“Ky është aplikimi i vetëm më i bezdisshëm i mësimit të makinerive që kam parë ndonjëherë.”
Mike Krieger, bashkëthemelues i Instagramit.
Fjalët e Mike Krieger nuk janë hiperbolë. Ndërsa ML është e aftë për disa gjëra të shquara në lidhje me analizën e të dhënave dhe mendjemprehtësinë, GitHub Copilot është një ndryshim total i lojës për shkak të dobisë potenciale që mund të ofrojë zhvilluesit e produkteve në të gjithë botën.
Copilots kodimi dhe Generative IA ndihmojnë ekipet të zhbllokojnë përfitime të mëdha, të tilla si përshpejtimi i ciklit të jetës së zhvillimit të softuerit në shpejtësi deri tani të paimagjinueshme. Megjithatë, ndikimi i teknologjisë në RPA dhe Software Testing janë dy nga kufijtë më emocionues të këtij teknologjie mahnitëse.
Në këtë artikull, do të shohim se si copilots kodimi dhe Generative IA kanë ndryshuar botën e Testimit të Softuerit dhe RPA në ditët e sotme para se të eksplorojmë ndikimin e tyre të ardhshëm në teknologji.
Copilots dhe Generative IA në
Zhvillimi i softuerit: A Primer
IA gjeneruese dhe copilots kodimi janë relativisht të sapoardhur në peisazhin e zhvillimit të softuerit. Para se të diskutojmë ndikimin e tyre në hapësirë, ia vlen të shohim sfondet e tyre dhe mënyrën se si funksionojnë.
Kodikët e makinave me 1.AI
Modelet e mëdha gjuhësore (LLM) janë përmirësuar në mënyrë të jashtëzakonshme gjatë viteve të fundit. Ndërsa madhësia e grupeve të të dhënave dhe fuqia llogaritëse janë rritur në mënyrë eksponenciale, cilësia e daljes është rritur.
Ka shumë vertikale që mund të përfitojnë nga LLMs. Disa nga më të shkruarat përfshijnë gjenerimin e tekstit, imazheve, videove dhe formave të tjera të mediave. Megjithatë, edhe pse këto raste përdorimi janë mbresëlënëse, ka implikime për zhvilluesit që ndoshta janë shumë më interesante.
Ka një numër autokoderësh LLM në treg. Megjithatë, GitHub CoPilot është ndoshta më i njohuri dhe më i realizuari. Një pjesë e madhe e arsyes është se ajo është trajnuar në depon GitHub. Ai ka akses në miliona shembuj të kodit me burim të hapur, praktikave më të mira, arkitekturës së aplikacioneve, dhe më shumë për të mësuar nga, gjë që i lejon të ofrojë dalje me cilësi të lartë dhe të larmishme.
2. Si funksionojnë copilotët e kodimit?
Një nga mënyrat më të lehta për të folur se si funksionojnë copilots kodimi është duke parë produktin kryesor në lojë, GitHub CoPilot. Aplikacioni bazohet në modelin ChatGPT-3 të OpenAi.
Ashtu si ChatGPT dhe LLM të ngjashme, CoPilot bazohet në miliarda parametra. Gjatë zhvillimit të ChatGPT-3, OpenAI filloi të ndërtojë një program kodimi të dedikuar të quajtur OpenAI Codex. Microsoft bleu qasje ekskluzive në produkt.
Megjithatë, gjëja kryesore këtu është se Microsoft tashmë zotëronte GitHub. Nëse jeni kodues, do të dini gjithçka për GitHub. Në thelb, është një platformë e bazuar në web që përdoret për kontrollin e versioneve dhe bashkëpunimin në projektet e zhvillimit të softuerit. Ata trajnuan OpenAI Codex në bibliotekën GitHub që përmbante miliona linja të kodit publik me burim të hapur.
CoPilot përdor Machine Learning për të gjetur modele dhe marrëdhënie midis linjave të kodit. Ashtu si ChatGPT, ai shikon një fjalë ose linjë dhe llogarit probabilitetin e asaj që duhet të vijë më pas bazuar në një depo të gjerë të të dhënave historike.
Fuqia e copilots AI qëndron në aftësinë e tyre për të sugjeruar snippet e kodit si zhvilluesit edit. Mendoje si një autokomplet të mbingarkuar për kodim. Ndërsa koduesit hyjnë në një linjë kodi, LLM krahason fillimin e këtij kodi me bibliotekën e saj të stërmadhe të projekteve të mëparshme. Prej andej, ajo sugjeron linja probabilistike dhe linja të reja kodi.
