مستقبل الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

تعتمد عمليات ضمان الجودة التقليدية على الاختبار اليدوي والحالات الاختبارية المحددة مسبقًا. في حين كانت هذه الطرق فعالة في الماضي، فإنها غالبًا ما تكون بطيئة ومستعدة للخطأ البشري وتؤدي إلى تأخيرات في التطوير وتكلفة منتفعة. ولا ي驚 أن تقرير جارتнер يُظهر أن 88٪ من قادة الخدمات يشعرون بأن نهج ضمان الجودة الحالي لا يلبي المعايير. ومع صعود الذكاء الاصطناعي، يمكن لضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي تمكين الفرق من تقديم برامج ذات جودة أعلى بأسرع ما يمكن. يشرح هذا المقال كيف يُ簡ّف الاختبار البرمجي باستخدام الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة، مع تحسين أداء المنتج.

ما هو ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

يستخدم ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي لتبسيط وآليّة أجزاء مختلفة من عملية الاختبار البرمجي. ويُدخل ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي عدة ابتكارات تقنية تُغيّر عملية الاختبار.

تُحلل نماذج التعلم الآلي البيانات التاريخية لاكتشاف المناطق عالية المخاطر وتحديد أولويات الحالات الاختبارية وتنظيم تغطية الاختبار. كما يُutomate الذكاء الاصطناعي توليد بيانات الاختبار، مما يُقلّل من الحاجة إلى المدخلات اليدوية.

مع الاختبار التكيفي، الذكاء الاصطناعي يُعدّل الحالات الاختبارية في الوقت الفعلي مع تغيير متطلبات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي تمكين المحققين من بناء وتشغيل الاختبارات بسهولة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

فوائد الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

هذه بعض الفوائد التي يقدمها ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي:

• زيادة الكفاءة: يأخذ الذكاء الاصطناعي على المهام المتكررة التي تُبطئ عملية ضمان الجودة. ونتيجة لذلك، يمكن لفريق ضمان الجودة التركيز على تقديم برامج تعمل بأداء عالٍ بدلاً من توليد الحالات الاختبارية وتتبع الأخطاء يدوياً. كما يُutomate الذكاء الاصطناعي توليد بيانات الاختبار، مما يُقلّل من الحاجة إلى المدخلات اليدوية. ونتيجة لذلك، يمكن لفريق ضمان الجودة تنفيذ حجم أكبر من الحالات الاختبارية وتغطية نطاق أوسع من السيناريوهات. ومع هذه المزايا، يمكن لضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة المنظمات على تقليل تكاليف ضمان الجودة بنسبة تزيد عن 50٪.
• تحسين الدقة: يُحسن التutomate المدعوم بالذكاء الاصطناعي دقة ضمان الجودة عن طريق القضاء على الأخطاء البشرية الشائعة في الاختبار اليدوي. ويتجاوز الاختبار التutomate الاختبار اليدوي بتقديم دقة تصل إلى 90٪. ونتيجة لذلك، يُصبح أكثر كفاءة في التعرف على الأنماط والأخطاء ومشاكل الأداء التي قد يفوتها المحققون اليدويون.
• الاختبار الذكي: يُحلل التعلم الآلي البيانات السابقة لتحديد المناطق عالية المخاطر ومساعدة في تحديد أولويات الحالات الاختبارية. من خلال الاختبار التكيفي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمحققين تحديث الحالات الاختبارية في الوقت الفعلي مع تغيير الاحتياجات والمتطلبات.

اتجاهات متصاعدة في ضبط جودة البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يُغيّر الذكاء الاصطناعي طريقة عمل فرق ضمان الجودة، من تسريع إنشاء الاختبارات إلى تحسين إدارة بيانات الاختبار. هذه بعض الاتجاهات المتصاعدة في ضبط جودة البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي:

الاختبار التutomate المدعوم بالذكاء الاصطناعي

أصبح إنشاء الحالات الاختبارية أسرع وأكثر دقة مع الذكاء الاصطناعي. وتُحلل أدوات مثل مُولّد حالة الاختبار التutomate من Taskade متطلبات البرمجيات وتُutomate الحالات الاختبارية تلقائياً لتغطية نطاق واسع من السيناريوهات. هذا يُبسط عملية الاختبار ويتأكد من عدم تفويت أي منطقة حرجة. ونتيجة لذلك، تُحسن التغطية والدقة، كل ذلك في وقت أقل.

