Генеративный ИИ как инструмент качества программного обеспечения? Скептицизм исчезает по мере того, как все больше организаций внедряют его

Отношение ИТ-специалистов к использованию генеративного ИИ в качестве средства обеспечения качества и тестирования значительно изменилось за последние 12 месяцев, показало новое исследование.

Является ли искусственный интеллект (ИИ) ответом - или хотя бы частичным ответом - на наболевшие вопросы качества программного обеспечения? Качество программного обеспечения было проблемой с тех пор, как восемь десятилетий назад были созданы первые компьютеры, а в мире, перенасыщенном технологическими сетями и решениями, эта проблема только обострилась. Новое исследование показывает, что генеративный ИИ (gen AI) становится важным шагом в управлении качеством.

Согласно исследованию, проведенному компаниями Capgemini и Sogeti (входит в группу Capgemini), в ходе которого было опрошено 1755 руководителей технологических компаний, все большее внимание уделяется включению генерирующего ИИ в систему управления качеством. 68 % организаций используют искусственный интеллект для обеспечения качества. По меньшей мере 29 % организаций полностью интегрировали искусственный интеллект в процессы автоматизации тестирования, а 42 % активно изучают его потенциал.

«Развитие больших языковых моделей и инструментов искусственного интеллекта, в частности Copilot, позволило без проблем интегрировать их в существующие жизненные циклы разработки ПО, что привело к новой волне эффективности и инноваций в автоматизации инженерии качества», - заявила группа авторов исследования под руководством Джеффа Спевачека из OpenText.

В прошлогоднем исследовании качества программного обеспечения «мы увидели рост инвестиций организаций в решения на основе искусственного интеллекта для реализации программы преобразований в области качества», - пишут Спевачек и его соавторы. «Однако значительное число компаний скептически оценили ценность ИИ для инженерии качества».

Кроме того, за последние 12 месяцев отношение к ИИ значительно изменилось, добавляют они. «Многие организации переходят от экспериментов к реальному внедрению искусственного интеллекта для поддержки деятельности по обеспечению качества. Мы искренне верим, что увидим дальнейший прогресс в этой области».

Однако использование ИИ в качестве инструмента обеспечения качества ПО не обходится без проблем. По меньшей мере 61 % респондентов опасаются утечки данных, связанной с использованием решений на основе генеративного ИИ. Отсутствие комплексных стратегий автоматизации тестирования и зависимость от унаследованных систем были названы 57 и 64 % респондентов соответственно в качестве ключевых препятствий для развития усилий по автоматизации.

Среди рекомендаций, предложенных командой OpenText/Sogeti для продвижения автоматизации и ИИ в области качества ПО, можно выделить следующие:

• Взгляните на ситуацию в масштабах всего предприятия: Четко сформулируйте «цели и желаемые результаты автоматизации инженерии качества и предварительно выберите области, в которых следует применить, увеличить или усилить автоматизацию тестирования».
• Начните прямо сейчас и продолжайте экспериментировать: «Если вы еще не изучаете или активно не используете решения на основе генетического искусственного интеллекта, очень важно начать прямо сейчас, чтобы оставаться конкурентоспособными. Не спешите останавливаться на какой-то одной платформе или варианте использования. Вместо этого поэкспериментируйте с несколькими подходами, чтобы выявить те, которые обеспечивают наиболее значительные преимущества».
• Используйте весь спектр возможностей генетического ИИ: «Gen AI выходит далеко за рамки генерации автоматизированных тестовых сценариев и помогает реализовать самоадаптивные системы автоматизации тестирования».
• Увязывайте ключевые показатели эффективности бизнеса: «Определите и используйте ключевые показатели эффективности бизнеса, на которые влияет автоматизация инженерного обеспечения качества, с четкой ориентацией на бизнес-результаты, такие как повышение удовлетворенности клиентов, снижение стоимости бизнес-операций и другие, имеющие значение для бизнеса».
• Рационализируйте инструменты автоматизации инженерного обеспечения качества: «Убедитесь в том, что ваши средства автоматизации инженерного обеспечения качества оптимизированы и способны интегрироваться с новыми технологиями, такими как искусственный интеллект, для поддержания совместимости и готовности к будущему».
• Повышение квалификации и расширение ролей инженеров по качеству: «Включайте больше инженеров по качеству и разработке программного обеспечения полного стека в процесс тестирования, чтобы усилить возможности вашей команды».
• Улучшать, а не заменять: «Поймите, что ИИ поколения не заменит ваших инженеров по качеству, но значительно повысит их производительность. Однако эти улучшения не будут немедленными; дайте достаточно времени, чтобы преимущества стали очевидными».

Инженерия качества программного обеспечения стремительно развивается, подчеркивают авторы. «Когда-то она определялась как тестирование написанного человеком программного обеспечения, теперь же она эволюционировала в сторону кода, генерируемого искусственным интеллектом». В области инженерии качества растет объем кода и тестовых сценариев, которые необходимо генерировать, а также повышаются требования к тестированию цепочек программного обеспечения от конца до конца.