“Bu, makine öğreniminin şimdiye kadar gördüğüm en akıllara durgunluk veren uygulaması.”
Mike Krieger, Instagram’ın kurucu ortağı.
Mike Krieger’in sözleri abartılı değildir. Makine öğrenimi, veri analizi ve içgörüler açısından dikkate değer şeyler yapabilse de GitHub Copilot, dünyanın dört bir yanındaki ürün geliştiricilere sağlayabileceği potansiyel fayda nedeniyle tam bir oyun değiştiricidir.
Kodlama yardımcı pilotları ve Üretken Yapay Zeka, ekiplerin yazılım geliştirme yaşam döngüsünü şimdiye kadar hayal bile edilemeyen hızlara çıkarmak gibi büyük avantajların kilidini açmasına yardımcı olur. Bununla birlikte, teknolojinin RPA ve Yazılım Testi üzerindeki etkisi, bu şaşırtıcı teknolojinin en heyecan verici sınırlarından ikisidir.
Bu makalede, kodlama yardımcı pilotlarının ve Üretken Yapay Zekanın, teknoloji üzerindeki gelecekteki etkilerini keşfetmeden önce, günümüzde Yazılım Testi ve RPA dünyalarını nasıl değiştirdiğine bakacağız.
Yardımcı Pilotlar ve Üretken Yapay Zeka
yazılım geliştirme: A Primer
Üretken yapay zeka ve kodlama yardımcı pilotları, yazılım geliştirme ortamına nispeten yeni gelenler. Alan üzerindeki etkilerini tartışmadan önce, geçmişlerine ve nasıl çalıştıklarına bakmakta fayda var.
1. Yapay zeka destekli otomatik kodlayıcılar
Büyük dil modelleri (LLM) son birkaç yılda önemli ölçüde gelişmiştir. Veri setlerinin boyutu ve hesaplama gücü katlanarak arttıkça çıktı kalitesi de yükselmiştir.
LLM’lerden faydalanabilecek pek çok dikey alan vardır. Hakkında en çok yazılanlardan bazıları metin, resim, video ve diğer medya biçimlerini oluşturmayı içerir. Ancak, bu kullanım örnekleri etkileyici olsa da, geliştiriciler için belki de çok daha ilginç çıkarımlar var.
Piyasada çok sayıda LLM otomatik kodlayıcı bulunmaktadır. Ancak, GitHub CoPilot belki de en iyi bilinen ve en başarılı olanıdır. Bunun nedeninin büyük bir kısmı GitHub deposunda eğitilmiş olmasıdır. Öğrenmek için milyonlarca açık kaynak kod örneğine, en iyi uygulamalara, uygulama mimarisine ve daha fazlasına erişimi vardır, bu da yüksek kaliteli ve çok yönlü çıktılar sağlamasına olanak tanır.
2. Kodlama yardımcı pilotları nasıl çalışır?
Kodlama yardımcı pilotlarının nasıl çalıştığı hakkında konuşmanın en kolay yollarından biri, oyundaki lider ürün olan GitHub CoPilot’a bakmaktır. Uygulama OpenAi’nin ChatGPT-3 modeline dayanmaktadır.
Tıpkı ChatGPT ve benzeri LLM’ler gibi CoPilot da milyarlarca parametreye dayanmaktadır. ChatGPT-3’ün geliştirilmesi sırasında OpenAI, OpenAI Codex adlı özel bir kodlama programı oluşturmaya başladı. Microsoft ürüne özel erişim hakkı satın aldı.
Ancak burada önemli olan Microsoft’un zaten GitHub’a sahip olması. Eğer bir yazılımcıysanız, GitHub hakkında her şeyi bilirsiniz. Temel olarak, yazılım geliştirme projelerinde sürüm kontrolü ve işbirliği için kullanılan web tabanlı bir platformdur. OpenAI Codex’i, milyonlarca satır açık kaynaklı, kamuya açık kod içeren GitHub kütüphanesi üzerinde eğittiler.
CoPilot, kod satırları arasındaki kalıpları ve ilişkileri bulmak için Makine Öğrenimini kullanır. Tıpkı ChatGPT gibi, bir kelimeye veya satıra bakar ve geniş bir geçmiş veri havuzuna dayanarak bir sonraki adımın ne olması gerektiğine dair olasılığı hesaplar.