الاستعادة التلقائية من فشل الاختبار

واحدة من المزايا القيمة للذكاء الاصطناعي هي الاستعادة التلقائية من فشل الاختبار أو “الاستعادة الذاتية”. TestRigor يُمتاز في هذا المجال، حيث يمكنه تعديل الاختبارات تلقائياً عند تغيير التطبيق. هذا يعني انخفاضاً في عدد Interruptions ووقت أقل لمعالجة خطوط الاختبار. ويفشل الاختبار فقط عندما يكتشف الذكاء الاصطناعي أخطاء ذات صلة بمتطلبات التطبيق.

تحليلات تنبؤية محسّنة لضمان الجودة

تُغوص أدوات مثل تلك المستخدمة من قبل Atlassian (TEAM ) في البيانات التاريخية لتنبؤ الفشلات المحتملة واكتشاف الأسباب الجذرية قبل أن تصبح مشاكل أكبر. هذا يسمح للفرق بالتركيز على المناطق عالية المخاطر ووضع أولويات الاختبار حيث يهمّ الأمر أكثر. ويشير McKinsey إلى أن هذه التحليلات يمكن أن تحسّن من موثوقية البرمجيات وتقلّل من تكاليف الضمان.

إدارة بيانات الاختبار المحسّنة

مع أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أصبحت إدارة بيانات الاختبار أكثر بساطة. وتُقدم حلول مثل توليد البيانات الاصطناعية وتمويه البيانات ضماناً ل rằng بيانات الاختبار تكون واقعية ودقيقة مع حماية المعلومات الحساسة. وتساعد البيانات الاصطناعية فرق ضمان الجودة على إجراء اختبارات ذات معنى مع الامتثال لتنظيمات حماية البيانات.

مراقبة مدعومة بالذكاء الاصطناعي

يوفر المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ملاحظات في الوقت الفعلي أثناء الاختبار، مما يعني أن القضايا يمكن اكتشافها ومعالجتها على الفور. وتتبع أدوات المراقبة الأداء عبر مختلف البيئات، مما يضمن أن البرمجيات تعمل بشكل متسق بغض النظر عن مكان تشغيلها. هذا يجعل فك المشاكل أسرع ويحافظ على الأداء على أعلى مستوى في ظل ظروف مختلفة.

تحديد أولويات الحالات الاختبارية المحسّن

مجال آخر حيث يُحدث الذكاء الاصطناعي تأثيراً كبيراً هو تحديد أولويات الحالات الاختبارية. وتستخدم أدوات مثل Deloitte Digital Tester نتائج الاختبارات السابقة وبيانات استخدام المنتج لتحديد الاختبارات الأكثر أهمية. وبالتالي، يمكن للفرق التركيز على الاختبارات الأكثر أهمية أولاً، مما يُقلّل من الاختبارات غير الضرورية ويعزز الكفاءة العامة في عملية ضمان الجودة.

كيف تستخدم أدوات الاختبار الشائعة الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

تُصبح أدوات الاختبار أكثر ذكاء وكفاءة من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. هذه بعض الأدوات الشائعة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراتها:

أدوات الاختبار التutomate

• يستخدم Selenium الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراته التutomate على الويب من خلال تحديد العناصر الديناميكية داخل التطبيقات الويب بفعالية. ويتضمن ميزة الاستعادة الذاتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تحتفظ بنصوص الاختبار محدثة عند تغيير عناصر التطبيق، مما يُقلّل من الحاجة إلى الصيانة اليدوية. هذا يجعل Selenium أداة متعددة الاستخدامات لآليّة الاختبارات الوظيفية عبر منصات ومتصفحات متعددة.
• يستخدم Appium الذكاء الاصطناعي لتبسيط اختبار التطبيقات المحمولة عبر منصات iOS وAndroid. ويتحكم تلقائياً في الكشف والتفاعل مع عناصر المحمول، مثل الإشارات والمدخلات. وفي النهاية، يساعد الذكاء الاصطناعي Appium على تبسيط عملية إنشاء الاختبار وتقديم تجربة اختبار موحدة للمستخدمين عبر كلا نظامي التشغيل المحمول.

أدوات إدارة الاختبار

• يُدمج TestRail الذكاء الاصطناعي لتبسيط إدارة الاختبار من خلال توليد الحالات الاختبارية عبر معالجة اللغة الطبيعية. ويتجاوز ذلك بتحديد أولويات كل حالة اختبار بناءً على المخاطر. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم TestRail الذكاء الاصطناعي لمساعدة في تصحيح الأخطاء، مما يجعل صيانة الاختبار أكثر كفاءة ويُقلّل من احتمال الأخطاء.
• يستخدم ALM Octane الذكاء الاصطناعي لتعزيز إدارة الاختبار والتحليلات. ويُقدم تحليل المخاطر الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي اختبارات للمناطق عالية المخاطر، مما يضمن تغطية القضايا الحرجة. وتساعد التحليل الجذري للمسببات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تحديد العيوب، بينما تُمكّن معالجة اللغة الطبيعية المستخدمين الفنيين وغير الفنيين من إنشاء اختبارات بسهولة باستخدام اللغة الطبيعية.

