Signadot спонсировал этот пост.
Программное обеспечение проходит серьезную трансформацию с ростом генеративного ИИ. В то время как многие взволнованы способностью ИИ генерировать тесты, одного этого недостаточно.
Текущие подходы часто предполагают, что все типы тестирования-интеграция, сквозная, единица-могут быть полностью автогенерированы, поскольку модели могут записывать код. Но это не достигает поддержки следующего поколения устойчивого, сложного программного обеспечения.
Истинный прогресс требует систем, которые не только генерируют, но и поддерживают и развивают тесты с течением времени, включая стратегический надзор за человеком. Без этого тестирование, управляемое ИИ, не будет отвечать сложным требованиям современного развития.
Текущее состояние ИИ в тестировании: где оно не хватает
A-A-Assisted Testing по-прежнему находится в своем насилии, часто сосредотачиваясь на улучшениях на уровне поверхности, одновременно отсутствующие более глубокие, более трансформирующие возможности. Этот подход на ранней стадии выявляет два ключевых заблуждения, которые ограничивают его потенциал.
Узкое право собственности: Многие инструменты ИИ генерируют большие объемы тестов, но полагаются на людей, чтобы интерпретировать и поддерживать их. Это не уменьшает рабочую нагрузку-это добавляет к ней, поскольку тестеры должны теперь учитывать недостатки в испытаниях, сгенерированных AI, усложняют отладку и отсутствие шансов на адаптивное тестирование.
Стратегическое освещение и человеческое понимание: Большой языковой модель (LLM), вызванная пузырькой, выпускает края корпусов быстро, но только сырой охват плоско невозможно без ввода человека. Жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) широко варьируется в разных отраслях, что затрудняет эффективную эффективность ИИ методологии тестирования. Человеческий надзор имеет решающее значение для предназначения для областей высокого риска, расставлять приоритеты в критически важных потоках бизнеса и гарантирует, что стратегии тестирования соответствуют конкретным отраслевым и организационным потребностям.
Что должны делать системы тестирования ИИ
Чтобы преодолеть ограничения, системы тестирования, управляемые AI, должны развиваться за пределы простой генерации тестов, адаптируя тесты к изменениям кода, предлагая целевую информацию и владея всем жизненным циклом тестирования.
Генерировать и помочь развивать тесты: ИИ должен создавать тесты как для общих случаев, так и для краевых случаев и автоматически обновлять их по мере развития кода, сохраняя набор актуальна без дополнительной ручной работы.
Стратегический надзор с ИИ, управляемым ИИ: Люди устанавливают приоритеты на основе бизнес -целей. Между тем, ИИ прорезает шум, всплыв ключевые идеи и узоры, определяя области высокого риска и стратегии тестирования уточнения.
Владеть жизненным циклом тестирования: Помимо поколения, ИИ должен обрабатывать выполнение, обслуживание и интерпретацию. Связывая ошибки с проблемами GitHub и привязывая исправления для получения запросов, ИИ создает цикл обратной связи, который непрерывно улучшает тестирование в соответствии с реальной производительностью.
Как генеративный ИИ может преобразовать разработку программного обеспечения
Представьте себе, что генеративный ИИ не просто генерирует тесты, но и изменяет способ создания и масштабирования программного обеспечения. Сделано правильно, ИИ не будет просто автоматизировать задачи, он будет зажечь более быстрые инновации, бесстрашное развитие и более умные стратегии. И ка -а? Это становится более важным, направляя эти системы, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно.
Быстрая обратная связь для разработчиков
Ожидание часов или дней, чтобы увидеть, что -то сломало код? С тестированием ИИ мгновенно разработчики могут уверенно попробовать смелые идеи. Эта функция, которую вы не решались, рефактор? Теперь вы можете заняться этим без беспокойства.
Качество масштабирования с уверенностью
По мере роста компаний кодовые базы часто становятся грязными. Но представьте, что ИИ постоянно контролирует, ловя тонкие ошибки во время быстрого роста. Это похоже на то, что неутомимый партнер помогает вам быстро двигаться, не ломая вещи.
Развивающаяся роль QA: стратегический надзор
Обеспокоенный ИИ заменяет QA и разработчиков? Это делает наоборот. Вместо того, чтобы проводить ручные тесты, QA и разработчики будут направлять ИИ сосредоточиться на критических проблемах. В то время как ИИ может выполнять многие задачи, принятие решений о приоритетах в доменном слое является хитрым и все еще нуждается в вовлечении человека-именно здесь сияет ваш опыт.
Проблемы и путь вперед
Этот сдвиг не произойдет в одночасье. ИИ нужно время, чтобы стать надежным при принятии решений и уменьшить ошибки, такие как галлюцинации, в то время как команды постепенно укрепляют доверие. Начиная с малого — позволяя ИИ обрабатывать повторяющиеся тесты на дым, в то время как люди сосредотачиваются на сложных случаях — помогает облегчить переход. Поскольку ИИ оказывается надежным, QA может сдвинуться в сторону стратегического надзора, при этом ИИ захватывает повседневную тестирование.
Глядя в будущее: будущее тестирования
Поскольку ИИ улучшает свои возможности рассуждения и принятия решений, он будет развиваться от помощника агента, способного обрабатывать сложные задачи тестирования-от генерации и технического обслуживания до выполнения и интерпретации. Этот сдвиг освободит команды, чтобы сосредоточиться на стратегических целях, стимулировании инноваций и устойчивости. В то время как укрепление доверия к ИИ потребуется время, реальный прорыв произойдет, поскольку он станет более надежным, что приведет к более быстрому разработке, более низким затратам и более надежному, надежному программному обеспечению.
Интеграция генеративного ИИ в тестирование — это ключевой шаг в эволюции разработки программного обеспечения. По мере того, как системы ИИ станут более способными, они выходят за рамки простой автоматизации задач, чтобы принимать обоснованные решения, снижая человеческий надзор за стратегическим руководством. Охватывая эту технологию сегодня, прокладывает путь к будущему, когда разработчики могут вводить новшества бесстрашно, зная, что агенты ИИ имеют свою спину-обеспечивая высококачественный код, беспроблемное выравнивание и свободу раздвигать границы без колебаний.
Signadot-это платформа для тестирования Kubernetes для микросервисов. Используя Signadot, инженерные команды «сдвинуты налево», чтобы выяснить проблемы раньше и повысить доверие. Узнайте больше новейших из Signadot Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Анируд Раманатан является техническим директором Signadot, где он фокусируется на развитии нативного облака. До этого он работал в Google, сосредоточившись на базовых контроллерах Kubernetes и расширяемости. Он также является комитетом в проекте Apache Spark с акцентом на … Подробнее от Anirudh Ramanathan