Yapay zeka yardımcı pilotlarının gücü, geliştiriciler düzenleme yaparken kod parçacıkları önerebilmelerinde yatıyor. Bunu kodlama için süper şarjlı bir otomatik tamamlama gibi düşünün. Kodlayıcılar bir kod satırı girdiğinde, LLM bu kodun başlangıcını önceki projelerden oluşan devasa kütüphanesiyle karşılaştırır. Buradan, olasılıksal satırlar ve yeni kod satırları önerir.
Buradaki bariz faydalar, geliştiricilerin bu otomatik tamamlama sayesinde inanılmaz miktarda zaman kazanabilmeleridir. Üretkenliği ve çoğu durumda kodun doğruluğunu artırır.
3. Kodlama ve geliştirme için Üretken Yapay Zeka ne olacak?
CoPilot’un geçmişinden de görebileceğiniz gibi, Üretken Yapay Zeka ve Yardımcı Pilotlar benzer köklere sahiptir. Her iki teknoloji de istatistiksel olasılıkları kullanarak kullanıcıların neye ihtiyaç duyduklarına dair tahminlerde bulunur.
Bununla birlikte, ortak pilot yazılımı ile üretken yapay zeka arasındaki en büyük fark, ikincisinin istem tabanlı olmasıdır. Kısacası bu, kullanıcıların makineye bir dizi yazılı talimat girdiği ve makinenin de içerik çıkardığı anlamına gelir. ChatGPT veya benzer uygulamaları kullanan herkesin bildiği gibi, bu çıktı metin, resim, video veya kod şeklinde olabilir.
Dolayısıyla, kodlayıcıların otomatik kodlamaya ulaşmak için kullandıkları yöntemler farklı olsa da, bunları benzer bir yapay zeka destekli otomatik veya üretken kodlama şemsiyesi altına yerleştirebiliriz.
Yazılım testinin evrimi
Yazılım testi duyarlı ve sürekli gelişen bir süreçtir. Birkaç on yıl içinde, yeni gereksinimleri karşılamak ve teknolojideki gelişmeleri kullanmak için değişti ve dönüştü.
1. Manuel test:
Yazılım testinin ilk günlerinde manuel testler yapılıyordu. Bu tür testler pahalı ve zaman alıcıydı çünkü QA uzmanlarının bir dizi test senaryosu geliştirerek, sonuçları çalıştırıp kaydederek, düzeltmeleri planlayarak ve süreci tekrarlayarak yazılımı ince bir diş tarağıyla incelemesini gerektiriyordu.
Tüm olası senaryoların ve durumların bu testler tarafından kapsanmasını sağlamak büyük bir zorluktu ve ilgili zaman ve maliyetler eklendiğinde, manuel testler yoğun kaynak gerektiriyordu. Aynı zamanda insan hatalarına karşı da oldukça hassastı ve bu durum sınırlı dağıtım seçenekleriyle daha da artıyordu; bu da keşfedilmemiş hataların hızlı bir şekilde düzeltilmesinin zor olduğu anlamına geliyordu.
2. Komut dosyası testi:
Komut dosyası testi, QA topluluğu için ileriye doğru atılmış büyük bir adımı temsil ediyordu. Geliştiriciler, kod ve test senaryolarını manuel olarak gözden geçirmek yerine, yazılımı otomatik olarak test edebilecek programlar yazabildiler. Buradaki en büyük artı, testlerin daha verimli ve insan hatasına daha az eğilimli hale gelmesiydi. Ancak bunu başarmak, kapsamlı bir kapsam sağlamak için yetenekli, hassas ve zaman yoğun bir planlama ve kodlama gerektiriyordu.
3. Test otomasyonu:
Test otomasyonu, testin bir sonraki evrimiydi. ZAPTEST gibi araçlar, kodlayıcılara komut dosyası testinin tüm avantajlarını kodsuz bir arayüzle sunabiliyordu. Yine buradaki önemli faydalar zamandan tasarruf, yeniden kullanılabilir ve uyarlanabilir testler, kullanıcı arayüzü ve API testi ve çapraz platform ve çapraz cihaz testiydi.
4. Veri odaklı test:
Veri odaklı test, çeşitli veri setlerini işleyen yazılımların test edilmesi sorununa bir çözümdü. Bu da bir tür test otomasyonudur, ancak bu yöntem test komut dosyaları oluşturmayı ve bunları atanmış veri kümelerine karşı çalıştırmayı içerir. Bu test türü, geliştiricilerin daha hızlı çalışmasına, testleri izole etmesine ve test senaryolarını tekrarlama süresini azaltmasına olanak tanıdı.
