أتمتة الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي: مستقبل التأكيد الجوهري للبرمجيات

التشغيل الآلي يقود اختبار الذكاء الاصطناعي هو مستقبل التأكد من جودة البرامج (QA) لأنه ثبت أنه أكثر كفاءة ودقة وفعالية مقارنة بطرق أخرى. على الرغم من أن القبول الواسع قد بدأ للتو، إلا أن معدلات التبني ستحتمل أن تزداد قريبًا.

هل تبنى المطورون الذكاء الاصطناعي في QA البرمجيات؟

يمكن لمعظم المحترفين أن يشهدوا على التأثير الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي مؤخرًا. وفقًا لعام 2023، تنوي 40% من الشركات زيادة إنفاقهم عليه. ومع ذلك، لم يتبنى QA البرمجيات بعد إمكاناته.

حتى الآن، لا يزال الذكاء الاصطناعي غير معترف به على نطاق واسع على الرغم من الضغط الصناعي المتزايد والمشاكل القائمة على التشغيل الآلي. ومع ذلك، من المحتمل أن يتبنى المزيد من المطورين ذلك بمجرد فهمهم للفوائد الواسعة التي يقدمها.

لماذا يحتاج المطورون إلى اختبار تشغيل ذكاء اصطناعي؟

يحتاج المطورون إلى اختبار تشغيل ذكاء اصطناعي لأن الاستراتيجيات الحالية لا يمكنها تلبية الطلب الصناعي.

البشر بحاجة إلى دعم

تقليديًا، كان الاختبار اليدوي مضيعًا للوقت وعرضة للأخطاء. يمكن للأخطاء البشرية وعدم اتساق أدوات التشغيل الآلي تسليل أخطاء البرمجيات عبر الفجوات أو أن تظل غير ملاحظة لفترة أطول مما يجب.

نقص المهارات قد أثر على العديد من المؤسسات. وفقا لدراسة إحدى الدراسات، 44% من مشاريع التأكد من جودة البرمجيات لديها أقل من مختبر واحد لكل 10 مطورين. بطبيعة الحال، الأتمتة هي الحل الواضح لقيود الموارد، لكن 53% من المشاريع لا يستخدمون مثل هذه الأدوات.

تغطية الاختبار محدودة

تؤثر مشكلات مركزة مثل ضغط وقت السوق ونقص المهارات بشكل كبير على تغطية الاختبار. بالنظر إلى أن الطلب العملاء على تطبيقات معقدة فقط يزداد، فإن الاختبار الشامل أمر حيوي. ومع ذلك، فإن فرق التأكد من جودة البرمجيات ببساطة لا يمكنهم تلبية التوقعات – ولا يمكن للسكريبتات المؤتمتة أن تتكيف مع التطبيقات الحديثة الديناميكية.

توجد فجوات في الأتمتة

على الرغم من أن العديد من المطورين يستخدمون أدوات الأتمتة في التأكد من جودة البرمجيات، إلا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال ضروريًا. السكريبتات المؤتمتة تواجه أخطاء وتحتاج إلى الصيانة الدورية للقيام بالمستوى ذاته. عندما يتطلب أداة يفترض أن توفر الوقت تدخلًا بشريًا مستمرًا، فإنها ليست تستحق العناء.

تزداد تعقيد التطبيقات

في السنوات الأخيرة، بدأ العملاء يطلبون تطبيقات برمجية أكثر تعقيدًا في فترات زمنية أقصر. يريدون تطبيقات معقدة بميزات وتكاملات عديدة. الآن، أكثر من أي وقت مضى، من الحيوي تقليل مدة الاختبار وتحسين معدلات إصلاح البقع لتسريع أوقات إطلاق المنتج.

ونتيجة لذلك، ينمو وقت التسويق بشكل أبطأ بينما يتراكم الضغط لتسريع التطوير وبناء QA. لقد احتاج العديد من المطورين إلى مساعدة للمحافظة على السرعة، حتى مع دعم أدوات الأتمتة التقليدية. إذا أرادوا تحسين أدائهم، يجب عليهم استخدام اختبارات الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

فوائد اختبار الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي

يمكن للأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي زيادة التغطية الاختبارية، الدقة، وسرعة التنفيذ.

توليف اختبارات تلقائية

حيث تعمل الأدوات التلقائية التقليدية في معايير محددة مسبقًا، فإن الذكاء الاصطناعي يصنع سيناريوهات اختبار واقعية. نظرًا لقدرة نماذج التعلم الآلي على الكشف عن المتغيرات الخفية وتحديد التوقعات المثلى باستخدام البيانات التاريخية، سيحصل المطورون على مجموعات اختبار حقيقية وحديثة.

