كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة

اجتاحت حمى الأتمتة صناعة اختبار البرمجيات. ففرق ضمان الجودة (QA) تتحول بسرعة من الاختبار اليدوي إلى العمليات المستقلة لتحسين سرعة اكتشاف الأخطاء وتجنب فشل الجودة.

هذا التحول مدعوم إلى حد كبير بالذكاء الاصطناعي (AI). في الواقع، ما يقرب من 65% من فرق ضمان الجودة يتعاونون الآن مع تقنية الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها عنصرًا حاسمًا في الصناعة.

لذا، يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي أفضل حليف لك سواء كنت بحاجة إلى مساعدة في الاختبار أو خلال عملية التطوير.

سنغطي في هذا الدليل التفصيلي كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية في ضمان الجودة، وتحسين عمليات ضمان الجودة لديك، و دمج الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة فرق البرمجيات .

فهم الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

لقد كانت رحلة ضمان الجودة في اختبار البرمجيات طويلة وتدريجية، حيث انتقلت من الاختبار اليدوي إلى الاختبار المستقل بالكامل.

يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في هذه الرحلة من خلال جعل الاختبار أكثر ذكاءً وسرعة وفعالية.

تقلل نماذج الاختبار المستقل للبرمجيات (ASTM) تدريجيًا من الحاجة إلى التدخل البشري باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة دورة حياة اختبار البرمجيات بأكملها وتحسينها. وعادةً ما تكون هذه النماذج في ستة مستويات:

الرحلة من الاختبار اليدوي إلى الاختبار المستقل

• الاختبار اليدوي (المستوى 0): يتطلب تدخلاً بشرياً بنسبة 100% في عملية الاختبار، مما يجعلها تتطلب عمالة كثيفة وعرضة للأخطاء البشرية
• الأتمتة المساعدة للاختبار (المستوى 1): لا يزال المختبرون يلعبون الدور الرئيسي ولكنهم يستخدمون أجهزة الكمبيوتر للمساعدة في مهام محددة، مما يقلل من الجهود المتكررة
• الأتمتة الجزئية للاختبار (المستوى 2): يعمل البشر وأجهزة الكمبيوتر بشكل تعاوني، حيث يتبع الكمبيوتر توجيهات المختبر
• الاختبار الآلي المتكامل (المستوى 3): يبدأ الذكاء الاصطناعي في لعب دور استشاري، حيث يقوم بتوليد الخيارات ويطلب من المختبرين الموافقة عليها
• الاختبار الآلي الذكي (المستوى 4): يتم اختيار أفضل الإجراءات وتنفيذها بشكل مستقل بواسطة الذكاء الاصطناعي، ولا يتطلب الأمر تدخلات بشرية إلا عند الحاجة
• الاختبار المستقل بالكامل (المستوى 5): يتخلى المختبرون عن السيطرة الكاملة على عملية الاختبار للذكاء الاصطناعي، حيث يقوم بإجراء الاختبارات دون أي تدخل بشري

الاختبار المستقل بالكامل لا يزال حلماً بعيد المنال، وهو بالكاد في مراحله الأولى. نظراً لمحدودية الموارد، عادةً ما يكون لدى معظم المختبرين الأفراد والمشاريع الصغيرة الحجم اختبار يدوي فقط في خطة الاختبار الخاصة بهم.

وقد بدأت معظم الشركات الكبيرة في اتباع نهج هجين حيث تقوم أدوات الاختبار الآلي بتنفيذ بعض حالات الاختبار تلقائيًا، بينما لا تزال البقية تُنفذ يدويًا لإضافة لمسة بشرية إلى العملية.

على سبيل المثال، أداة SapFix، أداة الذكاء الاصطناعي في فيسبوك, تقوم بشكل مستقل بإنشاء إصلاحات لأخطاء محددة، مما يساعد على طرح منتجات جديدة بشكل أسرع.

