Generativ kunstig intelligens i programvareutvikling og -testing: brukstilfeller og beste praksis | IoT Now News & Reports

ChatGPT har gjort kraften til generativ AI tilgjengelig for alle, og det er noe som blir bredt omfavnet. EN Gartner-undersøkelse fra mai i år forteller oss at ChatGPT har ført til en økning i AI-investeringer, med 70 % av organisasjonene som sa at de var i "utforskningsmodus" med teknologien, og VC-firmaer investerte mer enn $ 1.7 milliarder i generative AI-løsninger bare de siste tre årene.

Flere sektorer kan tjene på generative AIs evner for veiledning og automatisering, men programvareutvikling og testing vil bli fullstendig forstyrret. Alt vi som utviklere og testere gjør vil bli forsterket av AI, med noen praksis som blir fullstendig erstattet eller fortrengt. ChatGPT kan allerede bygge 90 % av koden som utviklere krever. Med litt rask ingeniørarbeid kan den komme 100 % av veien dit mye raskere enn et menneske kunne.

Dette har et enormt potensial for produktivitet og produksjonsgevinster. Men det betyr også at suksessen til kvalitetsingeniør er avhengig av å fremme tverrfunksjonelt samarbeid innenfor og utenfor en organisasjon og, ærlig talt, utenfor menneskearten. Ved å ta i bruk noen beste praksis-prinsipper, kan kvalitetsingeniørteam bidra til å garantere suksess gjennom hele generativ AI integrasjonsprosess.

Avgrens integrasjonsstrategien din

I en tid med generativ kunstig intelligens har endringstakten i programvareutvikling og testing nådd enestående nivåer. Med sofistikert teknologi som forbedrer tiden for å gå til markedet, kommer konkurrentenes produkter raskere enn noen gang før, og digital opplevelse blir en ny konkurransedifferensiator. Applikasjonen din må være tilgjengelig, kjøre problemfritt og alt annet enn å eliminere feil og avbrudd bare for å bli ansett som "funksjonell"!

Til tross for sine begrensninger, kan generativ kunstig intelligens være enormt nyttig når vi spiller scenarier og lar oss tenke på problemer på nye måter, noe som øker tilliten vår til enhver anstrengelse. Bransjen må eksperimentere med måter å bruke dette på for å forutsi hvor ting vil gå galt, og for å gjenta ideer og hypoteser.

Hva er nøkkelområdene å fokusere på når det gjelder integrasjon, og hvordan får vi mest mulig verdi ut av generativ AI?

Beste praksis for generativ AI

For det første er det avgjørende å oppmuntre til en kultur for tilbakemelding og læring, der team åpent kan dele innsikt og erfaringer, for kontinuerlig forbedring av kvalitetsteknikk. Å ta med generative AI-modeller inn i disse tilbakemeldingsløkkene vil forbedre teamets evne til å oppdage feil og rette dem tidlig.

Etablering av mekanismer for å samle tilbakemeldinger fra sluttbrukere, interessenter og kundestøtteteam – og for å mate denne informasjonen inn i AI-en din – vil hjelpe deg med å prioritere kvalitetsforbedringer. Målet bør være å skape effektive tilbakemeldingssløyfer som kan kombineres menneskelig intelligens (HI) med AI, kontinuerlig testing (CT) og kontinuerlig overvåking (CM) metoder, som sikrer at utgivelser blir mer pålitelige og feilfrie.

For det andre er det veldig viktig at generative AI-modeller gjennomgår streng verifisering og testing for å vurdere deres pålitelighet, nøyaktighet og ytelse. Gjenkjenne teknologiens begrensninger, utvikle robuste valideringsprosedyrer for å evaluere resultatene og etablere omfattende testrammeverk – dette vil hjelpe deg med å avdekke potensielle skjevheter i AI-modellene.

"Gullstandarden" for verifisering må være en robust testmetode som ikke automatisk stoler på AI. Det fine med generativ AI er at du kan invitere interessentene dine til å veie inn eller gi følelser før du tar svarene ordrett, og det er disse interaksjonene som vil forbedre AI-modellen over tid, så vel som kvaliteten på svarene.

En annen viktig faktor bør være å ta i bruk en datadrevet tilnærming – dette kan i stor grad øke effektiviteten og effektiviteten til kvalitetsteknikk. Så bruk kraften til disse dataene.

