אימוץ בינה מלאכותית ב-QA (הבטחת איכות) היא מהפכה שקטה המסייעת בפתרון אילוצי חומרה ונפיחות במחזוריות הבדיקה עבור תעשיות, כולל רכב. האימוץ המוצלח ביותר של AI ב-QA הוא ניתוח שינויים בקוד כדי להריץ רק בדיקות קריטיות, דן במנכ”ל משותף ומייסד Launchable, Harpreet Singh.
בעוד שיש טירוף הזנה סביב צ’אטבוטים של בינה מלאכותית ואפילו בינה מלאכותית בקריפטו, מחזור החיים של פיתוח התוכנה (SDLC) היווה בסיס בשנים האחרונות לשילוב בינה מלאכותית בפיתוח.
ההבשלה של CI/CD (אינטגרציה מתמשכת ואספקה מתמשכת) פיתחה את זירת בדיקות התוכנה כדי להיות מוכנה להתקדמות. בעוד שהבאז הכולל של בינה מלאכותית מגיע לתעשיות למרחקים, דרישת משתמש הקצה לאיכות ותפוקה מהירה יותר היא המניעה את האימוץ של AI בבדיקות תוכנה.
תהליכי SDLC רק מתפתחים להיות מורכבים יותר. צינורות מונעי נתונים הם הדרך היחידה של צוותים להילחם במורכבות תוך זירוז מחזורי הבדיקה. בעוד הגל החדש של בדיקות QA ובינה מלאכותית נכנס כמו כבש, האימוץ של AI בבדיקות תוכנה מתפשט ולאט לאט מרגיש יותר כמו אריה.
AI בבדיקות תוכנה: פתיחת אפשרויות חדשות לבקרת איכות
ב-SDLC, הבדיקה נותרה השלב בעל העדיפות הנמוכה ביותר מבחינת התקדמות מחסנית טכנולוגית, אך היא נותרה נקודת חיכוך גדולה ברוב מחזורי השחרור. בדיקות תוכנה הופכות לעתים קרובות מדי למחסום המונע ממפתחים להשיג מחזורי שחרור מהירים ואמינים יותר בגלל חבילות בדיקה גדולות, בדיקות בעייתיות והסתמכות כללית על בדיקות ידניות.
הבדיקה היא המקום שבו הבינה המלאכותית משפיעה הכי הרבה. מטבעו, בינה מלאכותית יכולה להוסיף ערך על ידי שימוש בנתונים לאוטומציה של תהליכים שחוזרים על עצמם. בדיקות תוכנה מייצרות צונאמי של נתונים שמתעלמים ממנו. שימוש מושכל בנתונים האלה יכול להפחית את הנפיחות שחשים צוותי הנדסה. בעזרת בדיקות בינה מלאכותית, ניתן להפחית במידה ניכרת את חיכוך המפתחים, מה שמוביל לשיפור חווית מפתח ויעילות במקום העבודה.
שני תרחישים נפוצים לאימוץ בינה מלאכותית על ידי מפתחים וצוותי QA לתהליכי בדיקות תוכנה טובים יותר: קיום מעט מדי או יותר מדי בדיקות.
קיום מספיק בדיקות חיוני לזיהוי מהיר ומדויק של שגיאות. עם מעט מדי בדיקות, מפתחים מסתכנים בזיהוי באגים לפני שליחתם במורד הזרם. כתוצאה מכך, טעויות מורכבות וקשה יותר לתקן אותן. כלים לייצור בדיקות בינה מלאכותית כמו Mesmer צברו פופולריות, מה שמאפשר לצוותים לפתח בדיקות איכותיות יותר עבור תוכנית הבדיקות שלהם.
הדילמה ההפוכה היא שארגונים מתמודדים לעתים קרובות עם צינורות בדיקה שנפוחים כתוצאה מבדיקות רבות מדי. זה הופך את הבדיקה לצוואר בקבוק וחבות קריטיים. 75% מאנשי המקצוע של DevOps שנסקרו ב-2022. נפתח חלון חדש דיווחו על איבוד פרודוקטיביות של יותר מ-25% לבדיקות, איתות חזק שבדיקות יתר ממשיכות להזיק לתפוקות הצוות.
