„Tai yra labiausiai pribloškiantis mašininio mokymosi pritaikymas, kokį esu matęs.”
Mike’as Kriegeris, vienas iš „Instagram” įkūrėjų.
Mike’o Kriegerio žodžiai nėra hiperbolė. Nors „ML” gali atlikti nuostabius dalykus, susijusius su duomenų analize ir įžvalgomis, „GitHub Copilot” visiškai keičia žaidimo taisykles, nes gali būti naudingas produktų kūrėjams visame pasaulyje.
Kodavimo kopilotai ir generatyvinis dirbtinis intelektas padeda komandoms išgauti didžiulę naudą, pavyzdžiui, iki šiol neįsivaizduojamo greičio pagreitinti programinės įrangos kūrimo ciklą. Tačiau šios technologijos poveikis RPA ir programinės įrangos testavimui yra dvi įdomiausios šios nuostabios technologijos sritys.
Šiame straipsnyje apžvelgsime, kaip kodavimo kopilotai ir generatyvinis dirbtinis intelektas pakeitė programinės įrangos testavimo ir RPA pasaulius šiuo metu, ir tik tada išnagrinėsime jų būsimą poveikį technologijoms.
Kopilotai ir generatyvinis dirbtinis intelektas
programinės įrangos kūrimas: Pradžiamokslis
Generatyvinis dirbtinis intelektas ir kodavimo kopilotai yra santykiniai naujokai programinės įrangos kūrimo srityje. Prieš aptariant jų poveikį erdvei, verta susipažinti su jų kilme ir darbo pobūdžiu.
1. Automatiniai koduotojai, veikiantys dirbtinio intelekto pagalba
Per pastaruosius kelerius metus didieji kalbos modeliai (LLM) labai patobulėjo. Eksponentiškai didėjant duomenų rinkinių dydžiui ir skaičiavimo galiai, didėjo ir rezultatų kokybė.
LLM gali būti naudingas daugeliui sričių. Kai kurie iš labiausiai paplitusių būdų yra teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir kitų medijos formų kūrimas. Tačiau, nors šie naudojimo atvejai įspūdingi, kūrėjams yra daug įdomesnių pasekmių.
Rinkoje yra keletas LLM automatinių kodavimo programų. Tačiau „GitHub CoPilot” yra bene geriausiai žinomas ir labiausiai išplėtotas. Daugiausia dėl to, kad jis yra apmokytas „GitHub” saugykloje. Ji turi prieigą prie milijonų atvirojo kodo pavyzdžių, geriausios praktikos pavyzdžių, programų architektūros ir kitų dalykų, iš kurių gali mokytis, todėl gali teikti aukštos kokybės ir universalius rezultatus.
2. Kaip veikia kodavimo kopilotai?
Vienas iš paprasčiausių būdų papasakoti apie tai, kaip veikia kodavimo kopilotai, yra pažvelgti į pagrindinį šio žaidimo produktą – „GitHub CoPilot”. Programa pagrįsta „OpenAi” modeliu „ChatGPT-3”.
Kaip ir „ChatGPT” bei panašūs LLM, „CoPilot” remiasi milijardais parametrų. Kurdama „ChatGPT-3”, „OpenAI” pradėjo kurti specialią kodavimo programą „OpenAI Codex”. „Microsoft” įsigijo išskirtinę prieigą prie produkto.
Tačiau svarbiausia, kad „Microsoft” jau valdė „GitHub”. Jei esate programuotojas, apie „GitHub” žinote viską. Iš esmės tai žiniatinklio platforma, naudojama versijų valdymui ir bendradarbiavimui programinės įrangos kūrimo projektuose. Jie mokė „OpenAI Codex” pagal „GitHub” biblioteką, kurioje yra milijonai eilučių atvirojo kodo, viešo kodo.
„CoPilot” naudoja mašininį mokymąsi, kad rastų modelius ir ryšius tarp kodo eilučių. Kaip ir „ChatGPT”, ji žiūri į žodį ar eilutę ir, remdamasi didele istorinių duomenų saugykla, apskaičiuoja tikimybę, kas bus toliau.
Dirbtinio intelekto kopilotų galia slypi jų gebėjime siūlyti kodo fragmentus, kai kūrėjai juos redaguoja. Pagalvokite apie tai kaip apie patobulintą automatinę kodavimo užbaigimo funkciją. Kai programuotojai įveda kodo eilutę, LLM palygina kodo pradžią su savo didžiule ankstesnių projektų biblioteka. Po to ji siūlo tikimybines eilutes ir naujas kodo eilutes.