في بعض الأحيان لا يكون البيانات العالمية الأولية صالحة للاختبار الموثوق. إذا لم يتمكن الخوارزمية من الوصول إلى بيانات ذات صلة كاملة أو سيناريوهات عالمية، يمكنها توليف معلومات اصطناعية لتقليد السلوك المستخدم الواقعي. بهذه الطريقة، يمكن للمطورين تحسين جدوى الاختبار وتسريع أوقات إطلاق المنتج.

قدرة عالية على التكيف

يمكن للذكاء الاصطناعي التكيف تلقائيًا مع التغيرات في التطبيق – فائدة كبيرة للبرمجيات الديناميكية والنمطية. بدلاً من تعديل السُباقات التلقائية وإغفال الفجوات الوظيفية، يمكن للمحترفين في QA السماح لخوارزمية بإكمال جميع المهام الملمعة بشكل تلقائي.

الرؤى التنبؤية

A significant benefit of AI-driven automation revolves around algorithms’ predictive capabilities. They can uncover obscure trends and analyze massive data sets to offer insightful suggestions during testing so testers can address issues before they appear.

تغطية اختبار شاملة

بدلاً من إنشاء وتنفيذ حالات الاختبار يدويًا، تكون الخوارزميات قادرة على التوليد المستقل. باستخدام المعلومات الحديثة، يمكنها إنتاج سيناريوهات تقلد الحالات الحقيقية. يمكن للمطورين تحقيق تغطية اختبار شاملة بواسطة الذكاء الاصطناعي المقترح.

القابلية للتوسع المحسنة

الذكاء الاصطناعي هو أكثر قابلية للتوسع مقارنة بأدوات الأتمتة والبشر، حيث يمكنه اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، أو إنشاء تقارير حول أولويات الاختبار والأخطاء المحتملة بدون تدخل بشري. يمكنه الحصول على قابلية للتوسع عند الطلب مع القليل من التزام الموارد أو متطلبات التكامل.

التصحيح التلقائي

الخوارزميات الذكية يمكنها معالجة ومصالحة الأخطاء في البرمجيات قبل أن تصبح ملحوظة للمختبرين البشريين. نظرًا لقدرة الذكاء الاصطناعي على الكشف عن أنماط أقل قدرة على الاكتشاف بالعين البشرية، يمكنه إجراء التصحيح التلقائي.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بالشفاء الذاتي لمعالجة الأخطاء في التطوير وإصلاح السكربتات المعطلة. نظرًا لقدرة الخوارزميات على أتمتة القضايا الزمنية الطويلة مثل صيانة الأدوات والتصحيح، يمكن للمطورين والمختبرين التركيز على جوانب أكثر تعقيدًا من الجودة.

هل يصبح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أداة مرجعية في الجودة البرمجية؟

من المحتمل أن يظل الذكاء الاصطناعي جانبًا بارزًا في التطوير نظرًا لقدرته على التكيف مع الطلب العملاء وتعزيز الجودة خلال نقص مهارات المختبرين. ومع ذلك، إدخال الذكاء الاصطناعي في الجودة البرمجية لا يعني نهاية الاختبار القائم على البشر. بل إنه يؤكد الحاجة إلى التدخل البشري.

بالطبع، البشر مكمِّلون لأن الأدوات المؤتمتة ستواجه بالضرورة فجوات منطقية أو وظيفية. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي هو تكنولوجيا ثورية، إلا أنه من المرجح أن يستخدم بشكل رئيسي في الأدوار الداعمة – ولن تطبق فرق الجودة تجميد التوظيف. أكثر من 50% من قادة الصناعة في قطاع التكنولوجيا يعتقدون أنه سيخلق المزيد من الوظائف مما سيحصره بحلول عام 2025.

على الرغم من أن الخوارزميات ليست بعد ضرورة في تطوير البرمجيات أو فحص الجودة، إلا أنها ستكون خلال أقل من عقد. ووفقًا للخبراء، ستزداد الأسواق العالمية لبرمجيات الذكاء الاصطناعي من 95.6 مليون دولار في عام 2021 إلى 1.85 تريليون دولار بحلول عام 2030 – زيادة تقريبًا بقيمة 1.75 تريليون دولار. بالنظر إلى أنها ستصبح كبيرة جدًا، ستكون غير قابلة للتجنب.

سيقود الذكاء الاصطناعي مستقبل فحص الجودة للبرمجيات

قريبًا، سيقوم المطورون حول العالم بدمج الذكاء الاصطناعي إلى حد ما. بالنظر إلى أن قيمة السوق تتصاعد بشكل كبير، فإن استخداماته غير محدودة وفوائده شاملة، لا عجب في شهرته.