Përfitimet e dukshme këtu janë se zhvilluesit mund të kursejnë një sasi të pabesueshme kohe përmes këtij autokompletimi. Ajo rrit produktivitetin dhe, në shumë raste, saktësinë e kodit.
3. Po ai gjenerues për kodimin dhe zhvillimin?
Siç mund ta shihni nga historia e CoPilot, Generative IA dhe Copilots kanë rrënjë të ngjashme. Ato janë të dyja teknologji që përdorin probabilitetin statistikor për të bërë parashikime rreth asaj që përdoruesit kanë nevojë bazuar në informacionin e imputuar.
Megjithatë, dallimi i madh midis copiloting software dhe IA gjeneruese është se ky i fundit është i bazuar në të shpejtë. Me pak fjalë, kjo do të thotë se përdoruesit hyjnë në makinë një sërë udhëzimesh të shkruara, dhe ajo nxjerr përmbajtje. Siç e di kushdo që ka përdorur ChatGPT ose aplikacione të ngjashme, ky dalje mund të vijë në formën e tekstit, imazheve, videove ose kodit.
Pra, ndërsa metodat që koduesit përdorin për të arritur në kodimin e automatizuar janë të ndryshme, ne mund t’i vendosim ato nën një ombrellë të ngjashme të kodimit të automatizuar ose gjenerues të asistuar nga IA.
Evolucioni i testimit të softuerit
Testimi i softuerit është reagues dhe gjithnjë në zhvillim e sipër. Në hapësirën e disa dekadave, ajo është zhvendosur dhe morphed për të përmbushur kërkesat e reja dhe për të përdorur përparimet në teknologji.
1. Testimi manual:
Ditët e para të testimit të softuerit përfshinin testimin manual. Ky lloj testimi ishte i shtrenjtë dhe që kërkonte kohë, sepse kërkonte që ekspertët e QA-së të kalonin softuerin me një krehër dhëmbësh të hollë duke zhvilluar një sërë rastesh prove, duke drejtuar dhe regjistruar rezultatet, duke programuar rregullimet dhe duke përsëritur procesin.
Sigurimi që të gjitha skenarët dhe situatat e mundshme të mbuloheshin nga këto teste ishte një sfidë e madhe dhe kur u shtua në kohën dhe kostot e përfshira, testimi manual ishte me shumë burime. Ai ishte gjithashtu shumë i ndjeshëm ndaj gabimeve njerëzore, të cilat u amplifikuan nga opsionet e kufizuara të shpërndarjes, gjë që do të thoshte se çdo bug i pazbuluar ishte sfidues për t’u ndrequr shpejt.
2. Testimi me skenar:
Testimi me skenar përbënte një hap të madh përpara për komunitetin QA. Në vend që të kalonin nëpër skenarët e kodeve dhe testeve manualisht, zhvilluesit ishin në gjendje të shkruanin programe që mund të testonin softuerin automatikisht. Anët e mëdha plus këtu ishin se testimi u bë më efikas dhe më pak i prirur ndaj gabimeve njerëzore. Megjithatë, arritja e kësaj kërkonte planifikim dhe kodim të aftë, të saktë dhe me kohë intensive për të siguruar një mbulim të plotë.
3. Automatizimi i testeve:
Automatizimi i testeve ishte evolucioni tjetër i testimit. Mjete si ZAPTEST ishin në gjendje t’u ofronin koduesve të gjitha përfitimet e testimit të skriptuar, por me një ndërfaqe pa kod. Përsëri, përfitimet e rëndësishme këtu ishin kursimi i kohës, testet e ripërdorshme dhe të adaptueshme, testet e UI dhe API, dhe testet ndër-platformë dhe cross-device.
4. Testimi i drejtuar nga të dhënat:
Testimi i bazuar në të dhëna ishte zgjidhja e problemit të testimit të softuerit që përpunonte grupe të ndryshme të dhënash. Përsëri, kjo është një formë e automatizimit të testeve, por kjo metodë përfshin krijimin e skripteve të testeve dhe drejtimin e tyre kundër grupeve të të dhënave të caktuara. Ky lloj testimi i lejoi zhvilluesit të punonin më shpejt, të izolonin testet dhe të reduktonin sasinë e kohës duke përsëritur rastet e testeve.
