أتمتة الجودة (Automating Quality)
تهتم كثير من شركات التطوير بموضوع أتمتة الجودة. في هذا الموضوع سيكون الحديث عن معادلة مهمة في المشاريع بالنسبة للجودة وكذلك الاستعانة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في مهام الاختبار والتحدّيات المتعلّقة بذلك.
معادلة مهمّة في المشاريع والجودة
يوجد معادلة مهمة في المشاريع وجودتها. هذه المعادلة هي:
Q = P حيث أن:
- Q: Quality (الجودة)
- P: Productivity (الإنتاجيّة)
والمعنى أن الجودة تساوي الإنتاجيّة. بالتالي، كلّما زادت الجودة زادت الإنتاجية وكذلك كلّما انخفضت الجودة انخفضت الإنتاجية.
الآن دعونا ننتقل للحديث عن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) في أداء مهام الاختبار (testing tasks) والتحدّيات المتعلّقة بذلك.
الاستعانة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في أداء مهام الاختبار
يمكن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في أداء مهام الاختبار التالية:
- تصميم وإنشاء حالات الاختبار (test cases).
- إنشاء سيناريوهات الاختبار (scripts).
- التخطيط للاختبار والتوثيق (test planning and documentation).
- صيانة وإدارة الاختبارات.
- إنشاء بيانات الاختبار (test data).
- تنفيذ الاختبارات وإنشاء تقارير الأخطاء.
التحدّيات المتعلّقة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في أداء مهام الاختبار
يجب مراعاة التحدّيات التالية عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في أداء مهام الاختبار:
- الأمان (security).
- الملكية الفكرية عند استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (large language models).
- رفع مهارات فريق الاختبار في كيفية التعامل مع هذه الأدوات لاستخدامها بشكل فعّال.
- المدخلات الخاطئة تعطي نتائج خاطئة ولكن المدخلات الصحيحة لاتضمن النتيجة الصحيحة.
- الاختبارات والأكواد الناتجة عن استخدام هذه الأدوات قد تكون كثيرة وتبدو صحيحة للعين غير المتمرّسة.
- قياس الإنتاجية ليس سهلًا. الإنتاج الأسرع لايعني بالضرورة إنتاج أحسن.
* المصدر: Testμ Conference – Automating Quality
لا توجد تعليقات