Tác động biến đổi của AI sáng tạo đối với kỹ thuật chất lượng và phát triển phần mềm

Qua nhiều năm, chất lượng của phần mềm và quy trình xây dựng phần mềm đã được chú ý nhiều hơn. Điều này đã khiến các doanh nghiệp chuyển từ Đảm bảo chất lượng (QA) tới Kỹ thuật chất lượng (QE). Với điều này, các doanh nghiệp đã bắt đầu kết nối kết quả của chức năng chất lượng với kết quả kinh doanh tổng thể.

Với sự cường điệu ngày càng tăng và việc áp dụng các công nghệ mới hơn như trí tuệ nhân tạo, việc hiểu được ý nghĩa của các quy trình, con người, công nghệ cũng như các cơ hội mới cho chức năng chất lượng đã trở nên quan trọng hơn.

Có sự gia tăng lớn các trường hợp sử dụng AI tổng quát trên khắp thế giới Vòng đời kiểm thử phần mềm (STLC) và các biện pháp can thiệp chất lượng trong các ứng dụng/hệ thống AI tổng quát. Về phía cung, những gã khổng lồ lớn như Microsoft, Google và Meta đang đầu tư mạnh mẽ để thống trị bối cảnh AI tổng quát.

Theo tiêu chuẩn Báo cáo Chất lượng Thế giới 2023, 77% tổ chức đầu tư vào các giải pháp AI để củng cố nỗ lực QE của họ. Xu hướng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục khi ngày càng có nhiều công ty nhận ra lợi ích của việc tự động hóa và thử nghiệm dựa trên AI.

Ngoài ra, thị trường đang nhận được sự đầu tư từ các nhà cung cấp công nghệ hàng đầu dành riêng cho QE như Copado, Katalon, Query Surge và Tricentis. Đây là thời điểm thích hợp để các doanh nghiệp hiểu được chức năng chất lượng có thể thay đổi cuộc chơi như thế nào trong hành trình sáng tạo AI của họ.

AI sáng tạo đã cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khác nhau, với tác động đặc biệt sâu sắc trong phát triển phần mềm và kỹ thuật chất lượng (QE). Những công cụ được tăng cường AI này đang chuyển đổi các phương pháp truyền thống, nâng cao hiệu quả và nâng cao chất lượng của sản phẩm phần mềm.

AI sáng tạo trong vòng đời phát triển phần mềm

AI sáng tạo, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, tận dụng các thuật toán để tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có. Trong SDLC, các công nghệ này tạo mã, thiết kế các trường hợp kiểm thử và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cải thiện năng suất và giảm lỗi.

Tăng tốc tạo mã

Một trong những đóng góp quan trọng nhất của Generative AI cho việc phát triển phần mềm là khả năng Tạo mã. Các công cụ AI như Codex của OpenAI có thể viết các đoạn mã hoặc toàn bộ chức năng dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Khả năng này cho phép các nhà phát triển tập trung vào các nhiệm vụ thiết kế và giải quyết vấn đề ở cấp độ cao hơn, từ đó nâng cao năng suất và đổi mới.

1. Cải thiện năng suất: Bằng cách tự động hóa các tác vụ mã hóa thông thường, các nhà phát triển có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức. Điều này cho phép họ tập trung vào các khía cạnh phức tạp của phát triển phần mềm đòi hỏi sự khéo léo và sáng tạo của con người.
2. Giảm lỗi: Mã do AI tạo ra thường tuân thủ các tiêu chuẩn mã hóa và thực tiễn tốt nhất, giảm khả năng xảy ra lỗi. Điều này đảm bảo một cơ sở mã đáng tin cậy và dễ bảo trì hơn.
3. Tốc độ giao hàng: Khả năng tạo mã nhanh chóng của AI tạo ra giúp chu kỳ phát triển phần mềm diễn ra nhanh hơn, cho phép các công ty đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn.

