5 распаўсюджаных памылковых уяўленняў пра штучны інтэлект у тэсціраванні праграмнага забеспячэння
Шуміха вакол штучнага інтэлекту (AI) дасягнула ўсіх куткоў тэхналагічнай індустрыі, і тэсціраванне праграмнага забеспячэння не з'яўляецца выключэннем. Па меры таго, як інструменты тэсціравання на базе штучнага інтэлекту набіраюць абароты, яны прыносяць з сабой хвалю ажыятажу, але таксама і нямала блытаніны і нерэалістычных чаканняў. Многія арганізацыі альбо неахвотна ўкараняюць Тэставанне штучнага інтэлекту з-за памылковых уяўленняў аб яго складанасці, альбо яны пагружаюцца ў справу, чакаючы, што ён вырашыць усе іх праблемы з забеспячэннем якасці за адну ноч.
Разуменне таго, што можа і не можа рабіць штучны інтэлект у сферы тэсціравання, мае вырашальнае значэнне для прыняцця абгрунтаваных рашэнняў. У гэтым артыкуле мы развянчаем пяць найбольш распаўсюджаных памылковых уяўленняў пра штучны інтэлект у тэсціраванні праграмнага забеспячэння, дапамагаючы вам аддзяліць факты ад выдумкі і ўсталяваць рэалістычныя чаканні для вашай стратэгіі тэсціравання.
Змест
Памылка № 1: Штучны інтэлект цалкам заменіць ручных тэсціроўшчыкаў
Магчыма, самы распаўсюджаны страх у QA Супольнасць лічыць, што штучны інтэлект зробіць людзей-тэсціроўшчыкаў непатрэбнымі. Гэта памылковае меркаванне часта прыводзіць да супраціву з боку каманд тэсціроўшчыкаў і стварае непатрэбную трывогу з нагоды бяспекі працы. Рэальнасць значна больш складаная. Штучны інтэлект выдатна спраўляецца з паўтаральнымі задачамі, якія аб'ёмна апрацоўваюць дадзеныя, такімі як рэгрэсійнае тэсціраванне і распазнаванне шаблонаў. Аднак людзі-тэсціроўшчыкі прыўносяць крытычнае мысленне, творчасць, веды ў прадметнай вобласці і эмпатыю, якія штучны інтэлект проста не можа паўтарыць.
Будучыня тэсціравання — гэта не замена людзей штучным інтэлектам, а пашырэнне чалавечых магчымасцей з дапамогай штучнага інтэлекту. Разгледзім даследчае тэсціраванне, дзе тэсціроўшчыкі актыўна даследуюць прыкладанне без загадзя вызначаных сцэнарыяў. Гэта патрабуе інтуіцыі і разумення паводзін карыстальніка. Аналагічна, ацэнка карыстальніцкага досведу і ацэнка таго, ці сапраўды функцыя адпавядае бізнес-патрабаванням, патрабуюць чалавечага меркавання. Тэсціроўшчыкі могуць перакласці руцінныя задачы на сістэмы штучнага інтэлекту і засяродзіць свой вопыт на высокакаштоўных мерапрыемствах, такіх як стратэгія тэсціравання і распрацоўка складаных сцэнарыяў. Гэтая роля развіваецца, а не знікае.
Памылка № 2: Тэсціраванне штучнага інтэлекту не патрабуе ўмяшання чалавека
Яшчэ адно распаўсюджанае непаразуменне заключаецца ў тым, што пасля ўкаранення тэставання штучнага інтэлекту можна проста наладзіць яго і забыцца. Прывабнасць цалкам аўтаномнага тэставання вялікая, але яна не адлюстроўвае таго, як штучны інтэлект працуе на практыцы. Мадэлям штучнага інтэлекту патрэбныя навучальныя дадзеныя, каб вывучаць заканамернасці і рабіць дакладныя прагнозы. Пры першым укараненні тэставання штучнага інтэлекту сістэма патрабуе стараннай канфігурацыі, навучання вашай канкрэтнай праграме і пастаяннага маніторынгу, каб пераканацца, што яна выяўляе рэальныя праблемы, а не генеруе ілжыва спрацоўваючыя вынікі.