5. Testimi gjenerues i IA:
Testimi gjenerues i IA është risia më e re në testimin e softuerit. Duke përdorur LLMs, ekipet e QA mund të krijojnë raste testesh dhe të dhëna testimi që ndihmojnë në përshpejtimin e procesit të testimit. Këto raste testesh janë shumë fleksibël dhe të editueshëm, gjë që ndihmon zhvilluesit të ripërdorin dhe riblejnë testet dhe të rrisin në masë të madhe fushëveprimin e testimit.
Përdorimi i sotëm i copilots dhe
IA gjeneruese në testimin e softuerit dhe RPA
IA gjeneruese dhe copilots kanë pasur një ndikim të madh në testimin e softuerit. Megjithatë, në vend që të zëvendësojnë drejtpërdrejt koduesit, këto mjete kanë ndihmuar në rritjen e testuesve. Me pak fjalë, ato ndihmojnë zhvilluesit të bëhen më të shpejtë dhe më të efektshëm dhe, në shumë raste, të rrisin cilësinë e testimit.
The Stack Overflow Developer Survey from 2023
Ofron disa ide mbi përdorimin e sotëm të mjeteve të IA brenda komunitetit të zhvillimit të softuerit. Një nga pjesët më interesante të sondazhit sugjeroi se ndërsa pak më shumë se gjysma e të gjithë zhvilluesve sugjeruan se ishin të interesuar në mjetet e IA për testimin e softuerit, më pak se 3% thanë se u besonin këtyre mjeteve. Për më tepër, vetëm 1 në 4 sugjeroi se ata po përdornin aktualisht mjete IA për testimin e softuerit.
Ajo që është interesante në lidhje me këto statistika është se ato tregojnë se përdorimi i mjeteve të IA nuk është ende i përhapur dhe se adoptuesit e hershëm ende mund të marrin një avantazh.
1. Copilot dhe Generative IA përdorin rastet në testimin e softuerit dhe RPA
Copilots dhe Generative IA po ndikojnë në çdo fushë të zhvillimit të softuerit. Ja disa nga mënyrat se si teknologjia mund të ndihmojë në testimin e softuerit dhe RPA.
Analiza e kërkesave
Analiza e kërkesave është një pjesë kyçe e ciklit të jetës së zhvillimit të softuerit. Procesi përfshin të kuptuarit e kërkesave të palëve të interesuara dhe karakteristikat e ndryshme që kërkohen për të ndërtuar një pjesë të softuerit. AI gjeneruese mund të ndihmojë ekipet me ideim duke dalë me ide dhe perspektiva të reja.
Planifikimi i testit
Pasi të kuptohen mirë kërkesat e testit, ekipet e QA-së duhet t’i thyejnë gjërat në një orar për të siguruar mbulimin e duhur të testeve. Ky lloj pune kërkon ekspertizë dhe përvojë, por Generative IA mund të mbështesë ekipet nëpërmjet shembujve dhe guidave, plus të bëjë rekomandime të mjeteve të veçanta dhe praktikave më të mira për kërkesat e tyre unike.
Krijimi i rasteve të provës
Ekipet e QA-së mund të përdorin LLM-të për të analizuar kodin, kërkesat e përdoruesve dhe specifikimet e softuerit për të kuptuar marrëdhëniet thelbësore prapa sistemit. Pasi AI të ketë një kuptueshmëri të inputeve dhe daljeve dhe sjelljeve të pritshme të softuerit, ajo mund të fillojë të ndërtojë raste testesh që do të testojnë softuerin.
Përfitimet këtu shkojnë përtej kursimit të kohës dhe kodimit manual. Krijimi i rasteve të testit AI mund të çojë gjithashtu në një mbulim më të plotë, sepse mund të eksplorojë fusha që inxhinierët e QA mund të mos i konsiderojnë, duke çuar në ndërtime më të besueshme.
Gjetja dhe zgjidhja e insekteve
Mësimi i makinerisë lejon profesionistët e QA të shkurtojnë ndjeshëm kohën që duhet për të lokalizuar dhe zgjidhur bugs. Në testimin e softuerit, shumë bugs janë të lehtë për t’u lokalizuar. Megjithatë, në shumë skenarë, është një proces i lodhshëm dhe që kërkon kohë. IA gjeneruese mund të kryejë kontrolle në një pjesë të kohës së punëtorëve manualë dhe të ndihmojë në nxjerrjen në pah edhe të insekteve më kokëfortë. Për më tepër, këto mjete IA mund të zgjidhin edhe bug-et që identifikojnë, duke kursyer kohë të pafundme për ekipet QA.