أدوات ضمان الجودة

• يُقدم TestCraft منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي وذات كود منخفض لاختبار التطبيقات الويب. ويتوليد تلقائياً سيناريوهات الاختبار ويتضمن الذكاء الاصطناعي لاستعادة الاختبارات تلقائياً عند تغيير الواجهة. هذا يُقلّل من الحاجة إلى التحديثات اليدوية.
• يُبسط ACCELQ آليّة الاختبار بمنصته المدعومة بالذكاء الاصطناعي وذات كود منخفض. ويدعم تطوير السلوك الموجه (BDD)، مما يعكس العمليات التجارية الحقيقية لإنشاء حالات اختبار قابلة لإعادة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي على إدارة آليّة الصفحات الويب والواجهات البرمجية الديناميكية المعقدة، مما يجعل ACCELQ فعالة جداً لاختبار التطبيقات الويب الحديثة والخدمات.
• يستخدم Parasoft الذكاء الاصطناعي لتعزيز منصته المستمرة لضمان الجودة بآليّة الاختبار الشاملة. ويُحسن الذكاء الاصطناعي تغطية الاختبار من الكود إلى الواجهة، مما يضمن موثوقية البرمجيات. وتُقدم المنصة أيضاً تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد فجوات الاختبار وتنظيم استراتيجية الاختبار بشكل عام.

تحديات وقيود ضبط الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي

في حين يُقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لضمان الجودة، هناك بعض التحديات التي يجب مراعاتها. أولاً، يتطلب إضافة الذكاء الاصطناعي إلى تدفق عمل ضمان الجودة استثماراً كبيراً في البداية. ويجب على الشركات تخصيص الوقت والموارد اللازمة في البداية لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

علاوة على التكلفة، يمكن أن يُؤثر البيانات غير الدقيقة أو المُحيزة على النتائج، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أقل فعالية في اكتشاف الأخطاء أو تحسين الاختبار. وهذا يرتبط ارتباطاً وثيقاً بالاهتمامات الأخلاقية المتزايدة. إذا تعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات المُحيزة، فإن النتائج سوف تعكس تلك الميول وتُشوه النتائج. يجب على فرق ضمان الجودة فحص البيانات وتحافظ على الشفافية على طول تدفق الاختبار لضمان العدالة.

وأيضاً، الذكاء الاصطناعي التوليدي لم يصل بعد إلى النضج الكامل في ضمان الجودة، خاصة في اختبار التطبيقات المحمولة. على سبيل المثال، لا يمكن لأدوات مثل ChatGPT اختبار التطبيقات عبر أجهزة محمولة متنوعة. هذا يُحدّ من قدرتهم على تحميل التطبيقات على أجهزة محددة أو إنشاء حالات اختبار مفصلة لوظائف معينة مثل شاشات تسجيل الدخول. وتُظهر هذه القيود أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، لكنه لم يُستبدل بعد بالاختبار اليدوي في بعض المجالات.

كيف سوف يؤثر الذكاء الاصطناعي على ضمان الجودة في المستقبل؟

مع اعتماد المزيد من فرق ضمان الجودة للذكاء الاصطناعي لفعاليته وضبطه الدقيق، سوف يُصبح جزءاً لا يتجزأ من تدفقات العمل. ونتيجة لذلك، سوف يكون هناك المزيد من الابتكار وسيُحدد معايير جديدة للسرعة والجودة في تطوير البرمجيات.

ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي يُصبح أيضاً جزءاً مركزياً من DevOps. وستسمح التكامل السلس لضمان اختبار مستمر ودورات إصدار أسرع. وستُصبح العمليات أكثر كفاءة، وستتحسن التعاون بين فرق التطوير وضمان الجودة.

وسوف يُصبح تدريب الموظفين أمراً ضرورياً مع تحول الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة. ويجب على المنظمات استثمار الأموال في التدريب لضمان أن الفرق قادرة على استغلال إمكانيات الذكاء الاصطناعي بالكامل. وستقود تلك التي تتكيف في عالم مدعوم بالذكاء الاصطناعي، بينما سوف تُفقد الأخرى المبادرة.

الكلمات الختامية

ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي يُعدّ لآليّة المهام المتكررة وتمكين الاختبار الأكثر ذكاء وكفاءة. من آليّة توليد الحالات الاختبارية إلى تحسين اكتشاف الأخطاء وتقليل وقت التسويق، يُحدد ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي معايير جديدة للسرعة والجودة.

ابقي في طليعة مستقبل ضمان الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي – تابع Unite.AI للحصول على أحدث التحديثات!