия интелект и надзор. Разбирането на тези реалности помага за определяне на подходящи очаквания и дава възможност на екипите да използват изкуствения интелект ефективно.
Ключът към успешното внедряване на ИИ тестване е да се подходи към него с балансирана перспектива. Започнете с реалистични цели, инвестирайте време в правилното внедряване и обучение и гледайте на ИИ като на подобрение на съществуващите ви възможности за тестване, а не като на чаровно лекарство. По този начин ще позиционирате екипа си да пожъне истинските ползи от ИИ тестването, като същевременно избягвате клопките на нереалистичните очаквания.
сроден Martech Zone съдържание
