Due è meglio di uno come combinare l’IA e l’automazione per creare un potente processo di ingegneria della qualità

Combinare l'IA e l'automazione per creare un potente processo di ingegneria della qualità è meglio di uno

Nell’ultimo decennio, il rapido ritmo dell’innovazione ha creato un paesaggio digitale apparentemente in continua evoluzione. A causa di questo spazio tecnologico in continua mutazione, le organizzazioni sono ansiose di implementare strumenti e adottare piattaforme e applicazioni che permettano loro di operare in modo più efficiente e di servire i clienti in modo più efficace. Ad esempio, l’IA è diventata sempre più popolare come modo per ottimizzare e migliorare i processi, differenziarsi e competere meglio nel mercato, interagire con i clienti, creare nuovi modelli di business e altro ancora. Sebbene l’IA sia un ottimo strumento per potenziare quasi qualsiasi operazione, combinata con l’automazione può creare processi ancora più efficienti. Questo super-strumento si chiama automazione assistita dall’IA.

Nell’ingegneria della qualità, in particolare, tre forme di IA hanno già dimostrato di essere molto utili quando combinate con l’automazione: IA visiva, IA di auto-guarigione e IA di rischio. Quando questi tipi di IA vengono combinati con l’automazione, l’ingegneria della qualità può essere migliorata e le aziende possono diventare più efficienti.

Uno sguardo approfondito all’IA visiva, di auto-guarigione e di rischio

L’IA visiva è una forma di IA che rileva cambiamenti critici in ciò che viene presentato all’utente e verifica che l’applicazione sia stata visualizzata correttamente. In sostanza, l’IA visiva è una versione digitalizzata dell’occhio umano, che monitora la leggibilità, l’usabilità, l’accessibilità e altro ancora.

Quando combinata con l’automazione, l’IA visiva può identificare gli elementi dell’interfaccia utente sullo schermo e quindi automatizzare singoli elementi. Ad esempio, l’IA visiva può individuare qualsiasi pulsante sullo schermo dell’utente, come un pulsante di accesso, e quindi essere abbinata all’automazione per fare clic su detto pulsante. Inoltre, combinando l’IA visiva e l’automazione, vengono rimossi i vincoli tecnologici e i sistemi operativi e i linguaggi complicati diventano più facili da navigare. Inoltre, gli sviluppatori possono automatizzare applicazioni a cui potrebbero non avere pieno accesso.

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L’IA di auto-guarigione, d’altra parte, aiuta ad adattare casi di test e a modificare piani di test man mano che le applicazioni evolvono, garantendo che i test e i codici non si rompano durante le nuove iterazioni. L’IA di auto-guarigione può capire il contesto del test e lavorare su nuove configurazioni, schermate e campi di input senza intervento dell’utente. Inoltre, può gestire contenuti e interfacce localizzati in modo molto più efficiente.

La combinazione di IA di auto-guarigione e automazione può contribuire a garantire che intere suite di applicazioni non si rompano quando vengono apportate piccole modifiche. Ad esempio, quando viene apportata una modifica all’interfaccia utente, questa può influire su vari aspetti dell’applicazione. Con l’IA di auto-guarigione e l’automazione che lavorano insieme, l’IA può individuare eventuali problemi e l’automazione può essere programmata per risolverli. In definitiva, insieme, l’IA di auto-guarigione e l’automazione garantiscono che sia richiesto il minor sforzo manuale possibile per risolvere i problemi.

Infine, l’IA di rischio analizza i log di cambiamento e di utilizzo per aiutare gli sviluppatori a individuare oggetti a rischio in un’applicazione e per eseguire un’analisi dell’impatto, selezionando il giusto insieme di test focalizzati sul rischio commerciale e tecnico delle modifiche. Ciò consente agli ingegneri della qualità di essere più efficienti nei loro processi, specialmente quando suite di regressione più ampie iniziano a richiedere molto tempo per essere eseguite. Quando combinato con l’automazione, l’IA di rischio assegna priorità a dove iniziare a cercare problemi e l’automazione con l’IA di auto-guarigione può aiutare a risolvere suite di test con il minor sforzo manuale possibile.