Akivaizdi nauda yra ta, kad kūrėjai gali sutaupyti neįtikėtinai daug laiko naudodami automatinį užbaigimą. Tai padidina produktyvumą ir daugeliu atvejų – kodo tikslumą.
3. O kaip dėl generatyvinio dirbtinio intelekto kodavimui ir kūrimui?
Kaip matyti iš „CoPilot” istorijos, generatyvinio dirbtinio intelekto ir „Copilots” šaknys panašios. Abi šios technologijos naudoja statistinę tikimybę, kad galėtų prognozuoti, ko reikia naudotojams, remdamosi priskirta informacija.
Tačiau didelis skirtumas tarp kopilotavimo programinės įrangos ir generatyvinio dirbtinio intelekto yra tas, kad pastarasis yra pagrįstas raginimais. Trumpai tariant, tai reiškia, kad naudotojai į mašiną įveda rašytinių instrukcijų rinkinį, o ji pateikia turinį. Kaip žino visi, kurie naudojo „ChatGPT” ar panašias programas, ši išvestis gali būti teksto, paveikslėlių, vaizdo įrašų arba kodo pavidalo.
Taigi, nors kodavimo metodai, kuriuos koduotojams tenka taikyti automatiniam kodavimui, skiriasi, juos galima priskirti panašiai – automatiniam kodavimui su dirbtinio intelekto pagalba arba generatyviniam kodavimui.
Programinės įrangos testavimo raida
Programinės įrangos testavimas yra dinamiškas ir nuolat tobulėjantis. Per kelis dešimtmečius ji pasikeitė ir transformavosi, kad atitiktų naujus reikalavimus ir atitiktų technologijų pažangą.
1. Rankinis testavimas:
Ankstyvuoju programinės įrangos testavimo laikotarpiu testavimas buvo atliekamas rankiniu būdu. Toks testavimas buvo brangus ir užėmė daug laiko, nes QA ekspertams reikėjo kruopščiai patikrinti programinę įrangą: sukurti keletą testavimo atvejų, atlikti ir užrašyti rezultatus, suplanuoti pataisymus ir kartoti procesą.
Užtikrinti, kad šie testai apimtų visus įmanomus scenarijus ir situacijas, buvo didelis iššūkis, be to, rankinis testavimas reikalavo daug laiko ir išlaidų. Be to, ji buvo labai jautri žmogiškoms klaidoms, kurias dar labiau didino ribotos platinimo galimybės, o tai reiškė, kad bet kokias neatrastas klaidas buvo sudėtinga greitai ištaisyti.
2. Skriptinis testavimas:
Skriptinis testavimas buvo didžiulis QA bendruomenės žingsnis į priekį. Užuot rankiniu būdu peržiūrėję kodą ir bandymų scenarijus, kūrėjai galėjo rašyti programas, kurios galėtų automatiškai testuoti programinę įrangą. Didelis pliusas buvo tas, kad testavimas tapo efektyvesnis ir mažiau linkęs į žmogiškąsias klaidas. Tačiau norint tai pasiekti, reikėjo kvalifikuoto, tikslaus ir daug laiko reikalaujančio planavimo ir kodavimo, kad būtų užtikrinta išsami aprėptis.
3. Testavimo automatizavimas:
Testavimo automatizavimas buvo kita testavimo evoliucija. Tokie įrankiai, kaip ZAPTEST, galėjo pasiūlyti programuotojams visus skriptinio testavimo privalumus, tačiau be kodo sąsajos. Vėlgi, svarbiausi privalumai šiuo atveju buvo laiko taupymas, daugkartinio naudojimo ir pritaikomi testai, vartotojo sąsajos ir API testavimas, skirtingų platformų ir įrenginių testavimas.
4. Duomenimis pagrįstas testavimas:
Duomenimis grindžiamas testavimas buvo programinės įrangos, kuri apdoroja įvairius duomenų rinkinius, testavimo problemos sprendimas. Tai vėlgi yra bandymų automatizavimo forma, tačiau šis metodas apima bandymų scenarijų kūrimą ir jų paleidimą pagal priskirtus duomenų rinkinius. Toks testavimo būdas leido kūrėjams dirbti greičiau, izoliuoti testus ir sumažinti laiko, skirto testavimo atvejų kartojimui.