Testimi i UI
Mjetet gjeneruese IA mund të simulojnë një sërë sjelljesh dhe ndërveprimesh të përdoruesve me sistemet softuerike. Metodat mund t’u japin ekipeve të zhvillimit besim se ndërfaqja e tyre mund të trajtojë një gamë të gjerë të përdorimeve njeri-kompjuter. Për më tepër, Generative AI gjithashtu mund të analizojë të dhënat e ndërfaqes së përdoruesit dhe heatmaps dhe të bëjë sugjerime se si të përmirësojë UI dhe ta bëjë atë më miqësore për përdoruesit.
E ardhmja e copilots dhe Generative IA
në Testimin e Softuerit dhe RPA
Ndërsa përdorimi i sotëm i copilots dhe Generative IA në automatizimin e softuerit është tashmë emocionuese, e ardhmja mban edhe më shumë premtime.
E ardhmja e copilot dhe Generative IA varet nga përmirësimet që mund të bëhen për produktet. Një studim i kohëve të fundit nga Universiteti Purdue, i titulluar Kush përgjigjet më mirë? Një analizë e thellë e ChatGPT dhe Stack Overflow Answers to Software Engineering Questions Nënvizon disa nga kufizimet e modeleve Generative IA.
Studiuesit i dhanë ChatGPT mbi 500 pyetje nga Stack Overflow. Mjeti IA u përgjigj më shumë se gjysma në mënyrë të pasaktë. Tani, është e rëndësishme të theksohet se një nga çështjet më domethënëse që studiuesit vunë në dukje ishte se IA dështoi më shpesh, sepse nuk i kuptonte pyetjet siç duhet. Ky detaj nënvizon rëndësinë e inxhinierisë së shpejtë brenda Generative IA.
Përveç kësaj, si Google ashtu edhe Amazon kanë zhvilluar teste të pavarura këtë vit për të parë cilësinë e mjeteve Generative IA në një vendosje pyetjesh në intervistë. Në të dy rastet, mjeti arriti t’u përgjigjej mjaft mirë pyetjeve të testit për të marrë pozicionin, siç raportohet nga
CNBC
dhe
Business Inside
, respektivisht.
Pra, është e qartë se jemi në një pikë të kësaj teknologjie ku potenciali është atje, por disa gjëra të vogla duhet të sheshohen. Shkalla në të cilën këto mjete janë përmirësuar vitet e fundit na jep besim se do të arrijë në nivelin e kërkuar dhe ndoshta përpara afatit.
Tani, mund t’i hedhim një sy disa prej fushave ku këto teknologji do të ndikojnë në të ardhmen e testimit të zhvillimit të softuerit.
1. Hiperautomation
Hyperautomation përshkruan një destinacion në evolucionin e sipërmarrjes ku çdo proces që mund të automatizohet do të automatizohet. Është një qasje holistike ndaj produktivitetit që është shumë e ndërlidhur.
Sa i përket zhvillimit të softuerit, nuk është e vështirë të imagjinohet një sistem i centralizuar me një mbikëqyrje të kërkesave të procesit të biznesit. Sistemi do të kuptojë dhe identifikojë nevojat dhe efikasitetin dhe do të identifikojë vazhdimisht fushat që duhet të përmirësohen nëpërmjet teknologjisë.
Me evoluimin e bizneseve, këto sisteme të centralizuara do të përdorin Generative IA për të ndërtuar aplikacione që do të zgjidhin bllokimet dhe joefikasitetin automatikisht ose ndoshta do të shtyjnë punë të veçanta tek inxhinierët për të përfunduar.
2. Projektimi i arkitekturave softuerike
Me të dhëna të mjaftueshme, mjetet e IA mund të kuptonin praktikat më të mira të arkitekturës softuerike dhe të gjenin mënyra për të përmirësuar këto dizajne për efikasitet maksimal. Mësimi i makinës ka të bëjë me gjetjen e modeleve dhe marrëdhënieve që janë përtej fushës së mendjes njerëzore.