5. Üretken yapay zeka testi:
Üretken yapay zeka testi, yazılım testindeki en yeni yeniliktir. QA ekipleri, LLM’leri kullanarak test sürecini hızlandırmaya yardımcı olan test senaryoları ve test verileri oluşturabilir. Bu test senaryoları son derece esnek ve düzenlenebilirdir, bu da geliştiricilerin testleri yeniden kullanmasına ve yeniden tasarlamasına ve test kapsamını büyük ölçüde artırmasına yardımcı olur.
Yardımcı pilotların günümüzdeki kullanımı ve
Yazılım Testi ve RPA’da Üretken Yapay Zeka
Üretken yapay zeka ve yardımcı pilotların yazılım testleri üzerinde büyük bir etkisi oldu. Ancak, bu araçlar kodlayıcıların yerini almaktan ziyade, test uzmanlarını güçlendirmeye yardımcı olmuştur. Kısacası, geliştiricilerin daha hızlı ve daha verimli olmalarına yardımcı olurlar ve çoğu durumda test kalitesini artırırlar.
Bu
2023’ten Stack Overflow Geliştirici Anketi
yazılım geliştirme topluluğu içinde yapay zeka araçlarının günümüzdeki kullanımına ilişkin bazı bilgiler sunuyor. Anketin en ilginç kısımlarından biri, tüm geliştiricilerin yarısından biraz fazlası yazılım testi için yapay zeka araçlarıyla ilgilendiklerini belirtirken, %3’ten azı bu araçlara güvendiklerini söyledi. Dahası, her 4 kişiden sadece 1’i şu anda yazılım testi için yapay zeka araçları kullandığını belirtmiştir.
Bu istatistiklerin ilginç yanı, yapay zeka araçlarının kullanımının henüz yaygınlaşmadığını ve erken benimseyenlerin hala bir avantaj elde edebileceğini göstermesidir.
1. Yazılım testi ve RPA’da Copilot ve Generative AI kullanım durumları
Kopilotlar ve Üretken Yapay Zeka, yazılım geliştirmenin her alanını etkiliyor. İşte teknolojinin yazılım testi ve RPA konusunda yardımcı olabileceği yollardan birkaçı.
Gereksinim analizi
Gereksinim analizi, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün önemli bir parçasıdır. Süreç, paydaş gereksinimlerini ve bir yazılım parçası oluşturmak için gereken çeşitli özellikleri anlamayı içerir. Üretken yapay zeka, yeni fikirler ve bakış açıları ortaya çıkararak ekiplere fikir üretme konusunda yardımcı olabilir.
Test planlaması
Test gereksinimleri iyice anlaşıldıktan sonra, QA ekiplerinin yeterli test kapsamını sağlamak için işleri bir programa dökmesi gerekir. Bu tür bir çalışma uzmanlık ve deneyim gerektirir, ancak Generative AI ekipleri örnekler ve kılavuzlar aracılığıyla destekleyebilir, ayrıca benzersiz gereksinimleri için belirli araçlar ve en iyi uygulamalar hakkında önerilerde bulunabilir.
Test senaryosu oluşturma
QA ekipleri, sistemin altında yatan ilişkileri anlamak amacıyla kodu, kullanıcı gereksinimlerini ve yazılım özelliklerini analiz etmek için LLM’leri kullanabilir. Yapay zeka, yazılımın girdi ve çıktılarını ve beklenen davranışlarını kavradıktan sonra, yazılımı test edecek test senaryoları oluşturmaya başlayabilir.
Buradaki faydalar zamandan ve manuel kodlamadan tasarruf etmenin ötesine geçmektedir. Yapay zeka test senaryosu oluşturma, QA mühendislerinin dikkate almayabileceği alanları keşfedebildiği için daha kapsamlı bir kapsama da yol açabilir ve bu da daha güvenilir yapılara yol açar.
Hataları bulma ve çözme
Makine öğrenimi, QA uzmanlarının hataları bulma ve çözme süresini önemli ölçüde kısaltmasına olanak tanır. Yazılım testlerinde birçok hatanın yerini tespit etmek kolaydır. Ancak, birçok senaryoda bu zahmetli ve zaman alıcı bir süreçtir. Üretken yapay zeka, kontrolleri manuel çalışanların süresinden çok daha kısa bir sürede gerçekleştirebilir ve en inatçı hataları bile vurgulamaya yardımcı olabilir. Dahası, bu yapay zeka araçları tespit ettikleri hataları da çözerek QA ekiplerine sonsuz zaman kazandırabilir.
