5 Kasagaran nga Sayop nga Paghunahuna Bahin sa AI sa Pagsulay sa Software
Ang buzz sa palibot sa artificial intelligence (AI) nakaabot sa matag suok sa industriya sa tech, ug ang pagsulay sa software dili eksepsiyon. Samtang ang mga gamit sa pagsulay nga gipadagan sa AI nakakuha og traksyon, nagdala sila usa ka balud sa kahinam, apan usa usab ka patas nga bahin sa kalibog ug dili realistiko nga mga gilauman. Daghang mga organisasyon ang nagpanuko sa pagsagop Pagsulay sa AI tungod sa mga sayop nga pagsabot bahin sa pagkakomplikado niini, o ilang gipaabot nga masulbad niini ang tanan nilang mga hagit sa pagsiguro sa kalidad sa tibuok gabii.
Ang pagsabut kung unsa ang mahimo ug dili mahimo sa AI sa natad sa pagsulay hinungdanon alang sa paghimo og nahibal-an nga mga desisyon. Niining artikuloha, among wagtangon ang lima sa labing kasagarang sayop nga pagsabot bahin sa AI sa software testing, nga makatabang kanimo sa pagbulag sa kamatuoran gikan sa fiction ug magtakda ug realistiko nga mga pagdahom alang sa imong estratehiya sa pagsulay.
Kaundan
Sayop nga Pagtuo #1: Hingpit nga Ilisan sa AI ang Mga Manwal nga Tester
Tingali ang labing kaylap nga kahadlok sa QA Ang komunidad mao nga ang AI maghimo sa mga pagsulay sa tawo nga dili na magamit. Kini nga sayop nga pagsabut kasagaran mosangpot sa pagsukol gikan sa mga tim sa pagsulay ug nagmugna sa wala kinahanglana nga kabalaka bahin sa kasiguruhan sa trabaho. Ang reyalidad labi pa nga nuanced. Ang AI milabaw sa pagdumala sa balik-balik, data-intensive nga mga buluhaton sama sa regression testing ug pattern recognition. Bisan pa, ang mga pagsulay sa tawo nagdala sa kritikal nga panghunahuna, pagkamamugnaon, kahibalo sa domain, ug empatiya nga dili mahimo nga masundog sa AI.
Ang kaugmaon sa pagsulay dili bahin sa pag-ilis sa AI sa mga tawo, apan sa pagdugang sa katakus sa tawo sa AI. Ikonsiderar ang exploratory testing, diin ang mga tester aktibong nag-imbestiga sa usa ka aplikasyon nga walay gitakda nang daan nga mga script. Nagkinahanglan kini og intuition ug pagsabot sa pamatasan sa tiggamit. Sa susama, ang pag-evaluate sa kasinatian sa user ug pag-assess kung ang usa ka feature nakatuman ba sa mga kinahanglanon sa negosyo tanan nanginahanglan og tawhanong paghukom. Mahimong i-offload sa mga tester ang kalibutanon nga buluhaton sa mga sistema sa AI ug ipunting ang ilang kahanas sa mga kalihokan nga adunay taas nga kantidad sama sa estratehiya sa pagsulay ug komplikado nga disenyo sa senaryo. Ang papel nag-uswag, dili mawala.
Sayop nga Pagtuo #2: Ang Pagsulay sa AI Wala Nagkinahanglan og Interbensyon sa Tawo
Ang laing kasagarang dili pagsinabtanay mao nga sa higayon nga imong ipatuman ang AI testing, mahimo nimo kining itakda ug kalimtan kini. Kusog ang pagdani sa bug-os nga autonomous nga pagsulay, apan wala kini nagpakita kung giunsa ang paglihok sa AI sa praktis. Ang mga modelo sa AI nanginahanglan mga datos sa pagbansay aron mahibal-an ang mga sumbanan ug makahimo og tukma nga mga panagna. Kung una nimong gipatuman ang pagsulay sa AI, ang sistema nanginahanglan mabinantayon nga pag-configure, pagbansay sa imong piho nga aplikasyon, ug padayon nga pag-monitor aron masiguro nga kini ang pag-ila sa tinuod nga mga isyu kaysa pagmugna og mga sayup nga positibo.