Utnytt alle testresultatene dine, defektrapporter, ytelsesmålinger, og syntetiser denne informasjonen med AI for å hjelpe med å oppdage mønstre og gi innsikt i kvaliteten på programvaren din. Bruk AU til å definere nøkkelberegninger og KPIer som skal støtte overordnede kvalitetsberegninger.

Det siste du må være oppmerksom på er kontinuerlig overvåking. Kvalitetsteknikk bør ikke begrenses til kontinuerlig testing før produksjon alene. Implementer kontinuerlige overvåkingsmekanismer for å fange opp sanntidsdata om systemytelse, bruksmønstre, anomalier og tilbakemeldinger fra brukere. Dette muliggjør proaktiv identifisering av problemer og iterative forbedringer og advarer til slutt om forestående feil før den oppstår. Dette vil drive kontinuerlig forbedring av programvarekvaliteten.

Applikasjoner for generativ AI i kvalitetsteknikk

PwC rapporterte at 46 % av lederne vil investere i generativ kunstig intelligens i løpet av de neste 12-18 månedene. Dette er et vitnesbyrd om det økende antallet brukstilfeller på tvers av nøkkelbransjer som helsevesen, energi og logistikk. Tre av de mest nyttige applikasjonene for generativ AI i QE inkluderer spesifikt generering av testdata, defektprediksjon og analyse og testoptimalisering og prioritering.

For eksempel kan AI-drevne generative modeller lage syntetiske testdata som likner virkelige scenarier. Dette eliminerer behovet for manuell dataoppretting eller utvinning, noe som reduserer tiden og innsatsen som er involvert i administrasjon av testdata. Kvalitetsingeniører kan utnytte generativ AI for raskt å generere storskala, varierte og realistiske testdatasett, forenkle omfattende testing og redusere datarelaterte flaskehalser.

Generative AI-algoritmer kan også trenes på historiske defektdata for å forutsi potensielle defekter i programvaresystemer. Ved å analysere kodemønstre, designstrukturer og testdekning, kan AI-modeller identifisere områder som er utsatt for defekter og gi tidlige advarsler. Kvalitetsingeniører kan proaktivt løse disse problemene, forbedre den generelle kvaliteten på programvaren og redusere tiden og kostnadene forbundet med defektdeteksjon og løsning.

Testpakken kan optimaliseres ved å bruke Generativ AI for å prioritere testtilfeller basert på kritikalitet, kodedekning og risikofaktorer. AI-algoritmer kan analysere kodeendringer, historiske testresultater og systemkompleksitet for å bestemme de mest effektive testscenariene. Ved intelligent å velge og prioritere tester kan kvalitetsingeniører oppnå høyere testeffektivitet, raskere tilbakemeldingssykluser og forbedret programvarekvalitet.

Disse brukstilfellene blir alle brukt i ekte QE-scenarier for å støtte forretningsdrift. Imidlertid kan AI også spille en kritisk rolle i planleggingsstadiet. Utviklere og testere kan (og bør) bruke forskjellige AI-modeller for å generere nye ideer og tilnærminger ved å stille vanskelige spørsmål, og analysere ikke bare AI-svarene, men også tilnærmingene for å komme til konklusjonen. I stedet for å forvente et "riktig" svar fra AI, kan QE-team lære mye ved å eksperimentere. Dette vil bli en kritisk del av verdien vi henter fra AI i fremtiden.

Ser framover

Programvaretestere og utviklere er relativt foran kurven i deres tenkning om hva generativ AI betyr for fremtiden. Jobbene våre blir allerede redefinert, det stilles spørsmål om hvilke ferdigheter som fortsatt kreves, og spesialistkunnskap knyttet til anvendelse av AI i vår bransje utvikles veldig raskt. Men for alle, uansett yrke, blir fremtiden skrevet med AI i forkant – dette er ubestridelig.

Implikasjonene av dette vil være vidtrekkende. Det viktigste for bedrifter er å forbli smidig. AI beveger seg raskt, og å holde seg på toppen av ny teknologisk utvikling vil være avgjørende for suksess. Å fastsette integrasjonsstrategien din og strengt opprettholde beste standardpraksis som de som er nevnt ovenfor, vil være avgjørende for å oppnå forretningsmål og fremtidssikre driften.