Nëse mjetet e IA kanë njohuri të mjaftueshme për një sërë aplikimesh, ne mund t’i udhëzojmë ata të përkulin arkitekturat e mëparshme drejt kërkesave të reja, duke çuar në ndërtime më efikase apo edhe ide që përndryshe nuk do të konsideroheshin.
3. Modernizimi i sistemeve të trashëgimisë
Edhe pse asnjë softuer nuk është kurrë i përsosur, ka shumë mjete që ende bëjnë një punë të shkëlqyer dhe janë aq thellë të ngulitura në infrastrukturën e një kompanie, saqë janë të vështira për t’u zëvendësuar. Përshtatja e këtyre sistemeve mund të jetë një kore, veçanërisht nëse janë shkruar duke përdorur kodin softuerik që ka rënë nga moda.
Në të ardhmen, mjetet Generative IA do të jenë në gjendje ta shndërrojnë këtë kod në gjuhën du jour, duke lejuar ekipet të mbajnë sistemet e tyre të trashëgimisë dhe, në shumë raste, t’i përmirësojnë ato.
4. Përmirësimi i zhvillimit me kod të ulët dhe pa kod
Një nga sfidat e testimit të softuerit automatizues nëpërmjet mjeteve Generative IA që identifikuam më sipër ishte një situatë ku koduesit i mungonte njohuria dhe përvoja për të verifikuar daljen.
Copilots AI do të ndihmojë në rritjen e mjeteve me kod të ulët duke bërë sugjerime më të mira që çojnë në aplikime të fuqishme. Mjetet e sofistikuara të testimit do t’u lejojnë operatorëve njerëzorë të mbretërojnë krijues të lirë, duke validuar vazhdimisht punën e tyre dhe duke hapur derën për profesionistët joteknikë për të ndërtuar aplikacionet që u nevojiten.
Përfitimet e IA gjeneruese në testimin e softuerit
Përdorimi i IA gjeneruese për testimin e softuerit ka shumë përfitime që e bëjnë atë një opsion tërheqës për ekipet e zhvillimit që duan të punojnë më shpejt por pa kompromentuar cilësinë.
1. Përshpejtimi i ciklit të jetës së zhvillimit të softuerit
Zhvilluesit janë nën presion të vazhdueshëm për të punuar me orë të gjata për t’u siguruar që softueri dhe veçoritë e reja të dalin në treg në kohën e duhur. Ndërsa metodologjitë Agile/DevOps kanë siguruar që zhvillimi të jetë më i efektshëm, ka ende faza individuale të zhvillimit që mund të përfitojnë nga rationalizimi i mëtejshëm.
Mjetet gjeneruese të IA lejojnë ekipet e testimit të trajtojnë faza të ndryshme SDLC, nga gjenerimi i prototipeve deri te testimi i UI.
2. Zbulimi gjithëpërfshirës i insekteve
Një nga aplikacionet më të fuqishme të IA në testimin e softuerit vjen nga aftësia e teknologjisë për të krahasuar dataset e mëdha. Mjetet ML mund të analizojnë grupe të gjera të dhënash (duke përfshirë kodin) për të ndërtuar një depo informacioni dhe modelesh të pritshme.
Kur devs kryejnë kod, ata mund ta krahasojnë atë me këto modele, të cilat mund të nxjerrin në pah skenarët, varësitë dhe dobësitë e papritura, duke lejuar një kod më të mirë gjatë gjithë procesit të zhvillimit.
3. Përmirësimi i mbulimit të testeve
Mjetet e mësimit të makinerive janë ndërtuar për të analizuar dhe kuptuar grupe të gjera të dhënash. Kur aplikohet në testimin e softuerit, ajo lejon ekipet të rrisin fushëveprimin e testimit të tyre të softuerit. Përfitimet janë përtej vetëm heqjes së punës njerëzore nga ekuacioni për të kursyer para; IA gjithashtu çon në një lloj testimi shumë më të plotë që lejon përmirësimin e zbulimit të insekteve në një grup kompleks skenarësh.
4. Kosto të reduktuara
Kur krahasohet me punësimin e një ekipi inxhinierësh të QA-së dhe përdorimin e tyre për detyra të përsëritura dhe që kërkojnë kohë për testimin e softuerit, Generative AI dhe RPA janë më të shpejta dhe më kosto-efektive.
