Преобразующее влияние генеративного искусственного интеллекта на разработку программного обеспечения и обеспечение качества

С годами качество программного обеспечения и процессов его создания возросло. Это привело предприятия к переходу от Гарантия качества (QA) для Инжиниринг качества (КС). Благодаря этому предприятия начали связывать результаты функции качества с общими результатами бизнеса.

С ростом ажиотажа и внедрением новых технологий, таких как генеративный ИИСтало более важным понимать последствия для процессов, людей и технологий, а также новые возможности функции качества.

В мире наблюдается огромный всплеск случаев использования генеративного ИИ. Жизненный цикл тестирования программного обеспечения (STLC) и меры по обеспечению качества в генеративных приложениях/системах искусственного интеллекта. Что касается предложения, то крупные гиганты, такие как Microsoft, Google и Meta, активно инвестируют, чтобы доминировать в сфере генеративного искусственного интеллекта.

Согласно Согласно Всемирному отчету о качестве за 2023 год, 77% организаций инвестируют в решения искусственного интеллекта, чтобы поддержать свои усилия по количественному смягчению.. Ожидается, что эта тенденция сохранится, поскольку все больше компаний признают преимущества тестирования и автоматизации на основе искусственного интеллекта.

Кроме того, рынок получает инвестиции от ведущих поставщиков технологий QE, таких как Copado, Katalon, Query Surge и Tricentis. Сейчас подходящее время для предприятий, чтобы понять, как функция качества может изменить правила игры на пути к созданию ИИ.

Генеративный искусственный интеллект произвел революцию в различных секторах, причем его влияние особенно глубоко в разработке программного обеспечения и обеспечении качества (QE). Эти инструменты, дополненные искусственным интеллектом, трансформируют традиционные методы, повышают эффективность и качество программных продуктов.

Генеративный ИИ в жизненном цикле разработки программного обеспечения

Генеративный ИИ, разновидность искусственного интеллекта, использует алгоритмы для создания нового контента на основе существующих данных. В рамках SDLC эти технологии генерируют код, разрабатывают тестовые примеры и автоматизируют повторяющиеся задачи, повышая производительность и уменьшая количество ошибок.

Ускорение генерации кода

Одним из наиболее значительных вкладов генеративного ИИ в разработку программного обеспечения является его способность генерировать код. Инструменты искусственного интеллекта, такие как Кодекс OpenAI, могут писать фрагменты кода или целые функции на основе описаний на естественном языке. Эта возможность позволяет разработчикам сосредоточиться на задачах проектирования более высокого уровня и решении проблем, тем самым повышая производительность и инновации.

1. Повышенная производительность: Автоматизируя рутинные задачи кодирования, разработчики могут существенно сэкономить время и усилия. Это позволяет им сконцентрироваться на сложных аспектах разработки программного обеспечения, требующих человеческой изобретательности и творчества.
2. Снижение ошибок: Код, сгенерированный ИИ, часто соответствует передовым практикам и стандартам кодирования, что снижает вероятность возникновения ошибок и ошибок. Это обеспечивает более надежную и поддерживаемую кодовую базу.
3. Скорость доставки: Способность генеративного ИИ быстро создавать код приводит к ускорению циклов разработки программного обеспечения, позволяя компаниям быстрее выводить продукты на рынок.

Повышение качества проектирования

Проектирование качества (QE) гарантирует, что программное обеспечение соответствует заданным стандартам и надежно работает в реальных сценариях. Генеративные инструменты искусственного интеллекта значительно улучшают процессы QE, автоматизируя создание планов тестирования, вариантов использования, сценариев и тестовых данных.

Автоматизированное создание тестов

Традиционно создание комплексных планов и сценариев тестирования — это трудоемкий процесс, требующий пристального внимания к деталям. Генеративный ИИ упрощает этот процесс несколькими способами:

1. Создание плана тестирования: ИИ может анализировать требования к программному обеспечению и автоматически создавать подробные планы тестирования. Это гарантирует тестирование всех критически важных функций, снижая риск упущения из виду крайних случаев.
2. Разработка вариантов использования: Изучая существующие варианты использования и пользовательские истории, ИИ может создавать новые варианты использования, охватывающие широкий спектр сценариев, расширяя охват тестирования.
3. Генерация сценария: Инструменты искусственного интеллекта могут писать тестовые сценарии на различных языках программирования, что обеспечивает плавную интеграцию с существующими средами и инструментами тестирования.

Эффективное создание тестовых данных

Тестирование качества требует обширных тестовых данных, имитирующих реальные сценарии. Генеративный искусственный интеллект может создавать синтетические тестовые данные, напоминающие производственные данные, обеспечивая надежное и всестороннее тестирование. Это экономит время и решает проблемы конфиденциальности, связанные с использованием реальных пользовательских данных в целях тестирования.