Nâng cao chất lượng kỹ thuật

Kỹ thuật Chất lượng (QE) đảm bảo phần mềm đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể và hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế. Các công cụ AI sáng tạo nâng cao đáng kể quy trình QE bằng cách tự động hóa việc tạo kế hoạch kiểm tra, trường hợp sử dụng, tập lệnh và dữ liệu kiểm tra.

Tạo thử nghiệm tự động

Theo truyền thống, việc tạo ra các kế hoạch và kịch bản kiểm thử toàn diện là một quá trình tốn thời gian và đòi hỏi sự chú ý tỉ mỉ đến từng chi tiết. AI sáng tạo hợp lý hóa quá trình này theo nhiều cách:

1. Tạo kế hoạch kiểm tra: AI có thể phân tích yêu cầu phần mềm và tự động tạo kế hoạch kiểm tra chi tiết. Điều này đảm bảo rằng tất cả các chức năng quan trọng đều được kiểm tra, giảm nguy cơ xảy ra các trường hợp nguy hiểm bị bỏ qua.
2. Phát triển trường hợp sử dụng: Bằng cách học hỏi từ các trường hợp sử dụng hiện có và câu chuyện của người dùng, AI có thể tạo ra các trường hợp sử dụng mới bao gồm nhiều tình huống, nâng cao phạm vi kiểm thử.
3. Tạo tập lệnh: Các công cụ AI có thể viết kịch bản kiểm thử bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, cho phép tích hợp liền mạch với các công cụ và khung kiểm thử hiện có.

Tạo dữ liệu thử nghiệm hiệu quả

Kiểm tra chất lượng yêu cầu dữ liệu kiểm tra mở rộng bắt chước các tình huống trong thế giới thực. AI sáng tạo có thể tạo dữ liệu thử nghiệm tổng hợp giống với dữ liệu sản xuất, đảm bảo thử nghiệm mạnh mẽ và toàn diện. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến việc sử dụng dữ liệu người dùng thực tế cho mục đích thử nghiệm.

Tăng trưởng và áp dụng thị trường

Theo IDC MarketScape: Đánh giá nhà cung cấp tự động kiểm thử phần mềm được hỗ trợ bởi AI trên toàn thế giới năm 2023, thị trường tự động hóa kiểm thử phần mềm được hỗ trợ bởi AI dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 31.2% từ năm 2022 đến năm 2027.. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi nhu cầu về các quy trình kiểm tra nhanh hơn, hiệu quả hơn và tiềm năng giảm chi phí đáng kể cũng như tăng tỷ lệ phát hiện lỗi thông qua các công cụ kiểm tra tự động liên tục được hỗ trợ bởi AI.

Ngoài ra, IDC dự đoán rằng 65% CIO sẽ phải đối mặt với áp lực áp dụng các công nghệ kỹ thuật số như AI tổng quát và trí thông minh sâu để duy trì tính cạnh tranh trong những năm tới. Đến năm 2028, các công cụ dựa trên AI tổng quát được dự đoán sẽ có khả năng viết 80% bài kiểm tra phần mềm, giảm đáng kể nhu cầu kiểm tra thủ công và cải thiện phạm vi kiểm tra, khả năng sử dụng phần mềm và chất lượng mã.

Nghiên cứu điển hình: AI sáng tạo đang hoạt động

Một số công ty đã tích hợp thành công Generative AI vào quá trình phát triển phần mềm và QE của họ, mang lại kết quả ấn tượng.

Phi công phụ Microsoft GitHub

GitHub Copilot, được hỗ trợ bởi OpenAI Codex, hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách đề xuất hoàn thiện mã và tạo ra các khối mã hoàn chỉnh. Những người dùng đầu tiên đã báo cáo việc giảm đáng kể thời gian phát triển và cải thiện chất lượng mã. Khả năng hiểu các mô tả ngôn ngữ tự nhiên của Copilot cho phép các nhà phát triển viết ít mã mẫu hơn và tập trung vào các tác vụ phức tạp hơn.