הפעלת בדיקות מיותרות עבור כל התחייבות עלולה לקחת זמן רב ולהסתכן בהפקת תוצאות חיוביות ושליליות שגויות. כמה צוותים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לאפשר בדיקות בקנה מידה גדול כפתרון לבעיה זו. זה יכול לכלול שימוש במודלים של ML כדי לאסוף תובנות של חבילת בדיקות כדי לזהות טוב יותר את הבדיקות הקריטיות שיש להפעיל, ואופטימיזציה של בחירת הבדיקות.
בעוד שישנן גישות רבות לניתוח שינויים בקוד כדי להעריך את ההשפעה על בדיקות, בחירת מבחן חזוי היא גישת ה-AI של הדור הבא למקבילה הידנית של ניתוח ההשפעה של הבדיקה. הוא קובע אילו בדיקות להפעיל עבור שינוי קוד נתון באמצעות מודל למידת מכונה שעבר הכשרה על תוצאות בדיקה היסטוריות. עם AI, צוותים יכולים להתאים את ניתוח ההשפעה של הבדיקות לכל פרויקט, מה שמאפשר להם לקבל מחזורי בדיקה מהירים יותר תוך הגברת האמון בקוד שלהם. האימוץ ההולך וגובר של AI בבדיקות תוכנה מאפשר למפתחים להתמקד במקביל יותר בחדשנות ובמקביל גם להאיץ את מחזורי השחרור.
ניצחונות AI בבדיקות תוכנה: טעינת טורבו של ה-SDLC לרכב
כולנו רואים את הפוטנציאל של AI; על ידי שימוש בבינה מלאכותית לביצוע משימות ארציות יותר, אנו משחררים את המומחים שלנו לבצע בדיקות וחדשנות מורכבות יותר. בעוד שחברות סטארט-אפ וחברות קטנות ובינוניות מסתכלות על AI להרחבת דור הבדיקות, בתעשיות ותיקות, כולל רכב, חבילות בדיקה נפוחות וזמני מחזור פיתוח ארוכים גורמות לעיכובים באספקה ולעומס על חוויית המפתחים.
לשמצה, יצרני רכב נלחמים בזמני מחזור פיתוח ארוכים. הנטל של בדיקת בסיסי קוד מורכבים ורכיבים משובצים מביא לעיכוב בזיהוי כשלים, מה שגורם לעיכובים חוזרים.
יחד עם אילוצי משאבי חומרה ממכשירים יקרים בקיבולת – מה שגורם למפתחים להמתין ימים כדי לבדוק את ההתחייבויות שלהם – מחזורי האספקה מושפעים ישירות. לעתים קרובות צוותים מסתמכים על בדיקות מקבילות, אך הוספת קיבולת חומרה חדשה מרמזת על ביצוע תרגילי תכנון ותקצוב שנתיים, מה שאומר שהמפתחים חייבים לשרוד בתהליכים לא יעילים. כל זה מאתגר את יצרני הרכב מול התחרות הקשה.
הערך של בינה מלאכותית במחזורי בדיקות תוכנת רכב פותר את אובדן הפרודוקטיביות המובנה עקב מגבלות חומרה ונפיחות במחזור הבדיקה שבדיקות מקבילות לא יכולות לעשות בעצמן.
עם כלי עבודה מונעי בינה מלאכותית כמו בחירת מבחן חזוי, צוותים אלה מסוגלים כעת להתמודד עם הבעיות הללו ללא המאמץ הכבד של יצירת אפשרות בינה מלאכותית מותאמת אישית. חברת רכב גרמנית התחמקה מבדיקת צווארי בקבוק עם AIO פותחת חלון חדש וכתוצאה מכך הפחתה של 90% בזמני ביצוע הבדיקה, הפחתה של 40% בזמני הבנייה והפחתה של 25% בעלויות החומרה.
צינורות מונעי נתונים עבור הניצחון
במקום טרנספורמציות DevOps ארוכות חודשים, AI עוזרת לצוותים לראות חיסכון במשאבים וצינורות מהירים יותר מונעי נתונים תוך שבועות – עבודה עם משאבים קיימים.
בעוד שאר העולם רוכב על גל הבינה המלאכותית המגיחה לאפיקים חדשים, פיתוח תוכנה ובדיקות כבר מצאו בית חזק לבינה מלאכותית בתוך הצינורות שלהם, מה שמאפשר להם לקדם את הצינורות הקיימים שלהם ללא הפרעה.