Чалавечы кантроль застаецца важным на працягу ўсяго жыццёвага цыклу тэсціравання штучнага інтэлекту. Тэсціроўшчыкі павінны правяраць высновы штучнага інтэлекту, даваць зваротную сувязь для павышэння яго дакладнасці і карэктаваць параметры па меры развіцця праграмы. Калі штучны інтэлект выяўляе анамалію, чалавек павінен вызначыць, ці з'яўляецца гэта крытычнай памылкай, нязначнай праблемай ці проста змяненнем у чаканай паводзінах. Па меры таго, як ваша праграма абнаўляецца і дадаюцца новыя функцыі, сістэме штучнага інтэлекту неабходна перанавучанне, каб разумець гэтыя змены. Уявіце сабе штучны інтэлект як вельмі здольнага памочніка, які вучыцца і ўдасканальваецца з цягам часу, але заўсёды мае патрэбу ў кіраўніцтве вопытных спецыялістаў.
Памылка № 3: Укараненне тэставання штучнага інтэлекту занадта складанае і дарагое
Многія каманды мяркуюць, што тэставанне штучнага інтэлекту даступна толькі арганізацыям са значнымі бюджэтамі і спецыялізаванымі камандамі па апрацоўцы дадзеных. Такое ўспрыманне часта перашкаджае невялікім камандам нават вывучаць рашэнні на базе штучнага інтэлекту. Хоць платформы для тэставання штучнага інтэлекту карпаратыўнага ўзроўню могуць быць дарагімі, сітуацыя значна змянілася. Многія сучасныя інструменты для тэставання штучнага інтэлекту распрацаваны з улікам зручнасці выкарыстання і патрабуюць мінімальных ведаў у галіне машыннага навучання для пачатку працы. Воблачныя рашэнні таксама зрабілі тэставанне штучнага інтэлекту больш даступным, ліквідуючы неабходнасць дарагіх інвестыцый у інфраструктуру.
Галоўнае — пачынаць з малога і паступова маштабаваць. Пачніце з вызначэння адной вобласці, дзе штучны інтэлект можа прынесці неадкладную карысць, напрыклад, візуальнае рэгрэсійнае тэставанне або абслугоўванне тэстаў. Некалькі фрэймворкаў з адкрытым зыходным кодам і даступныя камерцыйныя варыянты разлічаны на каманды рознага памеру. Інвестыцыі варта разглядаць з пункту гледжання доўгатэрміновай каштоўнасці, бо тэставанне штучнага інтэлекту можа значна скараціць час, які затрачваецца на рэгрэсійнае тэставанне, і выявіць памылкі раней на этапе распрацоўкі. Для такіх платформаў, як testRigor, асноўная ўвага надаецца таму, каб зрабіць штучны інтэлект даступным без неабходнасці глыбокіх тэхнічных ведаў, што дазваляе камандам выкарыстоўваць інтэлектуальную аўтаматызацыю без складанасцей.
Памылка № 4: Штучны інтэлект можа аўтаматычна тэставаць усё з першага дня
Абяцанне імгненнай, комплекснай аўтаматызацыі тэсціравання прывабнае, але яно стварае нерэалістычныя чаканні. Некаторыя арганізацыі чакаюць, што ўкараненне тэсціравання штучнага інтэлекту адразу аўтаматызуе ўвесь іх набор тэстаў з ідэальнай дакладнасцю. Насамрэч, сістэмам штучнага інтэлекту патрэбен час, каб вывучыць паводзіны вашага прыкладання, зразумець нармальныя і анамальныя заканамернасці і стварыць базу ведаў. Эфектыўнасць штучны інтэлект у тэсціраванні праграмнага забеспячэння расце з цягам часу, па меры таго, як сістэма апрацоўвае больш дадзеных і атрымлівае зваротную сувязь па сваіх прагнозах.