5. Generatyvinis dirbtinio intelekto testavimas:
Generatyvinis dirbtinio intelekto testavimas yra naujausia inovacija programinės įrangos testavimo srityje. Naudodamos LLM, QA komandos gali kurti testavimo atvejus ir testavimo duomenis, kurie padeda pagreitinti testavimo procesą. Šie testavimo atvejai yra labai lankstūs ir redaguojami, o tai padeda kūrėjams pakartotinai naudoti ir pritaikyti testus bei gerokai padidinti testavimo apimtį.
Dabartinis kopilotų ir
Generatyvinis dirbtinis intelektas programinės įrangos testavime ir RPA
Generatyvinis dirbtinis intelektas ir kopilotai padarė didelį poveikį programinės įrangos testavimui. Tačiau, užuot visiškai pakeitusios programuotojus, šios priemonės padėjo papildyti testuotojus. Trumpai tariant, jos padeda kūrėjams tapti greitesniems ir efektyvesniems, o daugeliu atvejų pagerina testavimo kokybę.
Svetainė
„Stack Overflow” programuotojų apklausa nuo 2023 m.
pateikia keletą įžvalgų apie dabartinį dirbtinio intelekto įrankių naudojimą programinės įrangos kūrimo bendruomenėje. Viena iš įdomiausių apklausos dalių parodė, kad nors šiek tiek daugiau nei pusė kūrėjų teigė, kad juos domina dirbtinio intelekto įrankiai, skirti programinės įrangos testavimui, mažiau nei 3 % teigė, kad pasitiki šiais įrankiais. Be to, tik 1 iš 4 nurodė, kad šiuo metu naudoja dirbtinio intelekto įrankius programinės įrangos testavimui.
Įdomu tai, kad šie statistiniai duomenys rodo, jog dirbtinio intelekto įrankių naudojimas dar nėra plačiai paplitęs ir kad anksti pradėjusieji juos naudoti vis dar gali įgyti pranašumą.
1. Kopiloto ir generatyvinio dirbtinio intelekto panaudojimo atvejai programinės įrangos testavimo ir RPA srityje
„Copilots” ir generatyvinis dirbtinis intelektas daro įtaką visoms programinės įrangos kūrimo sritims. Štai keletas būdų, kaip ši technologija gali padėti programinės įrangos testavimo ir RPA srityje.
Reikalavimų analizė
Reikalavimų analizė yra pagrindinė programinės įrangos kūrimo ciklo dalis. Šis procesas apima suinteresuotųjų šalių reikalavimų ir įvairių funkcijų, reikalingų programinei įrangai sukurti, supratimą. Generatyvinis dirbtinis intelektas gali padėti komandoms kurti idėjas ir pasiūlyti naujų idėjų bei perspektyvų.
Bandymų planavimas
Kai testavimo reikalavimai gerai suprantami, QA komandos turi viską suskirstyti į tvarkaraštį, kad užtikrintų tinkamą testų aprėptį. Tokiam darbui atlikti reikia žinių ir patirties, tačiau generatyvinis dirbtinis intelektas gali padėti komandoms, pateikdamas pavyzdžių ir vadovų, taip pat rekomenduoti konkrečius įrankius ir geriausią praktiką, atitinkančią jų unikalius reikalavimus.
Testavimo atvejų kūrimas
Kokybės užtikrinimo komandos gali naudoti LLM analizuodamos kodą, naudotojų reikalavimus ir programinės įrangos specifikacijas, kad suprastų pagrindinius sistemos ryšius. Kai dirbtinis intelektas supranta programinės įrangos įvestis, išvestis ir tikėtiną elgseną, jis gali pradėti kurti testavimo atvejus, kuriais bus tikrinama programinė įranga.
Tai naudinga ne tik dėl laiko taupymo ir rankinio kodavimo. Kuriant dirbtinio intelekto testavimo atvejus taip pat galima užtikrinti išsamesnę aprėptį, nes galima ištirti sritis, į kurias QA inžinieriai gali neatsižvelgti, ir taip užtikrinti patikimesnius kūrinius.