Ang pagdumala sa tawo nagpabilin nga hinungdanon sa tibuok AI testing lifecycle. Kinahanglan nga i-validate sa mga tester ang mga nahibal-an sa AI, maghatag feedback aron mapauswag ang katukma niini, ug i-adjust ang mga parameter samtang nag-uswag ang aplikasyon. Kung nahibal-an sa AI ang usa ka anomaliya, kinahanglan nga mahibal-an sa usa ka tawo kung kini usa ka kritikal nga bug, usa ka gamay nga isyu, o usa lamang ka pagbag-o sa gipaabut nga pamatasan. Samtang ang imong aplikasyon nag-agi sa mga update ug ang mga bag-ong bahin gidugang, ang AI system kinahanglan nga magbansay pag-usab aron masabtan kini nga mga pagbag-o. Hunahunaa ang AI isip usa ka maayo kaayo nga katabang nga nakakat-on ug nag-uswag sa paglabay sa panahon, apan kinahanglan kanunay nga giya gikan sa mga eksperyensiyado nga propesyonal.
Sayop nga Pagtuo #3: Ang Pag-implementar sa Pagsulay sa AI Sobra Kakomplikado ug Mahal
Daghang mga koponan ang nagtuo nga ang pagsulay sa AI ma-access lamang sa mga organisasyon nga adunay daghang badyet ug dedikado nga mga tim sa siyensya sa datos. Kini nga panan-aw kanunay nga nagpugong sa gagmay nga mga koponan bisan sa pagsuhid sa mga solusyon nga gipadagan sa AI. Samtang ang lebel sa negosyo sa AI testing platform mahimong mahal, ang talan-awon miuswag pag-ayo. Daghang modernong AI testing tools ang gidesinyo uban sa user-friendly sa hunahuna, nga nagkinahanglan ug gamay nga machine learning expertise para makasugod. Ang mga solusyon nga nakabase sa cloud naghimo usab sa pagsulay sa AI nga mas dali nga ma-access pinaagi sa pagwagtang sa panginahanglan alang sa mahal nga pamuhunan sa imprastraktura.
Ang yawe mao ang pagsugod sa gamay ug hinayhinay nga pagsukod. Pagsugod pinaagi sa pag-ila sa usa ka lugar diin ang AI makahatag dayon nga kantidad, sama sa visual regression testing o pagmentinar sa pagsulay. Daghang open-source nga mga gambalay ug barato nga mga kapilian sa komersiyo nagsilbi sa mga team nga lainlain ang gidak-on. Ang pagpamuhunan kinahanglan nga tan-awon pinaagi sa lente sa long-term nga bili, tungod kay ang AI testing makapakunhod pag-ayo sa oras nga gigugol sa regression testing ug makadakop sa mga bug sa sayo pa sa development cycle. Alang sa mga platform sama sa testRigor, ang focus mao ang paghimo sa AI nga ma-access nga wala magkinahanglan og lawom nga teknikal nga kahibalo, nga nagtugot sa mga team sa paggamit sa intelihenteng automation nga walay pagkakomplikado.
Sayop nga pagsabot #4: Ang AI Makasulay sa Tanan nga Awtomatikong Gikan sa Unang Adlaw
Ang saad sa dali, komprehensibo nga pag-automate sa pagsulay makapadani, apan nagtakda kini nga dili realistiko nga mga gilauman. Gilauman sa pipila ka mga organisasyon nga ang pagpatuman sa pagsulay sa AI mag-automate dayon sa ilang tibuuk nga suite sa pagsulay nga adunay hingpit nga katukma. Sa tinuud, ang mga sistema sa AI nanginahanglan oras aron mahibal-an ang pamatasan sa imong aplikasyon, masabtan ang normal batok sa dili normal nga mga sumbanan, ug magtukod usa ka base sa kahibalo. Ang pagka-epektibo sa artificial intelligence sa software testing motubo sa paglabay sa panahon samtang ang sistema nagproseso sa dugang nga datos ug makadawat og feedback sa mga panagna niini.
