Ekspertai teigia, kad dirbtinis intelektas gali patobulinti CX, kokybės užtikrinimą neatleisdamas darbo vietų
admin 
Dirbtinis intelektas gali būti kitas puikus dalykas pramonei, tačiau vartotojai vis dar baiminasi dėl jo trūkumų verslo ir skaitmeninių bandymų srityse.
Nors klientų patirtis (CX) ir kokybės vertinimas iš esmės skiriasi, su tuo susijusi rizika gali neapsiriboti vien pasitenkinimu. Vis dar sklando pasipiktinimas, kad dirbtinio intelekto varomos CX sistemos duoda prastesnių rezultatų ir kelia grėsmę žmonių darbo vietoms.
Dirbtinio intelekto valdomi skaitmeninio testavimo įrankiai kelia panašų susirūpinimą dėl tikslumo ir galimo žmogaus programinės įrangos testuotojų pakeitimo. „Gartner“ prognozuoja, kad iki 2027 m. 80 % įmonių į savo programinės įrangos inžinerijos procesus integruos AI papildytus testavimo įrankius. Be to, prognozuojama, kad programinės įrangos testavimo rinka nuo 2023 iki 2027 m. augs 5% metiniu augimo tempu (CAGR).
Šis augimas sukėlė baimę, kad AI gali pakeisti programinės įrangos testuotojus, o galimi testavimo gedimai gali kelti pavojų verslo programinės įrangos tiekimo grandinei.
Talas Barmeiras, AI pagrįstos programinės įrangos testavimo įmonės „BlinqIO“ įkūrėjas, mano, kad to nebus. Vietoj to ji mato, kad dirbtinis intelektas keičia žmonių testuotojų vaidmenį į „AI padedamus bandytojus“, kur AI padidina jų produktyvumą ir efektyvumą. Barmeiras teigia, kad baiminantis AI pakeisti testuotojus, neatsižvelgiama į jos bendradarbiavimo potencialą padidinti, o ne pakeisti jų galimybes.
„Nors AI integracija į programinės įrangos testavimą didėja, manau, kad mažai tikėtina, kad tai visiškai pakeis žmonių bandytojus. Dirbtinio intelekto papildyti įrankiai puikiai atlieka pasikartojančias, daug duomenų reikalaujančias užduotis, todėl žmonių bandytojai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnius testavimo scenarijus, kuriems reikia kritinio mąstymo ir sprendimų priėmimo įgūdžių“, – sakė ji „TechNewsWorld“.
Kova su dirbtinio intelekto baime pasitelkiant kelių kanalų strategijas
Žmonių darbuotojų kvalifikacijos tobulinimas, kad jie geriau atliktų savo darbą skambučių centruose, pardavimų pokalbiuose ir bandymų centruose, gali duoti panašių vaisių. Tuo metu Barmeiras pasiūlė, kad tradicinių bandytojų kvalifikacijos kėlimas naudoti dirbtinio intelekto įrankius gali žymiai padidinti produktyvumą ir efektyvumą.
„Integruodami dirbtinio intelekto įrankius, testuotojai gali automatizuoti kasdienius testavimo proceso aspektus, todėl jie gali atlikti daugiau testų per trumpesnį laiką ir tiksliau. Šis poslinkis ne tik pagreitina kūrimo ciklą, bet ir leidžia testuotojams sutelkti dėmesį į sritis, kurioms reikia gilesnės įžvalgos, pavyzdžiui, vartotojo patirtį ir saugumą“, – aiškino ji.
Barmeiras pateikia svarų pavyzdį, kaip AI naudojimas programinės įrangos testavimui gali pagerinti verslo rezultatus.
„Žmonės išliks būtini programinės įrangos testavimo metu, nes supranta kontekstą, interpretuoja niuansuotą vartotojų elgesį ir priima etiškus sprendimus. Dirbtinis intelektas yra įgudęs analizuoti duomenis ir nustatyti modelius, bet negali suprasti konteksto ar priimti verte pagrįstų sprendimų – sričių, kuriose žmogaus sprendimas yra labai svarbus“, – samprotavo ji.
Be to, pažanga, pvz., AI testavimo įrašymo priemonė, padidina AI testavimo galimybes automatizuodami bandymų scenarijų fiksavimą ir atkūrimą. Tačiau net ir naudojant tokias priemones, didinančias bandymų efektyvumą ir apimtį, žmogaus priežiūra tebėra būtina.
„Žmonės atlieka svarbų vaidmenį stebint ir interpretuojant rezultatus, užtikrinant, kad bandymai atitiktų etikos standartus ir verslo tikslus, ir suteikdami kontekstinį supratimą, kurio AI šiuo metu negali pasiekti vienas“, – pridūrė ji.