Klaidų paieška ir sprendimas
Mašininis mokymasis leidžia QA specialistams gerokai sutrumpinti laiką, reikalingą klaidoms aptikti ir pašalinti. Testuojant programinę įrangą daugelį klaidų lengva aptikti. Tačiau daugelyje scenarijų tai yra sunkus ir daug laiko reikalaujantis procesas. Generatyvinis dirbtinis intelektas gali atlikti patikras per dalį laiko, kurį sugaišta rankininkai, ir padėti išryškinti net pačias sudėtingiausias klaidas. Be to, šie dirbtinio intelekto įrankiai taip pat gali išspręsti nustatytas klaidas, todėl kokybės užtikrinimo komandos sutaupo begalę laiko.
Naudotojo sąsajos testavimas
Generatyvinėmis dirbtinio intelekto priemonėmis galima imituoti įvairią naudotojų elgseną ir sąveiką su programinės įrangos sistemomis. Šie metodai gali suteikti kūrėjų komandoms pasitikėjimo, kad jų sąsajos gali būti naudojamos įvairiais žmogaus ir kompiuterio naudojimo atvejais. Be to, generatyvinis dirbtinis intelektas taip pat gali analizuoti naudotojo sąsajos duomenis ir šiluminius žemėlapius ir teikti pasiūlymus, kaip patobulinti naudotojo sąsają ir padaryti ją patogesnę naudotojui.
Antrininkų ateitis ir generatyvinis dirbtinis intelektas
Programinės įrangos testavimas ir RPA
Nors dabartinis kopilotų ir generatyvinio dirbtinio intelekto naudojimas programinės įrangos automatizavime jau dabar yra įdomus, ateitis teikia dar daugiau vilčių.
Kopiloto ir generatyvinio dirbtinio intelekto ateitis priklauso nuo to, ar pavyks patobulinti produktus. Neseniai Purdue universitete atliktas tyrimas, pavadintas Kas į tai atsako geriau? Išsami „ChatGPT” ir „Stack Overflow” atsakymų į programinės įrangos inžinerijos klausimus analizė pabrėžia kai kuriuos generatyvinio dirbtinio intelekto modelių trūkumus.
Tyrėjai pateikė „ChatGPT” daugiau nei 500 klausimų iš „Stack Overflow”. Daugiau nei į pusę klausimų dirbtinio intelekto įrankis atsakė netiksliai. Svarbu pažymėti, kad viena svarbiausių problemų, kurią pastebėjo tyrėjai, buvo ta, kad dirbtinis intelektas dažniausiai nesugebėjo atsakyti į klausimus, nes jų tinkamai nesuprato. Ši detalė pabrėžia greitosios inžinerijos svarbą generatyviniam dirbtiniam intelektui.
Be to, šiais metais „Google” ir „Amazon” atliko nepriklausomus bandymus, kuriais siekiama patikrinti generatyvinio dirbtinio intelekto įrankių kokybę interviu klausimų aplinkoje. Abiem atvejais įrankis sugebėjo pakankamai gerai atsakyti į testo klausimus, kad gautų poziciją, kaip pranešė
CNBC
ir
„Business Inside
, atitinkamai.
Taigi, akivaizdu, kad ši technologija turi potencialą, tačiau reikia išspręsti kai kuriuos nedidelius klausimus. Pastarųjų metų šių priemonių tobulinimo mastas leidžia tikėti, kad jos pasieks reikiamą lygį ir tikriausiai anksčiau nei planuota.
Dabar galime apžvelgti kai kurias sritis, kuriose šios technologijos turės įtakos programinės įrangos kūrimo testavimo ateičiai.
1. Hiperautomatizacija
Hiperautomatizavimas apibūdina įmonės evoliucijos tikslą, kai kiekvienas procesas, kurį galima automatizuoti, bus automatizuotas. Tai holistinis požiūris į produktyvumą, kuris yra glaudžiai susijęs tarpusavyje.
Kalbant apie programinės įrangos kūrimą, nesunku įsivaizduoti centralizuotą sistemą, prižiūrinčią verslo procesų reikalavimus. Sistema padės suprasti ir nustatyti poreikius bei efektyvumą ir nuolat identifikuoti sritis, kurias reikia tobulinti pasitelkiant technologijas.
Vystantis verslui, šios centralizuotos sistemos naudos generatyvinį dirbtinį intelektą, kad sukurtų taikomąsias programas, kurios automatiškai pašalins kliūtis ir neveiksmingumą arba galbūt perduos tam tikrus darbus atlikti inžinieriams.
2. Programinės įrangos architektūros projektavimas
Turint pakankamai duomenų, dirbtinio intelekto įrankiai galėtų suprasti geriausią programinės įrangos architektūros praktiką ir rasti būdų, kaip patobulinti šiuos projektus, kad jie būtų kuo veiksmingesni. Mašininis mokymasis – tai dėsningumų ir sąsajų, kurių žmogaus protas nesugeba nustatyti, paieška.