Ang labing malampuson nga pagpatuman sa pagsulay sa AI nagsunod sa usa ka hugna nga pamaagi. Ang biswal nga pagsulay ug pag-ila sa pattern mahimo’g makahatag og kantidad nga dali, samtang ang predictive analytics alang sa pag-prioritize sa pagsulay nanginahanglan mga datos sa kasaysayan aron mahibal-an ang mga uso. Pagsugod uban ang maayo nga gipasabut, lig-on nga mga lugar sa imong aplikasyon diin ang AI makakat-on sa mga sumbanan nga epektibo. Samtang gipamatud-an sa sistema ang bili ug katukma niini nga mouswag, hinayhinay nga palapdan ang sakup niini sa labi ka komplikado o kanunay nga pagbag-o nga mga lugar. Kini nga gisukod nga pamaagi nagtugot sa imong team sa pagtukod og pagsalig sa teknolohiya ug pagpalambo sa labing maayo nga mga gawi alang sa pagtrabaho kauban sa mga sistema sa AI.
Sayop nga Pagtuo #5: Ang Pagsulay sa AI Alang Lamang sa Dagkong Negosyo
Adunay padayon nga pagtuo nga ang pagsulay sa AI usa ka luho nga gitagana alang sa mga higante sa teknolohiya nga adunay daghang mga aplikasyon ug walay kutub nga mga kapanguhaan. Kini nga sayop nga pagsabot maoy hinungdan sa daghang gagmay ngadto sa medium-sized nga mga team nga isalikway ang pagsulay sa AI nga wala mag-usisa kon sa unsang paagi kini makabenepisyo sa ilang piho nga sitwasyon. Ang tinuod mao nga ang pagsulay sa AI makahatag hinungdanon nga kantidad bisan unsa pa ang gidak-on sa grupo o organisasyon. Ang gagmay nga mga koponan kanunay nga nag-atubang sa labi ka daghang pagpit-os aron makahimo labi pa nga gamay, nga naghimo kanila nga sulundon nga mga kandidato alang sa pagdugang sa AI.
Ang mga solusyon sa pagsulay sa AI nga nakabase sa cloud adunay demokrasya nga pag-access sa mga sopistikado nga kapabilidad sa pagsulay. Dili nimo kinahanglan nga mag-hire og mga data scientist o mamuhunan sa mahal nga imprastraktura. Daghang modernong mga plataporma ang nagtanyag sa mga modelo sa pagpresyo nga mabag-o nga nahiuyon sa gidak-on ug paggamit sa team, nga naghimo kanila nga ma-access sa mga startup ug nagtubo nga mga kompanya. Ang desisyon sa pagsagop sa pagsulay sa AI kinahanglan nga ibase sa imong piho nga mga hagit kaysa sa gidak-on sa imong organisasyon. Nakigbisog ka ba sa pagmentinar sa pagsulay samtang nagkadako ang imong aplikasyon? Ang mga pagsulay sa regression nagkonsumo ba og sobra sa imong siklo sa pagsulay? Kung oo ang imong tubag sa kini nga mga pangutana, ang pagsulay sa AI mahimo’g angay nga susihon bisan unsa pa ang gidak-on sa imong team.
Panapos
Ang AI sa pagsulay sa software usa ka gamhanan nga himan, apan dili kini salamangka. Ang lima ka sayop nga pagsabut nga among gisuhid nagpasiugda sa usa ka komon nga tema: Ang AI labing maayo nga nagtrabaho isip usa ka kolaborasyon nga kauban kaysa usa ka kompleto nga kapuli sa tawhanong paniktik ug pagdumala. Ang pagsabut niini nga mga kamatuoran makatabang sa pagtakda sa angay nga mga gilauman ug makapahimo sa mga team nga magamit ang AI nga epektibo.
Ang yawi sa malampuson nga pagsagop sa pagsulay sa AI mao ang pagduol niini nga adunay balanse nga panan-aw. Pagsugod sa realistiko nga mga katuyoan, paggahin ug oras sa husto nga pagpatuman ug pagbansay, ug tan-awa ang AI ingon usa ka pagpauswag sa imong naa na nga mga kapabilidad sa pagsulay kaysa usa ka pilak nga bala. Sa pagbuhat sa ingon, imong ibutang ang imong team aron maani ang tinuod nga mga benepisyo sa AI testing samtang naglikay sa mga lit-ag sa dili realistiko nga mga pagdahom.
May Kalabutan nga mga Martech Zone Content