Ndërsa bota e zhvillimit të softuerit bëhet më konkurruese, gjetja e mënyrave për të ofruar produkte cilësore dhe të qëndrueshme mbi buxhetin rritet në rëndësi. Veglat gjeneruese të IA-së dhe copilots mund të zvogëlojnë varësinë ndaj inxhinierëve dhe t’i lejojnë ata të kryejnë punë të nxitura nga vlera dhe të çojnë në ndërtime më pak të fryra.
Veglat gjeneruese të IA-së e shqiptojnë fundin
Të inxhinierëve të softuerit njerëzor?
Pavarësisht nga përfitimet e tyre të dukshme, çdo mjet automatizimi mund t’u shkaktojë punëtorëve një nivel ankthi për të ardhmen e tyre. Ndërsa ky është një reagim normal, shpejtësia dhe fushëveprimi i Generative IA do të thotë se shqetësimet janë më të gjera se zakonisht. Ndërsa këto mjete kanë aftësinë për të automatizuar shumë punë, ata nuk mund të kryejnë çdo detyrë që bëjnë inxhinierët e softuerit. Të kuptosh aftësitë e teknologjisë, si dhe kufizimet e tyre, është thelbësore për inxhinierët dhe udhëheqësit.
Gjëja e parë që njerëzit duhet të mbajnë mend është se mjetet e automatizimit të testeve të fuqizuara nga IA kanë ekzistuar në treg për mjaft kohë. Megjithatë, natyra miqësore e Generative IA e bën atë të aftë për fleksibilitet të mëtejshëm.
Një nga gjërat e para që duhet të kemi parasysh është se Generative IA funksionon më së miri për daljet që mund të verifikohen. Kjo është një pikë kyçe. Natyra e trajnimit të LLM-ve do të thotë se ata do të bëjnë çmos për t’ju dhënë një përgjigje, edhe nëse kjo herë pas here do të thotë “halucinante” fakte, referenca dhe argumente.
Tani, nëse keni njohuri të mjaftueshme për kodimin, ju do të jeni në gjendje të lexoni dhe verifikoni çdo tekst që Gjenerative IA nxjerr dhe kap gabimet potenciale. Nëse jeni një kodues qytetar që po përdor Generative IA në vend që të jeni në gjendje të kodoni, nuk do të jeni aq të aftë për të kapur këto gabime.
Pra, kur të shikohet nga kjo perspektivë, inxhinierët e aftë do të jenë ende një pjesë kritike e ekosistemit të zhvillimit të softuerit. Atyre do t’u kërkohet ende të testojnë si në kuptimin mbikqyrës, ashtu edhe në atë praktik.
Një tjetër kufizim i Generative IA për testimin e softuerit përfshin testimin në celular. Për shembull, ChatGPT është një opsion i mirë për testimin e UI-ve të uebsajtit. Megjithatë, ajo nuk ka qasje në pajisje të ndryshme mobile. Me kaq shumë aparate dhe modele të ndryshme në treg, ajo mbetet pas softuerit aktual të automatizimit të testeve si ZAPTEST. As ky problem nuk është pengesë e vogël. Më shumë se Gjysma e të gjithë përdorimit të internetit vjen nga celulari
dhe ky numër rritet çdo vit.
Pra, ndërsa Generative IA do të marrë shumë detyra nga zhvilluesit, ajo nuk do t’i bëjë këta profesionistë të vjetëruar pa ndryshime të mëdha në infrastrukturën e testimit dhe aftësinë për të verifikuar prodhimin.
Mendimet e fundit
Testimi i softuerit dhe RPA janë në një rrugë të vazhdueshme përmirësimi. Me daljen e teknologjisë dhe metodave të reja, të dyja disiplinat absorbojnë praktikat më të mira për të ndihmuar ekipet e QA-së të dorëzojnë teste më të shpejta dhe më të plota me një pjesë të çmimit të testimit manual.
Ndërsa përmirësimi i fushës së testeve dhe reduktimi i gabimeve dhe kostove njerëzore janë disa nga përfitimet më të dukshme të testimit të drejtuar nga AI, ai gjithashtu ndihmon ekipet të miratojnë një qasje të vazhdueshme të integrimit dhe vendosjes së tubacioneve (CI/CD).
Me pritjet e konsumatorëve dhe konkurrencën më të lartë se kurrë, Generative IA u ofron ekipeve një mënyrë për të ofruar teste të shpejta dhe efikase pa kompromentuar cilësinë.