UI testi
Üretken yapay zeka araçları, bir dizi kullanıcı davranışını ve yazılım sistemleriyle etkileşimi simüle edebilir. Bu yöntemler, geliştirme ekiplerine arayüzlerinin çok çeşitli insan-bilgisayar kullanımlarını idare edebileceği konusunda güven verebilir. Dahası, Üretken Yapay Zeka, kullanıcı arayüzü verilerini ve ısı haritalarını da analiz edebilir ve kullanıcı arayüzünün nasıl iyileştirileceği ve daha kullanıcı dostu hale getirileceği konusunda önerilerde bulunabilir.
Yardımcı pilotların geleceği ve Üretken Yapay Zeka
in Yazılım Testi ve RPA
Yazılım otomasyonunda yardımcı pilotların ve Üretken Yapay Zekanın günümüzdeki kullanımı zaten heyecan verici olsa da, gelecek daha da fazla umut vaat ediyor.
Copilot ve Generative AI’nın geleceği, ürünlerde yapılabilecek iyileştirmelere bağlıdır. Purdue Üniversitesi’nde yapılan yeni bir araştırmaya göre Kim Daha İyi Cevap Veriyor? ChatGPT ve Stack Overflow’un Yazılım Mühendisliği Sorularına Verdiği Cevapların Derinlemesine Analizi Üretken Yapay Zeka modellerinin bazı sınırlamalarının altını çiziyor.
Araştırmacılar ChatGPT’ye Stack Overflow’dan 500’ün üzerinde soru verdi. Yapay zeka aracı yarısından fazlasına yanlış cevap verdi. Araştırmacıların dikkat çektiği en önemli sorunlardan birinin, yapay zekanın soruları doğru anlamadığı için en sık başarısız olması olduğunu belirtmek gerekir. Bu ayrıntı, Üretken Yapay Zeka içinde hızlı mühendisliğin öneminin altını çiziyor.
Ayrıca, hem Google hem de Amazon bu yıl mülakat sorusu ortamında Üretken Yapay Zeka araçlarının kalitesini incelemek için bağımsız testler gerçekleştirdi. Her iki durumda da araç, test sorularını pozisyonu alacak kadar iyi yanıtlamayı başardı.
CNBC
ve
Business Inside
sırasıyla.
Dolayısıyla, bu teknolojide potansiyelin olduğu bir noktada olduğumuz açık, ancak bazı küçük şeylerin düzeltilmesi gerekiyor. Bu araçların son yıllarda geliştiği ölçek, gerekli seviyeye ve muhtemelen planlanandan önce ulaşacağına dair bize güven veriyor.
Şimdi, bu teknolojilerin yazılım geliştirme testlerinin geleceğini etkileyeceği bazı alanlara göz atabiliriz.
1. Hiperotomasyon
Hiperotomasyon, işletmenin evriminde otomatikleştirilebilecek her sürecin otomatikleştirileceği bir hedefi tanımlar. Verimliliğe yönelik, birbiriyle son derece bağlantılı bütünsel bir yaklaşımdır.
Yazılım geliştirme açısından bakıldığında, iş süreci gereksinimlerini denetleyen merkezi bir sistem hayal etmek zor değil. Sistem, ihtiyaçları ve verimlilikleri anlayıp tespit edecek ve teknoloji yoluyla iyileştirilmesi gereken alanları sürekli olarak belirleyecektir.
İşletmeler geliştikçe, bu merkezi sistemler, darboğazları ve verimsizlikleri otomatik olarak çözecek veya belki de belirli işleri tamamlamaları için mühendislere itecek uygulamalar oluşturmak için Üretken Yapay Zekayı kullanacaktır.
2. Yazılım mimarilerinin tasarlanması
Yapay zeka araçları, yeterli veri ile yazılım mimarisinin en iyi uygulamalarını anlayabilir ve maksimum verimlilik için bu tasarımları iyileştirmenin yollarını bulabilir. Makine öğrenimi, insan zihninin kapsamının ötesindeki kalıpları ve ilişkileri bulmakla ilgilidir.
