Transformační dopad generativní umělé inteligence na vývoj softwaru a inženýrství kvality

V průběhu let se kvalita softwaru a procesy, kterými je vytvořen, prosadily. To vedlo podniky k přechodu z Quality Assurance (QA) až Kvalitní inženýrství (QE). Díky tomu podniky začaly spojovat výsledky funkce jakosti s celkovými obchodními výsledky.

Se zvýšeným humbukem a přijetím novějších technologií jako např generativní AIje stále důležitější pochopit důsledky pro procesy, lidi a technologie a nové příležitosti pro funkci kvality.

V celém světě dochází k masivnímu nárůstu případů použití generativní AI Životní cyklus testování softwaru (STLC) a kvalitativní zásahy do generativních aplikací/systémů umělé inteligence. Na straně nabídky velcí giganti jako Microsoft, Google a Meta agresivně investují, aby ovládli generativní prostředí AI.

Podle World Quality Report 2023, 77 % organizací investuje do řešení AI, aby posílily své úsilí o QE. Očekává se, že tento trend bude pokračovat, protože stále více společností rozpozná výhody testování a automatizace řízené umělou inteligencí.

Kromě toho trh zažívá investice od předních poskytovatelů technologií specifických pro QE, jako jsou Copado, Katalon, Query Surge a Tricentis. Toto je vhodná doba, aby podniky pochopily, jak může funkce kvality změnit hru na jejich generativní cestě umělé inteligence.

Generativní umělá inteligence způsobila revoluci v různých odvětvích a její dopad je obzvláště hluboký ve vývoji softwaru a inženýrství kvality (QE). Tyto nástroje rozšířené o umělou inteligenci transformují tradiční metody, zvyšují efektivitu a zvyšují kvalitu softwarových produktů.

Generativní AI v životním cyklu vývoje softwaru

Generativní umělá inteligence, podmnožina umělé inteligence, využívá algoritmy k vytváření nového obsahu na základě existujících dat. V rámci SDLC tyto technologie generují kód, navrhují testovací případy a automatizují opakované úlohy, čímž zvyšují produktivitu a snižují chyby.

Zrychlení generování kódu

Jedním z nejvýznamnějších příspěvků generativní umělé inteligence k vývoji softwaru je její schopnost vygenerovat kód. Nástroje umělé inteligence, jako je Codex OpenAI, mohou psát úryvky kódu nebo celé funkce založené na popisech v přirozeném jazyce. Tato schopnost umožňuje vývojářům zaměřit se na vyšší úroveň návrhu a řešení problémů, čímž se zvyšuje produktivita a inovace.

1. Zlepšená produktivita: Automatizací rutinních úloh kódování mohou vývojáři ušetřit značný čas a úsilí. To jim umožňuje soustředit se na komplexní aspekty vývoje softwaru, které vyžadují lidskou vynalézavost a kreativitu.
2. Redukce chyb: Kód generovaný umělou inteligencí se často řídí osvědčenými postupy a standardy kódování, což snižuje pravděpodobnost chyb a chyb. To zajišťuje spolehlivější a udržitelnější kódovou základnu.
3. Rychlost dodání: Schopnost generativní umělé inteligence rychle vytvářet kód se promítá do rychlejšího cyklu vývoje softwaru, což umožňuje firmám rychleji uvádět produkty na trh.

Zlepšení kvality inženýrství

Quality Engineering (QE) zajišťuje, že software splňuje stanovené standardy a spolehlivě funguje v reálných scénářích. Generativní nástroje umělé inteligence výrazně zlepšují procesy QE automatizací generování testovacích plánů, případů použití, skriptů a testovacích dat.

Automatické generování testů

Vytváření komplexních testovacích plánů a skriptů je tradičně časově náročný proces, který vyžaduje pečlivou pozornost k detailům. Generativní AI tento proces zefektivňuje několika způsoby:

1. Vytvoření testovacího plánu: Umělá inteligence dokáže analyzovat softwarové požadavky a automaticky generovat podrobné testovací plány. To zajišťuje, že jsou testovány všechny kritické funkce, což snižuje riziko přehlédnutí okrajových případů.
2. Vývoj případu použití: Učením ze stávajících případů použití a uživatelských příběhů může umělá inteligence generovat nové případy použití, které pokrývají širokou škálu scénářů, čímž se zvyšuje pokrytí testů.
3. Generování skriptu: Nástroje AI mohou psát testovací skripty v různých programovacích jazycích, což umožňuje bezproblémovou integraci se stávajícími testovacími rámcemi a nástroji.

Efektivní generování testovacích dat

Testování kvality vyžaduje rozsáhlá testovací data, která napodobují scénáře ze skutečného světa. Generativní umělá inteligence může vytvářet syntetická testovací data, která se podobají produkčním datům, což zajišťuje robustní a komplexní testování. To šetří čas a řeší obavy o soukromí spojené s používáním skutečných uživatelských dat pro účely testování.