Jei dirbtinio intelekto įrankiai turi pakankamai žinių apie įvairias taikomąsias programas, galime jiems nurodyti, kaip ankstesnes architektūras pritaikyti prie naujų reikalavimų, ir taip sukurti veiksmingesnes konstrukcijas ar net idėjas, kurios kitu atveju nebūtų svarstomos.
3. Senesnių sistemų modernizavimas
Nors jokia programinė įranga niekada nėra tobula, yra daugybė įrankių, kurie vis dar puikiai atlieka savo darbą ir yra taip giliai įsišakniję įmonės infrastruktūroje, kad juos sunku pakeisti. Šias sistemas pritaikyti gali būti sudėtinga, ypač jei jos buvo sukurtos naudojant iš mados išėjusį programinės įrangos kodą.
Ateityje generatyvinio dirbtinio intelekto įrankiai galės konvertuoti šį kodą į „du jour” kalbą, todėl komandos galės išsaugoti savo senąsias sistemas ir daugeliu atvejų jas patobulinti.
4. Mažo kodo ir nekodinio kūrimo tobulinimas
Vienas iš automatizuoto programinės įrangos testavimo naudojant generatyvinio dirbtinio intelekto įrankius iššūkių, kurį nurodėme pirmiau, buvo situacija, kai programuotojas neturėjo žinių ir patirties, kad patikrintų rezultatus.
Dirbtinio intelekto kopilotai padės papildyti mažo kodo įrankius teikdami geresnius pasiūlymus, kurie padės sukurti patikimas programas. Sudėtingi testavimo įrankiai suteiks žmonėms operatoriams laisvą kūrybinę valią, nuolat patvirtinant jų darbą ir atveriant duris netechnikams profesionalams kurti reikiamas taikomąsias programas.
Generatyvinio dirbtinio intelekto privalumai programinės įrangos testavimo srityje
Generatyvinio dirbtinio intelekto naudojimas programinės įrangos testavimui turi daug privalumų, todėl yra patraukli galimybė kūrimo komandoms, kurios nori dirbti greičiau, bet nenukenčia kokybė.
1. Programinės įrangos kūrimo ciklo pagreitinimas
Programuotojams tenka nuolat dirbti ilgas darbo valandas, kad programinė įranga ir naujos funkcijos būtų laiku pateiktos rinkai. Nors „Agile” / „DevOps” metodikos užtikrino efektyvesnį kūrimą, vis dar yra atskirų kūrimo etapų, kuriuos būtų naudinga dar labiau supaprastinti.
Generatyvinės dirbtinio intelekto priemonės leidžia testavimo komandoms spręsti įvairius SDLC etapus – nuo prototipų kūrimo iki vartotojo sąsajos testavimo.
2. Išsamus klaidų aptikimas
Vienas iš galingiausių dirbtinio intelekto pritaikymo programinės įrangos testavimo srityje būdų – technologijos gebėjimas palyginti didelius duomenų rinkinius. ML įrankiai gali analizuoti didelius duomenų rinkinius (įskaitant kodą), kad būtų sukurta informacijos saugykla ir tikėtini modeliai.
Kai kūrėjai perduoda kodą, jie gali jį palyginti su šiais modeliais, kurie gali padėti išryškinti netikėtus scenarijus, priklausomybes ir pažeidžiamumus, todėl viso kūrimo proceso metu galima patobulinti kodą.
3. Geresnė testų aprėptis
Mašininio mokymosi įrankiai sukurti analizuoti ir suprasti didelius duomenų rinkinius. Taikant šį metodą programinės įrangos testavimui, komandos gali padidinti programinės įrangos testavimo apimtį. Tai naudinga ne tik dėl to, kad iš lygties pašalinamas žmogaus darbas ir taip sutaupoma pinigų; dirbtinis intelektas taip pat padeda atlikti kur kas išsamesnį testavimą, kuris leidžia geriau aptikti klaidas sudėtinguose scenarijuose.
4. Mažesnės išlaidos
Palyginti su QA inžinierių komandos įdarbinimu ir jų naudojimu pasikartojančioms ir daug laiko reikalaujančioms programinės įrangos testavimo užduotims atlikti, generatyvinis dirbtinis intelektas ir RPA yra greitesni ir ekonomiškesni.