L’impatto dell’automazione assistita dall’IA sull’ingegneria della qualità

L’automazione assistita dall’IA è di grande aiuto per l’ingegneria della qualità in modo olistico. Insieme, l’IA e l’automazione consentono alle aziende di avere visibilità sui test in tutti i team e lungo l’intero ciclo di sviluppo del software, garantendo una rapida risoluzione dei problemi e promuovendo la qualità end-to-end.

Anche se può essere utilizzato insieme praticamente ovunque nel ciclo di sviluppo del software, è particolarmente utile nelle aree che richiedono o si occupano di grandi quantità di dati, modelli, tendenze e rilevamenti di anomalie.

Ad esempio, nell’ingegneria della qualità, i test di IA visiva possono convalidare la leggibilità degli elementi di testo sullo sfondo mentre l’automazione procede. Quando gli elementi si sovrappongono, sono disegnati fuori schermo, sono nascosti dalle immagini o contengono combinazioni di colori difficili da percepire per i daltonici, di solito non generano errori e funzionano per la maggior parte delle automazioni. Tuttavia, l’IA visiva rileverà il problema e segnalerà agli sviluppatori di correggerlo.

Inoltre, quando i clienti apportano modifiche al codice, alle patch di sicurezza o alle librerie di terze parti, l’IA di rischio può eseguire un’analisi dell’impatto per identificare quali test devono essere eseguiti per affrontare queste modifiche e individuare rapidamente eventuali scenari di errore possibili.

Infine, quando gli schermi di input dei dati vengono suddivisi in due passaggi, richiedendo l’aggiunta automatica di un passaggio di navigazione, l’IA di auto-guarigione può intervenire e correggere eventuali script di test che potrebbero fallire e altrimenti richiedere l’intervento umano.

Esseri umani e automazione assistita dall’IA

Inoltre, sfruttare l’automazione assistita dall’IA solleva l’intero team – dagli utenti non tecnici agli ingegneri di test esperti – dagli sforzi manuali, consentendo alle squadre di concentrarsi su compiti più complessi e critici per il business e di svolgere un ruolo più importante nell’assicurazione della qualità. Anche se combinare l’IA e l’automazione potrebbe sembrare che elimini completamente gli esseri umani dalla catena, in realtà li rende più cruciali che mai.

Con l’automazione assistita dall’IA che si occupa delle attività noiose, come l’aggiornamento degli script, gli ingegneri della qualità hanno ora abbondante tempo per concentrarsi su compiti più strategici e critici come l’esperienza del prodotto, la copertura dei test e altro ancora. Pensateci come avere mille stagisti gratuiti: non dovete più svolgere i compiti meccanici, ma c’è comunque un forte bisogno di progettare bene e concentrarsi su processi, implicazioni e scala.

In definitiva, unire l’IA e l’automazione eleva il tipo di lavoro che gli esseri umani svolgono e consente loro di dedicare più tempo alla riflessione critica, muovendosi più velocemente ed efficientemente.

Garantire un Futuro di Qualità con l’Automazione Assistita dall’IA

Dato il ritmo dell’innovazione e della trasformazione digitale che difficilmente rallenterà presto, le organizzazioni hanno bisogno di strumenti che consentano loro di stare al passo, operare in modo efficiente e continuare a servire i clienti al meglio delle loro capacità.

L’automazione assistita dall’IA è una risorsa potente che ottimizza e migliora vari processi, incluso il processo critico di ingegneria della qualità. Unendo l’IA visiva, l’IA del rischio e l’IA di auto-guarigione all’automazione, gli ingegneri di qualità possono individuare e rimediare meglio ai problemi all’interno dell’applicazione che altrimenti potrebbero non essere stati rilevati.

In particolare, poiché l’ingegneria della qualità è una parte così fondamentale e critica del ciclo di sviluppo del software, l’utilizzo dell’automazione assistita dall’IA può contribuire ad elevare gli aspetti più fondamentali dell’ingegneria del software e creare soluzioni più potenti ed accelerate.