Růst trhu a přijetí

Podle IDC MarketScape: Worldwide AI-Powered Software Test Automation 2023 Vendor Assessment se očekává, že trh pro automatizaci testování softwaru s umělou inteligencí poroste v letech 31.2 až 2022 s CAGR o 2027 %.. Tento růst je řízen potřebou rychlejších a efektivnějších testovacích procesů a potenciálem výrazného snížení nákladů a zvýšení míry detekce defektů prostřednictvím kontinuálních automatizovaných testovacích nástrojů poháněných umělou inteligencí.

Kromě toho, IDC předpovídá že 65 % ředitelů IT bude čelit tlaku na přijetí digitálních technologií, jako je generativní AI a hluboká inteligence, aby zůstali v příštích letech konkurenceschopní. Očekává se, že do roku 2028 budou generativní nástroje založené na umělé inteligenci schopné psát 80 % softwarových testů, což výrazně sníží potřebu ručního testování a zlepší pokrytí testů, použitelnost softwaru a kvalitu kódu.

Případové studie: Generativní umělá inteligence v akci

Několik společností úspěšně integrovalo generativní umělou inteligenci do svých procesů vývoje softwaru a QE, což přineslo působivé výsledky.

Microsoft GitHub Copilot

GitHub Copilot, poháněný OpenAI Codex, pomáhá vývojářům tím, že navrhuje dokončování kódu a generuje celé bloky kódu. První uživatelé hlásí výrazné zkrácení doby vývoje a zvýšení kvality kódu. Schopnost Copilotu rozumět popisům v přirozeném jazyce umožňuje vývojářům psát méně standardizovaného kódu a soustředit se na složitější úkoly.

IBM Watson pro automatizaci testování

Řešení Watson od společnosti IBM bylo využito k automatizaci generování a provádění testů. Využitím umělé inteligence se společnosti IBM podařilo zkrátit čas potřebný pro regresní testování a zajistit tak rychlejší cykly vydávání produktů bez kompromisů v kvalitě. Poznatky Watsonu založené na umělé inteligenci také pomáhají identifikovat potenciální rizikové oblasti, což umožňuje cílené testování.

Přizpůsobení obchodních postupů pomocí generativní umělé inteligence

Firmy a organizace si stále více uvědomují potenciál generativní umělé inteligence k optimalizaci svých postupů, metod a nástrojů. Zavedením nástrojů založených na umělé inteligenci mohou dosáhnout vyšší efektivity, snížit náklady a zlepšit kvalitu svých produktů a služeb.

Optimalizace pracovních postupů

Generativní AI může zefektivnit různé aspekty obchodních pracovních postupů:

1. Automatická dokumentace: Nástroje umělé inteligence mohou generovat a aktualizovat dokumentaci, což zajišťuje, že zůstane přesná a aktuální s minimálním ručním zásahem.
2. Prediktivní údržba: V průmyslových odvětvích, jako je výroba, dokáže umělá inteligence předvídat poruchy zařízení a proaktivně plánovat údržbu, čímž zkracuje prostoje a zvyšuje produktivitu.
3. Zákaznická podpora: Chatboti a virtuální asistenti řízení umělou inteligencí dokážou zpracovat rutinní dotazy zákazníků a umožňují lidským agentům řešit složitější problémy.

Zlepšení rozhodování

Umělá inteligence poskytuje cenné poznatky, které mohou pomoci při strategickém rozhodování:

1. Analýza dat: Generativní umělá inteligence dokáže analyzovat obrovské množství dat k identifikaci trendů, vzorců a anomálií. To umožňuje podnikům činit rozhodnutí na základě dat, která zvyšují efektivitu a konkurenceschopnost.
2. Simulace scénáře: Nástroje umělé inteligence mohou simulovat různé obchodní scénáře a pomáhají organizacím posoudit potenciální dopad různých strategií a činit informovaná rozhodnutí.

Výzvy a úvahy

Zatímco výhody generativní umělé inteligence jsou značné, existují také výzvy a úvahy, které je třeba mít na paměti:

1. Quality Assurance: Je zásadní zajistit přesnost a spolehlivost obsahu generovaného umělou inteligencí. K udržení vysokých standardů je nezbytná pravidelná validace a dohled.
2. Etické obavy: Používání umělé inteligence vyvolává etické otázky, zejména pokud jde o soukromí a bezpečnost dat. Podniky musí tyto problémy pečlivě procházet, aby si vybudovaly důvěru u zákazníků a zainteresovaných stran.
3. Nedostatky dovedností: Přijetí technologií AI vyžaduje pracovní sílu s nezbytnými dovednostmi a odbornými znalostmi. Investice do školení a rozvoje jsou zásadní pro plné využití schopností AI.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Generativní umělá inteligence transformuje oblast vývoje softwaru a inženýrství kvality a nabízí nebývalé příležitosti pro efektivitu a inovace. Automatizací rutinních úkolů, rozšířením testovacího pokrytí a poskytováním cenných poznatků umožňují nástroje rozšířené o umělou inteligenci firmám dodávat vysoce kvalitní softwarové produkty rychleji a spolehlivěji. S tím, jak organizace tyto technologie dále integrují, musí se také zabývat souvisejícími výzvami, aby plně využily potenciál generativní umělé inteligence.