ایتنا - در اقتصاد دیجیتالی امروز، سرعت نقشی برجسته در موفقیت یک فعالیت دارد. در مورد نرم افزارها، توسعه توام با چالاکی نقشی اساسی در سرعت تسلط بر بازارها دارد، که باعث می شود بنگاهها برای حفظ موقعیت پیشتازیشان در بازار به این موضوع توجه ویژه داشته باشند.

 
در اقتصاد دیجیتالی امروز، "سرعت" نقشی برجسته در موفقیت یک فعالیت دارد. در مورد نرم‌افزارها، توسعه توأم با چالاکی نقشی اساسی در سرعت تسلط بر بازارها دارد و موجب می‌شود بنگاه‌ها برای حفظ موقعیت پیشتازی خود در بازار به این موضوع توجه ویژه داشته باشند.
 
به گزارش سرویس اخبار تکنولوژی از رایورز ، با این وجود، تست کردن (Quality Assurance) در محیطی چالاک، از شایع‌ترین و قابل توجه­‌ترین چالش‌ها است؛ مسئله‌ای که اغلب سازمان‌ها را تحت تأثیر خود قرار داده است. هر چه بنگاه‌ها بزرگ‌تر باشند، تست با چالاکی در آنها زمان‌برتر می‌شود؛ از این رو، اتوماسیون تنها گزینه مناسب برای تحقق اهداف حرفه‌ای است.
 
گزارش کیفیت جهانی نشان داده است که در حال حاضر، استفاده از تست اتومات‌سازی شده، در سطح نسبتاً پایینی است و از این رو، نیاز به شیوه‌های جدید برای شتاب بخشیدن به تست خودکار احساس می‌شود.
این مسئله جدیدی نیست و اتوماسیون تست‌ها نیز راهکار جدیدی به شمار نمی‌رود. آنچه جدید است، استفاده از BOTها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای بهینه‌سازی فعالیت‌های تست انبوه بدون کاستن از کیفیت خروجی نهایی است.
 
بسیاری از شرکت‌ها با تراکم شدید موارد تست مواجهند و به همین خاطر، برای چاره‌جویی درباره این مسئله نیاز به اتوماسیون دارند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌تواند خطاهای انسانی را رفع نموده، دوباره کاری‌ها و مشکلات دیگر را کاهش داده و امکان ریشه‌یابی و ردگیری را بهبود بخشد.
این رویکرد به افزایش سطوح اتوماسیون تست بنگاه‌های بزرگ کمک می‌کند.  
 
فرایندها و بینش‌های هوش‌مصنوعی به بهینه‌سازی تست، به جای صرفاً تست کردن هر چه بیشتر، کمک می‌کنند. تست اتومات، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی کیفیت مورد تست را بهبود بخشیده و سرویس‌های مهندسی کیفیت با استفاده از هوش مصنوعی زمان، هزینه و مشکلات مقیاس‌پذیری رویکردهای سنتی تست را کاهش می‌دهند.
 


مطابق گزارش ایتنا، به بیانی ساده، اتوماسیون برای اجرای تست‌های ساده و تکراری بسیار کارایی دارد؛ اتوماسیون تست به کمک هوش مصنوعی، این فرایند را با الگوهای یادگیری و پیش‌بینی مسائل بهبود می‌بخشد.
 
اما چگونه این کار انجام می‌شود؟ در این بخش، چند نمونه از نحوه بهره‌گیری شرکت Infostretch از هوش مصنوعی را مرور می‌کنیم:

• - یک بانک بزرگ از تست به کمک هوش‌مصنوعی برای حذف تمام پرونده‌های منقضی شده از یک مخزن پرونده 150 هزار تایی، در عین کاهش 30درصدی بالاسری، بهره گرفت. آنها از مقایسه معناشناسی برای آنالیز و بهینه‌سازی تلاش‌های خود به میزان 30 تا 40%، استفاده نموده‌اند که منجر به افزایش سرعت اپ‌های آپدیت شده و تحویل سریع‌تر به مشتری گردید. این فرایند باعث بهبود چالاکی آنها، کیفیت نتیجه و بهره‌وری در کسب نتیجه گردید. 

• - یک شرکت بزرگ سلامت دیجیتالی، برنامه‌ریزی منطقی را برای دستیابی به اتوماسیون تست 90 درصدی پیاده‌سازی نمود و آنالیز پیش‌بینانه را برای کاهش تست چندکاناله به میزان 92% بکار گرفت. این فرایند باعث ارتفاء کیفیت پیش از اجرا شد (و امکان دریافت تأییدیه سازمان غذا و دارو را برای عرضه محصول جدید و ابداعی این شرکت فراهم آورد).