למרות המיתוסים והפחדים, הבינה המלאכותית (AI) היא שותפה עוצמתית ולא מהווה תחליף לבדיקות וכנה והנדסת איכות (Quality Engineering) אמיתית. למדו כיצד הנדסת איכות לא רק תישאר רלוונטית, אלא גם תשגשג בנוף הטכנולוגי המתפתח בעזרת AI.
ההתפשטות של ה-AI הגיעה כמעט לכל תעשייה, ותעשיית בדיקות התוכנה אינה יוצאת דופן. ככל שה-AI ממכן משימות חוזרות ומייצר מקרים לבדיקות, ישנם אנשים שחוששים כי לבודקי תוכנה אנושיים צפוי עתיד עגום. עם זאת, הבינה המלאכותית יכולה להיות שותפה עוצמתית ולא צפויה להחליף מהנדסי איכות ובדיקות תוכנה. הבלוג הזה סוקר כיצד הנדסת איכות לא רק תישאר רלוונטית, אלא תפרח בעידן ה-AI:
לנצל את מהפכת האוטומציה כדי לחסוך זמן משימות שחוזרות על עצמן כמו בדיקות רגרסיה הן מועמדות מושלמות לאוטומציה באמצעות AI . הבינה המלאכותית יכולה להתמודד עם תכנון והוצאה לפועל של בדיקות יומיומיות, ובכך לפנות לכם זמן להתמקד בהטמעת איכות. כך תוכלו להשקיע יותר זמן ב:
תכנון תוכנית בדיקות בעלות השפעה גבוהה יותר: להעביר את המיקוד מכתיבת תרחישים בודדים לתכנון תרחישי בדיקה מקיפים מקצה לקצה.
בדיקות חקר: כאשר ה-AI מנהלת את הבסיס, תוכלו לצלול לעומק אל אזורים לא ממופים, תוך שימוש ביצירתיות ובאינטואיציה שלכם כדי לחשוף תקלות נסתרות וקשיי שימושיות.
אופטימיזציה של AI: להתמחות בכלי בדיקות ואיכות מבוססי AI ,להבין את אופן פעולתם, מגבלותיהם וכיצד לפרש את תוצאותיהם, כך שתוכלו להרחיב ולמנף את השימוש ב-AI בצורה יעילה יותר לאורך כל מחזור חיי הנדסת האיכות, תוך חיסכון בזמן ובעלות. בדרך זו תוכלו לשפר את גישתכם להנדסת איכות ולוודא שהבינה המלאכותית עובדת עבורכם ולא נגדכם.
להפוך למומחה בבדיקות לא-פונקציונליות: הבינה המלאכותית מצטיינת באוטומציה של בדיקות פונקציונליות, אך תחומים כמו ביצועים, שימושיות ואבטחה עדיין תלויים במידה רבה במומחיות אנושית. AI יכול לסייע בזיהוי אנומליות, יצירת סקריפטים, תעדוף תקלות והערכת תוצאות בבדיקות אבטחה וביצועים. ככל שהבדיקות הופכות למורכבות יותר, קשה יותר לזהות בעיות של ירידת ביצועים; תרחישי בדיקה מקצה לקצה הם עמוד השדרה לבדיקות ביצועים, וישנן מגוון כלים עם מעט קוד/ללא קוד כדי לסייע בכך.
שני תחומים מרכזיים של בדיקות לא-פונקציונליות שניתן למכן בהצלחה כוללים:
בדיקות ביצועים: ככל שהתוכנה מורכבת יותר, צווארי בקבוק בביצועים הופכים קשים יותר לזיהוי. פתחו עין חדה לאופטימיזציית ביצועים וודאו שהיישומים מספקים חוויית משתמש חלקה תחת עומס.
בדיקות שימושיות: ל-AI קשה להבין את הדקויות של אינטראקציה אנושית. מטבו את האמפתיה שלכם למשתמש כדי לזהות אזורים בהם ממשק המשתמש עלול להיות מבלבל או מתסכל. מהיבט קוד ותפקוד, הבדיקות עשויות לעבור בהצלחה, אך בהבטחת איכות שם המשחק הוא חוויית המשתמש ותפקיד בודקי התוכנה ומהנדסי האיכות הוא לזהות ולחשוף את האנומליות אלו.
AI מצטיין בניתוח נתונים וזיהוי דפוסים, אבל הוא נעדר מיכולות אנושיות שמהוות נדבך חיוני בהנדסת איכות. בין הדברים שבהם AI מתקשה ניתן למצוא:
יצירתיות: ל-AI קשה לחשוב "מחוץ לקופסה". זה תפקידכם לחלום על תרחישי בדיקה חדשניים שיאתגרו את גבולות התוכנה.
שיפוט AI :יכולה לזהות בעיות, אך לא תמיד יכולה לקבוע את חומרתן או לתעדף אותן בצורה נכונה. הניסיון וההבנה שלכם בהקשר של הפרויקט חיוניים לקבלת ההחלטות אלו.
תקשורת: תקשורת ברורה ותמציתית חיונית לשיתוף פעולה עם מפתחים ובעלי עניין. הבינה המלאכותית לא יכולה להחליף את היכולת שלכם להסביר בעיות טכניות מורכבות בצורה מובנת.
השילוב הדינמי של AI ואנושיות בבדיקות תוכנה עשוי להביא עידן זהב לפיתוח התוכנה. כך תיראה השותפות הזו:
יצירת בדיקות בעזרת AI: הבינה המלאכותית תנתח התנהגויות משתמש, תבניות קוד ותוצאות בדיקות קודמות כדי לייצר מקרי בדיקה יעילים יותר, שישחררו את המפתחים להתמקד באסטרטגיות בדיקה חשובות יותר.
הנדסת איכות עם מעורבות אנושית: ה-AI תבצע את הבדיקות ותזהה תקלות ראשוניות. אתם תיכנסו לתמונה בניתוח תקלות מורכבות, תעדוף בעיות וזיהוי הסיבות השורשיות שלהן.
למידה מתמשכת: בני האדם וה-AI ילמדו זה מזה. האלגוריתמים של ה-AI יקבלו תובנות לאימון מתוך הבדיקות האנושיות, בעוד שבודקי איכות מנוסים יוכלו לעבוד בצורה חכמה יותר תוך שימוש בנתונים המיוצרים על ידי ה-AI כדי לשפר את אסטרטגיות הבדיקה שלהם.
מחשבות אחרונות כאשר אתם מאמצים את הבינה המלאכותית כדי לשפר את כישוריכם ולפנות לעצמכם זמן להשתמש בניסיון ובכוחות הייחודיים שלכם, תוודאו שהנדסת איכות ממשיכה להיות מרכיב חיוני במחזור פיתוח התוכנה, כאשר היא משודרגת על ידי AI. העתיד של בדיקות תוכנה מזהיר, ובו אנשים ו-AI יעבדו יחד כדי לספק איכות תוכנה יוצאת דופן.