Рост рынка и принятие

Согласно исследованию IDC MarketScape: Worldwide AI-Powered Software Test Automation 2023 Vendor Assessment, ожидается, что рынок автоматизации тестирования программного обеспечения на базе AI будет расти в среднем на 31.2% в период с 2022 по 2027 год.. Этот рост обусловлен необходимостью более быстрых и эффективных процессов тестирования, а также возможностью значительного снижения затрат и увеличения скорости обнаружения дефектов с помощью инструментов непрерывного автоматизированного тестирования на базе искусственного интеллекта.

Помимо вышесказанного, IDC прогнозирует что 65% ИТ-директоров столкнутся с необходимостью внедрения цифровых технологий, таких как генеративный искусственный интеллект и глубокий интеллект, чтобы оставаться конкурентоспособными в ближайшие годы. Ожидается, что к 2028 году генеративные инструменты на основе искусственного интеллекта смогут писать 80% тестов программного обеспечения, что значительно снизит потребность в ручном тестировании и улучшит охват тестированием, удобство использования программного обеспечения и качество кода.

Тематические исследования: Генеративный ИИ в действии

Несколько компаний успешно интегрировали генеративный искусственный интеллект в свои процессы разработки программного обеспечения и QE, получив впечатляющие результаты.

Второй пилотный проект Microsoft GitHub

GitHub Copilot, работающий на базе OpenAI Codex, помогает разработчикам, предлагая варианты автодополнения кода и генерируя целые блоки кода. Первые пользователи отмечают значительное сокращение времени разработки и повышение качества кода. Способность Copilot понимать описания на естественном языке позволяет разработчикам писать меньше шаблонного кода и сосредоточиться на более сложных задачах.

IBM Watson для автоматизации тестирования

Система Watson от IBM используется для автоматизации генерации и выполнения тестов. Благодаря использованию ИИ, IBM сократила время, необходимое для регрессионного тестирования, что позволило сократить циклы выпуска без ущерба для качества. Аналитика Watson, основанная на ИИ, также помогает выявлять потенциальные области риска, позволяя проводить целенаправленное тестирование.

Адаптация бизнес-процедур с помощью генеративного ИИ

Компании и организации всё больше осознают потенциал генеративного ИИ для оптимизации своих процедур, методов и инструментов. Внедряя инструменты на базе ИИ, они могут повысить эффективность, сократить расходы и улучшить качество своих продуктов и услуг.

Оптимизация рабочих процессов

Генеративный ИИ может оптимизировать различные аспекты бизнес-процессов:

1. Автоматизированная документация: Инструменты искусственного интеллекта могут создавать и обновлять документацию, обеспечивая ее точность и актуальность при минимальном ручном вмешательстве.
2. Профилактическое обслуживание: В таких отраслях, как производство, ИИ может прогнозировать отказы оборудования и заранее планировать техническое обслуживание, сокращая время простоев и повышая производительность.
3. Поддержка клиентов. Чат-боты и виртуальные помощники, управляемые искусственным интеллектом, могут обрабатывать рутинные запросы клиентов, позволяя агентам-людям решать более сложные проблемы.

Повышение эффективности принятия решений

ИИ предоставляет ценную информацию, которая может помочь в принятии стратегических решений:

1. Анализ данных: Генеративный ИИ может анализировать огромные объемы данных для выявления тенденций, закономерностей и аномалий. Это позволяет предприятиям принимать решения на основе данных, которые повышают эффективность и конкурентоспособность.
2. Моделирование сценария: Инструменты искусственного интеллекта могут моделировать различные бизнес-сценарии, помогая организациям оценить потенциальное влияние различных стратегий и сделать осознанный выбор.

Проблемы и соображения

Хотя преимущества генеративного ИИ значительны, существуют также проблемы и соображения, о которых следует помнить:

1. Гарантия Качества: Крайне важно обеспечить точность и надежность контента, создаваемого ИИ. Для поддержания высоких стандартов необходимы регулярные проверки и надзор.
2. Этические проблемы: Использование ИИ поднимает этические вопросы, особенно в отношении конфиденциальности и безопасности данных. Компании должны тщательно решать эти вопросы, чтобы завоевать доверие клиентов и заинтересованных сторон.
3. Пробелы в навыках: Для внедрения технологий искусственного интеллекта требуется рабочая сила с необходимыми навыками и опытом. Инвестиции в обучение и развитие необходимы для полного использования возможностей ИИ.

Заключение

Генеративный ИИ меняет подход к разработке программного обеспечения и обеспечению качества, открывая беспрецедентные возможности для повышения эффективности и инноваций. Автоматизируя рутинные задачи, расширяя охват тестированием и предоставляя ценную информацию, инструменты на основе ИИ позволяют компаниям быстрее и надежнее выпускать высококачественные программные продукты. По мере того, как организации продолжают интегрировать эти технологии, им также необходимо решать сопутствующие проблемы для полной реализации потенциала генеративного ИИ.