IBM Watson cho Tự động hóa thử nghiệm

IBM Watson đã được sử dụng để tự động hóa việc tạo và thực hiện kiểm thử. Bằng cách tận dụng AI, IBM đã giảm thời gian cần thiết cho kiểm thử hồi quy, đảm bảo chu kỳ phát hành nhanh hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Những thông tin chi tiết do AI cung cấp của Watson cũng giúp xác định các khu vực rủi ro tiềm ẩn, cho phép thực hiện các nỗ lực kiểm thử có mục tiêu.

Điều chỉnh quy trình kinh doanh với AI sáng tạo

Các doanh nghiệp và tổ chức ngày càng nhận thức được tiềm năng của AI tạo sinh trong việc tối ưu hóa quy trình, phương pháp và công cụ. Bằng cách tích hợp các công cụ hỗ trợ AI, họ có thể đạt được hiệu quả cao hơn, giảm chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ.

Tối ưu hóa quy trình làm việc

AI sáng tạo có thể hợp lý hóa các khía cạnh khác nhau của quy trình công việc kinh doanh:

1. Tài liệu tự động: Các công cụ AI có thể tạo và cập nhật tài liệu, đảm bảo tài liệu luôn chính xác và cập nhật với mức độ can thiệp thủ công tối thiểu.
2. Bảo trì dự đoán: Trong các ngành như sản xuất, AI có thể dự đoán lỗi thiết bị và lên lịch bảo trì một cách chủ động, giảm thời gian ngừng hoạt động và cải thiện năng suất.
3. Hỗ trợ khách hàng: Các chatbot và trợ lý ảo do AI điều khiển có thể xử lý các truy vấn thông thường của khách hàng, cho phép con người giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Tăng cường việc ra quyết định

AI cung cấp những hiểu biết có giá trị có thể hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược:

1. Phân tích dữ liệu: AI sáng tạo có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định xu hướng, mô hình và sự bất thường. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh.
2. Mô phỏng kịch bản: Các công cụ AI có thể mô phỏng các tình huống kinh doanh khác nhau, giúp các tổ chức đánh giá tác động tiềm tàng của các chiến lược khác nhau và đưa ra những lựa chọn sáng suốt.

Những thách thức và cân nhắc

Mặc dù lợi ích của AI tạo sinh là rất đáng kể nhưng cũng có những thách thức và điều cần cân nhắc cần lưu ý:

1. Đảm bảo chất lượng: Điều quan trọng là đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra. Việc xác nhận và giám sát thường xuyên là cần thiết để duy trì các tiêu chuẩn cao.
2. Mối quan tâm về đạo đức: Việc sử dụng AI đặt ra các câu hỏi về đạo đức, đặc biệt liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Các doanh nghiệp phải điều hướng những vấn đề này một cách cẩn thận để tạo dựng niềm tin với khách hàng và các bên liên quan.
3. Khoảng trống kỹ năng: Việc áp dụng công nghệ AI đòi hỏi lực lượng lao động có kỹ năng và chuyên môn cần thiết. Đầu tư vào đào tạo và phát triển là điều cần thiết để tận dụng tối đa khả năng của AI.

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh đang chuyển đổi bối cảnh phát triển phần mềm và kỹ thuật chất lượng, mang đến những cơ hội chưa từng có về hiệu quả và đổi mới. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thường xuyên, nâng cao phạm vi kiểm thử và cung cấp những thông tin chi tiết giá trị, các công cụ được tăng cường AI cho phép doanh nghiệp cung cấp các sản phẩm phần mềm chất lượng cao nhanh chóng và đáng tin cậy hơn. Khi các tổ chức tiếp tục tích hợp những công nghệ này, họ cũng phải giải quyết những thách thức liên quan để khai thác tối đa tiềm năng của AI tạo sinh.