Atskiri naudojimo atvejai, bendri žmogaus vaidmenys
Ar tas pats loginis pagrindas taikomas dirbtinio intelekto žmonių pakeitimui kitais naudojimo atvejais? Barmeiro teigimu, dirbtinio intelekto poveikis užimtumui skirtinguose sektoriuose skiriasi. Kai kuriose srityse, pvz., gamyba ar duomenų įvedimas, AI gali pakeisti pasikartojančias užduotis, kurias tradiciškai atlieka žmonės.
„Tačiau srityse, kuriose reikalingi tarpasmeniniai įgūdžiai, kūrybiškas mąstymas ar sudėtingas sprendimų priėmimas, dirbtinis intelektas labiau padidina žmogaus gebėjimus, o ne juos pakeis. Svarbiausia yra panaudoti AI kaip įrankį, kuris papildo ir tobulina žmogaus įgūdžius“, – pastebėjo ji.
Barmeiras pasiūlė, kad įmonės turi pritaikyti savo kartais klaidingas prielaidas, kad pakeistų didėjantį anti-AI naudojimą klientų patirties situacijose. Jie gali tai padaryti sutelkdami dėmesį į skaidrumą, suasmeninimą ir valdymą, kad sumažintų didėjantį susirūpinimą dėl dirbtinio intelekto bendraujant su klientais.
„Tai reiškia, kad reikia aiškiai informuoti, kaip naudojamas dirbtinis intelektas, užtikrinti, kad sąveika būtų tokia pat suasmeninta ir empatiška, kaip ir žmonių, ir suteikti vartotojams galimybę rinktis tarp dirbtinio intelekto teikiamų ir žmonėms teikiamų paslaugų“, – sakė ji.
Programinės įrangos testavimo būsena
Pasak Barmeiro, programinės įrangos testavimo pramonė išgyvena reikšmingą transformaciją, kurią skatina AI ir mašininio mokymosi technologijų integravimas. Žaidžia du dalykai.
Vienas iš jų yra didelis dėmesys įprastų testavimo procedūrų automatizavimui, siekiant pagerinti efektyvumą. Kitas dalykas yra tvirtos saugumo ir našumo testavimo sistemos palaikymas.
„Šis perėjimas prie automatizavimo žymiai sutrumpina naujų programinės įrangos leidimų pateikimo į rinką laiką (TTM), o tai yra esminis pranašumas šiuolaikinėje sparčiai besivystančioje skaitmeninėje aplinkoje“, – tvirtino ji.
Įgalinus greitesnius diegimo ciklus, įmonės gali greičiau reaguoti į rinkos poreikius ir veiksmingiau kartoti atsiliepimus. Šis požiūris pagerina plėtros procesą ir padeda įmonėms išlikti konkurencingoms skaitmeninėje ekonomikoje.
Privalumai, trūkumai ir dirbtinio intelekto bandytojų ateitis
Automatizavimas labai pagreitina testavimo procesą ir sumažina žmogiškųjų klaidų skaičių. Tai leidžia testuotojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnius programinės įrangos aspektus, didinant testavimo efektyvumą ir tikslumą.
AI pagerina rankinį testavimą, nes veiksmingiau tvarko padidėjusį darbo krūvį arba sudėtingumą. Ši galimybė leidžia lengviau išplėsti testavimo pastangas, nes didėja programinės įrangos sudėtingumas ir verslo poreikiai.
Trūkumai apima galimybę nepastebėti problemų ir būtinybę nuolat atnaujinti, kad atitiktų naujus programinės įrangos pakeitimus. Barmeiras perspėjo, kad tam gali prireikti nuolatinių investicijų į laiką ir išteklius.
AI padedamų bandytojų ateitis atrodo daug žadanti, nes bus galimybė demokratizuoti sritį ir padaryti ją prieinamą pradiniame lygmenyje. AI įrankiai sumažina patekimo į rinką kliūtis, nes leidžia tiems, kurie turi mažiau techninių žinių, dalyvauti testavimo procesuose.
„Šis demokratizavimas reiškia, kad daugiau žmonių gali prisidėti prie programinės įrangos testavimo ir dalyvauti jame, plečiant talentų grupę ir skatinant naujoves“, – sakė ji.
Kokybės užtikrinimo pramonės pertvarkymas
Barmeiras tvirtino, kad dirbtinis intelektas žymiai pagerina kokybės užtikrinimo pramonę automatizuodamas įprastas užduotis ir pristatydamas sudėtingus įrankius, pvz., AI testavimo įrašymo įrenginį ir „Playwright“. Šie įrankiai veikia kartu, kad paspartintų testavimo procesą ir kartu užtikrintų aukštus programinės įrangos produktų kokybės ir patikimumo standartus.
Dirbtinio intelekto testo įrašymo priemonė atitinka testavimo reikalavimus ir efektyviai sukuria visą „Playwright“ testų rinkinį. Platformos kodo funkcija dar labiau supaprastina automatizavimo procesą, leisdama vartotojams kurti bandomuosius scenarijus per įrašytą sąveiką su svetaine, todėl nebereikia rankinio kodavimo.
