作为Cigniti的首席营销官和品牌保管人，Sairam负责规划和执行组织的战略营销计划，制定Cigniti数字化战略的长期计划，并帮助提高Cigniti在客户、合作伙伴、分析师、媒体、投资者、影响者和员工中的知名度和影响力，成为首选的服务提供商和思想领袖，在25个国家。
多年来，软件的质量和开发软件的过程逐渐受到重视。这导致企业从 质量保证 (QA) 转向 质量工程 (QE)。通过这种转变，企业开始将质量功能的结果与整体业务成果联系起来。随着新技术如 生成式人工智能 的兴起和采用，了解这些技术对过程、人员和技术的影响以及为质量功能带来的新机会变得更加重要。在 软件测试生命周期 (STLC) 和生成式人工智能应用/系统中的质量干预中，生成式人工智能的使用案例激增。供应侧的巨头，如微软、谷歌和Meta，正在大举投资以主导生成式人工智能格局。根据 2023 年世界质量报告，77% 的组织投资于人工智能解决方案以加强他们的 QE 工作。这一趋势预计将继续，因为更多公司认识到人工智能驱动的测试和自动化的益处。此外，市场正在经历来自领先的 QE 特定技术提供商（如 Copado、Katalon、Query Surge 和 Tricentis）的投资。这是企业了解质量功能如何成为其生成式人工智能旅程中的游戏规则改变者的最佳时机。生成式人工智能已经革新了各个领域，其对软件开发和质量工程（QE）的影响尤为深远。这些人工智能增强工具正在改变传统方法，提高效率，提升软件产品的质量。生成式人工智能在软件开发生命周期中的应用生成式人工智能是一种人工智能的子集，它利用算法根据现有数据生成新内容。在软件开发生命周期中，这些技术生成代码、设计测试用例和自动化重复性任务，从而提高生产力和减少错误。加速代码生成生成式人工智能对软件开发的最重要贡献之一是其生成代码的能力。人工智能工具，如 OpenAI 的 Codex，可以根据自然语言描述编写代码片段或整个函数。这使得开发人员能够专注于更高层次的设计和问题解决任务，从而提高生产力和创新能力。 提高生产力：...