Yapay zeka araçları çeşitli uygulamalar hakkında yeterli bilgiye sahipse, onlara önceki mimarileri yeni gereksinimlere doğru bükmeleri talimatını verebiliriz, bu da daha verimli yapılara ve hatta aksi takdirde dikkate alınmayacak fikirlere yol açabilir.
3. Eski sistemlerin modernizasyonu
Hiçbir yazılım mükemmel olmasa da, hala mükemmel bir iş çıkaran ve bir şirketin altyapısına o kadar derinden yerleşmiş olan birçok araç vardır ki, bunların değiştirilmesi zordur. Bu sistemleri uyarlamak, özellikle de modası geçmiş yazılım kodları kullanılarak yazılmışlarsa, zahmetli olabilir.
Gelecekte, Üretken Yapay Zeka araçları bu kodu günün diline dönüştürebilecek ve ekiplerin eski sistemlerini korumalarına ve çoğu durumda geliştirmelerine olanak tanıyacaktır.
4. Düşük kodlu ve kodsuz geliştirmenin iyileştirilmesi
Yukarıda tanımladığımız Üretken Yapay Zeka araçları aracılığıyla otomasyon yazılım testinin zorluklarından biri, kodlayıcının çıktıyı doğrulamak için bilgi ve deneyimden yoksun olduğu bir durumdu.
Yapay zeka yardımcı pilotları, sağlam uygulamalara yol açan daha iyi önerilerde bulunarak düşük kodlu araçların geliştirilmesine yardımcı olacaktır. Gelişmiş test araçları, insan operatörlerin yaratıcılıklarını serbestçe kullanmalarına olanak tanırken, çalışmalarını sürekli olarak doğrulayacak ve teknik olmayan profesyonellerin ihtiyaç duydukları uygulamaları oluşturmalarına kapı açacaktır.
Yazılım testinde Üretken Yapay Zekanın faydaları
Yazılım testi için Üretken Yapay Zekayı kullanmanın, kaliteden ödün vermeden daha hızlı çalışmak isteyen geliştirme ekipleri için cazip bir seçenek haline getiren birçok faydası vardır.
1. Yazılım geliştirme yaşam döngüsünün hızlandırılması
Geliştiriciler, yazılımın ve yeni özelliklerin zamanında pazara sunulmasını sağlamak için uzun saatler boyunca çalışma konusunda sürekli baskı altındadır. Agile/DevOps metodolojileri geliştirmenin daha verimli olmasını sağlamış olsa da, geliştirmenin daha fazla düzene sokulmasından faydalanabilecek bireysel aşamalar hala mevcuttur.
Üretken yapay zeka araçları, test ekiplerinin prototip oluşturmaktan kullanıcı arayüzü testine kadar çeşitli SDLC aşamalarının üstesinden gelmesine olanak tanır.
2. Kapsamlı hata tespiti
Yapay zekanın yazılım testindeki en güçlü uygulamalarından biri, teknolojinin büyük veri kümelerini karşılaştırma yeteneğinden geliyor. Makine öğrenimi araçları, bir bilgi deposu ve beklenen modeller oluşturmak için geniş veri setlerini (kod dahil) analiz edebilir.
Geliştiriciler kodu işlediklerinde, beklenmedik senaryoları, bağımlılıkları ve güvenlik açıklarını vurgulayabilen bu modellerle karşılaştırabilir ve tüm geliştirme süreci boyunca daha iyi kod yazılmasını sağlayabilirler.
3. Geliştirilmiş test kapsamı
Makine öğrenimi araçları, geniş veri kümelerini analiz etmek ve anlamak için geliştirilmiştir. Yazılım testine uygulandığında, ekiplerin yazılım testlerinin kapsamını artırmalarına olanak tanır. Faydaları sadece insan emeğini denklemden çıkararak para tasarrufu sağlamanın ötesindedir; yapay zeka aynı zamanda karmaşık bir dizi senaryoda gelişmiş hata tespitine olanak tanıyan çok daha kapsamlı bir test türüne yol açar.
4. Azaltılmış maliyetler
QA mühendislerinden oluşan bir ekip istihdam etmek ve onları tekrarlayan ve zaman alan yazılım testi görevleri için kullanmakla karşılaştırıldığında, Üretken Yapay Zeka ve RPA daha hızlı ve daha uygun maliyetlidir.