Найбольш паспяховыя ўкараненні тэсціравання штучнага інтэлекту прытрымліваюцца паэтапнага падыходу. Візуальнае тэсціраванне і распазнаванне шаблонаў могуць прынесці карысць адносна хутка, у той час як прагнастычная аналітыка для прыярытэтызацыі тэстаў патрабуе гістарычных дадзеных для выяўлення тэндэнцый. Пачніце з добра акрэсленых, стабільных абласцей вашага прыкладання, дзе штучны інтэлект можа эфектыўна вывучаць шаблоны. Па меры таго, як сістэма даказвае сваю каштоўнасць і паляпшае дакладнасць, паступова пашырайце яе сферу прымянення на больш складаныя або часта зменлівыя вобласці. Гэты вымераны падыход дазваляе вашай камандзе ўмацаваць давер да тэхналогіі і распрацаваць перадавыя практыкі для сумеснай працы з сістэмамі штучнага інтэлекту.
Памылка № 5: Тэставанне штучнага інтэлекту толькі для буйных прадпрыемстваў
Існуе ўстойлівае меркаванне, што тэставанне штучнага інтэлекту — гэта раскоша, даступная толькі тэхналагічным гігантам з велізарнымі праграмамі і неабмежаванымі рэсурсамі. Гэта памылковае меркаванне прымушае многія малыя і сярэднія каманды ігнараваць тэставанне штучнага інтэлекту, не вывучаючы, як яно можа прынесці карысць іх канкрэтнай сітуацыі. Праўда ў тым, што тэставанне штучнага інтэлекту можа прынесці значную карысць незалежна ад памеру каманды або арганізацыі. Меншыя каманды часта сутыкаюцца з большым ціскам, каб рабіць больш з меншымі рэсурсамі, што робіць іх ідэальнымі кандыдатамі для пашырэння штучнага інтэлекту.
Воблачныя рашэнні для тэсціравання штучнага інтэлекту дэмакратызавалі доступ да складаных магчымасцей тэсціравання. Вам не трэба наймаць спецыялістаў па апрацоўцы дадзеных або ўкладваць грошы ў дарагую інфраструктуру. Многія сучасныя платформы прапануюць маштабуемыя мадэлі цэнаўтварэння, якія адпавядаюць памеру каманды і яе выкарыстанню, што робіць іх даступнымі для стартапаў і кампаній, якія развіваюцца. Рашэнне аб укараненні тэсціравання штучнага інтэлекту павінна грунтавацца на вашых канкрэтных праблемах, а не на памеры вашай арганізацыі. Ці маеце вы праблемы з абслугоўваннем тэстаў па меры росту вашага прыкладання? Ці займаюць рэгрэсійныя тэсты занадта шмат часу ў вашым цыкле тэсціравання? Калі вы адказалі "так" на гэтыя пытанні, тэсціраванне штучнага інтэлекту можа быць варта вывучыць незалежна ад памеру вашай каманды.
Conclusion
Штучны інтэлект у тэсціраванні праграмнага забеспячэння — магутны інструмент, але гэта не магія. Пяць памылковых уяўленняў, якія мы разгледзелі, падкрэсліваюць агульную тэму: ШІ лепш за ўсё працуе як партнёр па супрацоўніцтве, а не як поўная замена чалавечага інтэлекту і кантролю. Разуменне гэтых рэалій дапамагае ўстанаўліваць адпаведныя чаканні і дазваляе камандам эфектыўна выкарыстоўваць ШІ.
Ключ да паспяховага ўкаранення тэсціравання штучнага інтэлекту — падыходзіць да яго збалансавана. Пачніце з рэалістычных мэтаў, укладзіце час у належнае ўкараненне і навучанне і разглядайце штучны інтэлект як паляпшэнне вашых існуючых магчымасцей тэсціравання, а не як панацэю. Робячы гэта, вы дасце сваёй камандзе магчымасць атрымаць рэальныя перавагі тэсціравання штучнага інтэлекту, пазбягаючы пры гэтым пастак нерэалістычных чаканняў.
роднасны Martech Zone змест