Didėjant konkurencijai programinės įrangos kūrimo pasaulyje, vis svarbiau rasti būdų, kaip pateikti kokybiškus ir patvarius produktus neviršijant biudžeto. Generatyviniai dirbtinio intelekto įrankiai ir kopilotai gali sumažinti priklausomybę nuo inžinierių ir leisti jiems atlikti į vertę orientuotą darbą, o tai leistų sukurti mažiau išpūstas konstrukcijas.
Ar generatyviniai dirbtinio intelekto įrankiai reiškia pabaigą
žmonių programinės įrangos inžinierių?
Nepaisant akivaizdžios naudos, bet kokia automatizavimo priemonė gali kelti darbuotojams nerimą dėl jų ateities. Nors tai normali reakcija, dėl generatyvinio dirbtinio intelekto spartos ir apimties susirūpinimas yra didesnis nei įprastai. Nors šiomis priemonėmis galima automatizuoti daugelį darbų, jos negali atlikti visų programinės įrangos inžinierių užduočių. Inžinieriams ir vadovams labai svarbu suprasti technologijų galimybes ir jų apribojimus.
Pirmiausia žmonės turi prisiminti, kad dirbtiniu intelektu paremti bandymų automatizavimo įrankiai rinkoje egzistuoja jau gana seniai. Tačiau dėl patogaus naudotojui generatyvinio dirbtinio intelekto pobūdžio jis gali būti lankstesnis.
Pirmiausia reikia atsižvelgti į tai, kad generatyvinis dirbtinis intelektas geriausiai veikia, kai rezultatus galima patikrinti. Tai yra esminis dalykas. Dėl to, kad LLM specialistai yra rengiami, jie stengsis pateikti jums atsakymą, net jei tai kartais reiškia, kad jie „haliucinuoja” faktus, nuorodas ir argumentus.
Dabar, jei turite pakankamai žinių apie kodavimą, galėsite perskaityti ir patikrinti bet kokį tekstą, kurį pateikia generatyvinis dirbtinis intelektas, ir pastebėti galimas klaidas. Jei esate pilietis programuotojas, kuris naudoja generatyvinį dirbtinį intelektą vietoj to, kad mokėtų programuoti, šių klaidų nepavyks pastebėti.
Taigi, žvelgiant iš šios perspektyvos, kvalifikuoti inžinieriai vis dar bus labai svarbi programinės įrangos kūrimo ekosistemos dalis. Jiems vis tiek reikės tikrintis tiek priežiūros, tiek praktine prasme.
Dar vienas generatyvinio dirbtinio intelekto apribojimas programinės įrangos testavimo srityje susijęs su mobiliuoju testavimu. Pavyzdžiui, „ChatGPT” yra gera galimybė testuoti svetainių sąsajas. Tačiau ji neturi prieigos prie įvairių mobiliųjų įrenginių. Rinkoje yra tiek daug skirtingų telefonų ir modelių, kad ji atsilieka nuo dabartinės testavimo automatizavimo programinės įrangos, pavyzdžiui, ZAPTEST. Ši problema taip pat nėra maža kliūtis. Daugiau nei
pusė visų interneto naudotojų naudojasi mobiliuoju internetu.
, ir šis skaičius kasmet didėja.
Taigi, nors generatyvinis dirbtinis intelektas iš kūrėjų perims daugybę pareigų, jis nepadarys šių specialistų nebereikalingų be didelių pokyčių testavimo infrastruktūroje ir galimybės patikrinti rezultatus.
Galutinės mintys
Programinės įrangos testavimas ir RPA nuolat tobulėja. Atsiradus naujoms technologijoms ir metodams, abi disciplinos perima geriausią praktiką, kad padėtų QA komandoms atlikti greitesnį ir išsamesnį testavimą už nedidelę rankinio testavimo kainos dalį.
Nors testų apimties didinimas ir žmogiškųjų klaidų bei išlaidų mažinimas yra keletas akivaizdesnių dirbtinio intelekto testavimo privalumų, jis taip pat padeda komandoms taikyti nepertraukiamo integravimo ir diegimo vamzdynų (CI/CD) metodą.
Vartotojų lūkesčiai ir konkurencija yra didesni nei bet kada anksčiau, todėl generatyvinis dirbtinis intelektas suteikia komandoms galimybę atlikti greitus ir efektyvius bandymus nesumažinant kokybės.