Yazılım geliştirme dünyası daha rekabetçi hale geldikçe, kaliteli ve dayanıklı ürünleri bütçeye uygun şekilde teslim etmenin yollarını bulmak da önem kazanıyor. Üretken yapay zeka araçları ve yardımcı pilotlar, mühendislere olan bağımlılığı azaltabilir ve mühendislerin değer odaklı işler yapmasına ve daha az şişirilmiş yapılara yol açmasına olanak tanıyabilir.
Üretken Yapay Zeka araçları sonun habercisi mi?
insan yazılım mühendisleri?
Bariz faydalarına rağmen, herhangi bir otomasyon aracı, çalışanların gelecekleri hakkında endişe duymalarına neden olabilir. Bu normal bir tepki olsa da, Üretken Yapay Zekanın hızı ve kapsamı, endişelerin normalden daha kapsamlı olduğu anlamına geliyor. Bu araçlar birçok işi otomatikleştirme kapasitesine sahip olsa da, yazılım mühendislerinin yaptığı her görevi yerine getiremezler. Teknolojinin yeteneklerinin yanı sıra sınırlamalarının da anlaşılması mühendisler ve liderler için çok önemlidir.
İnsanların hatırlaması gereken ilk şey, yapay zeka destekli test otomasyon araçlarının piyasada uzun süredir var olduğudur. Bununla birlikte, Üretken Yapay Zekanın kullanıcı dostu yapısı, onu daha fazla esnekliğe sahip kılmaktadır.
Göz önünde bulundurmamız gereken ilk şeylerden biri, Üretken Yapay Zekanın doğrulanabilen çıktılar için en iyi şekilde çalıştığıdır. Bu kilit bir noktadır. LLM’lerin nasıl eğitildiklerinin doğası, size bir cevap vermek için ellerinden gelenin en iyisini yapacakları anlamına gelir, bu bazen gerçekleri, referansları ve argümanları “halüsinasyon” anlamına gelse bile.
Artık yeterli kodlama bilgisine sahipseniz, Generative AI’nın çıktı olarak verdiği herhangi bir metni okuyup doğrulayabilecek ve olası hataları yakalayabileceksiniz. Kod yazabilmek yerine Üretken Yapay Zekayı kullanan bir vatandaş yazılımcıysanız, bu hataları yakalama konusunda o kadar yetenekli olmayacaksınız.
Dolayısıyla, bu açıdan bakıldığında, vasıflı mühendisler yazılım geliştirme ekosisteminin kritik bir parçası olmaya devam edecektir. Yine de hem denetimsel hem de pratik anlamda test yapmaları gerekecektir.
Yazılım testleri için Üretken Yapay Zekanın bir başka sınırlaması da mobil testlerle ilgilidir. Örneğin, ChatGPT web sitesi kullanıcı arayüzlerini test etmek için iyi bir seçenektir. Ancak, farklı mobil cihazlara erişimi yoktur. Piyasadaki çok sayıda farklı telefon ve model ile ZAPTEST gibi mevcut test otomasyon yazılımlarının gerisinde kalıyor. Bu sorun da küçük bir engel değildir. Daha fazla
tüm internet kullanımının yarısı mobilden geliyor
ve bu sayı her yıl artmaktadır.
Dolayısıyla, Üretken Yapay Zeka geliştiricilerden birçok görev alacak olsa da, test altyapısında ve çıktıları doğrulama becerisinde büyük değişiklikler olmadan bu profesyonelleri kullanılmaz hale getirmeyecektir.
Son düşünceler
Yazılım testi ve RPA sürekli bir gelişim yolundadır. Yeni teknoloji ve yöntemler ortaya çıktıkça, her iki disiplin de QA ekiplerinin manuel test fiyatının çok altında bir fiyata daha hızlı ve daha kapsamlı testler sunmasına yardımcı olmak için en iyi uygulamaları özümser.
Testlerin kapsamını iyileştirmek ve insan hatalarını ve maliyetlerini azaltmak, yapay zeka destekli testlerin daha belirgin faydalarından bazıları olsa da, ekiplerin sürekli entegrasyon ve dağıtım boru hatları (CI/CD) yaklaşımını benimsemelerine de yardımcı olur.
Tüketici beklentileri ve rekabet her zamankinden daha yüksekken, Üretken Yapay Zeka ekiplere kaliteden ödün vermeden hızlı ve verimli testler sunmanın bir yolunu sunuyor.