فوائد ضمان الجودة بقيادة الذكاء الاصطناعي

يوفر التحول من ضمان الجودة اليدوي إلى ضمان الجودة القائم على الذكاء الاصطناعي فوائد متعددة:

• ينشئ بيانات اختبار ذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التعليمات البرمجية وتحديد الثغرات وإنشاء حالات اختبار مستهدفة
• يزيد من الدقة: ضمان الجودة القائم على الذكاء الاصطناعي لا يترك مجالاً للخطأ البشري، مما يضمن جودة أعلى للبرمجيات
• يوفر التكلفة: يقلل أتمتة المهام المتكررة من تكاليف العمالة بشكل كبير
• يقدم نتائج أسرع: يمكن للذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة، مما يسرع عملية الاختبار دون إرهاق
• تحسين الكفاءة:تضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام المعقدة نتائج اختبار متسقة وموثوقة
• يقدم تحسينًا مستمرًا: يدرس الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ بالعيوب وتقديم تنبيهات الصيانة في الوقت المناسب

محدودية الاختبار اليدوي وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير ذلك

لطالما كان الاختبار اليدوي طريقة طويلة الأمد في ضمان الجودة، لكن العديد من القيود تجعلها غير ملائمة بشكل متزايد لدورة حياة تطوير البرمجيات الحديثة.

دعونا نستكشف التحديات الرئيسية للاختبار اليدوي وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي معالجتها:

🔮 السيناريو 1: اختبار الانحدار الذي يستغرق وقتًا طويلاً

القيود اليدوية: غالبًا ما تقضي فرق ضمان الجودة ساعات في تكرار نفس الاختبار لكل تغيير في التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة.

حل الذكاء الاصطناعي: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أتمتة اختبار الانحدار، وتنفيذ كميات كبيرة من حالات الاختبار في دقائق، وتحسين التغطية باستخدام نماذج التعلم الآلي.

🔮 السيناريو 2: اكتشاف الأخطاء غير المتناسقة

القيود اليدوية: قد يتغاضى المختبرون البشريون عن العيوب بسبب الإرهاق أو ضيق الوقت.

حل الذكاء الاصطناعي: يضمن ضمان الجودة القائم على الذكاء الاصطناعي تغطية شاملة، واكتشاف الأنماط الدقيقة والعيوب التي قد يغفل عنها المختبرون البشريون.

🔮 السيناريو 3: تغطية اختبار محدودة

القيود اليدوية: قد تجبر القيود الزمنية المختبرين على التركيز فقط على حالات الاختبار الأساسية، تاركين الحالات الحافة غير المستكشفة.

حل الذكاء الاصطناعي: يولد الذكاء الاصطناعي سيناريوهات اختبار شاملة، مما يضمن تغطية أوسع، بما في ذلك الحالات الأساسية والمعقدة.

🔮 السيناريو 4: حلقات التغذية الراجعة المتأخرة

القيود اليدوية: غالبًا ما يؤدي الاختبار اليدوي إلى حدوث اختناقات، مما يؤخر إصدارات البرامج.

حل الذكاء الاصطناعي: يوفر الاختبار المستمر المدعوم بالذكاء الاصطناعي تغذية راجعة فورية، مما يساعد على حل المشكلات في وقت مبكر من التطوير وتسريع دورات الإصدار.

توفر هذه الفوائد لأدوات اختبار الذكاء الاصطناعي الوقت وتحسن الدقة وتوسع تغطية الاختبار وتسرع دورات التطوير.

اقرأ أيضًا: أفضل 10 أدوات برمجية لضمان الجودة لاختبار البرمجيات

التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

لقد أعددنا قائمة بحالات استخدام محددة لفهم ضمان جودة البرمجيات بشكل أفضل. دعونا نرى كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات !

1. مراجعة تفاعلات العملاء عبر القنوات المتعددة

يحلل الذكاء الاصطناعي تفاعلات العملاء عبر قنوات متعددة، مثل الهاتف والبريد الإلكتروني وروبوتات الدردشة ووسائل التواصل الاجتماعي، لتقييم ما إذا كانت تفي بمعايير ضمان الجودة.

من خلال تقييم هذه المحادثات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المشكلات المحتملة في التواصل، والتناقضات في جودة الدعم، والمجالات التي تحتاج إلى تحسين.

يمكن لهذه الرؤى تعزيز تدريب الموظفين، وصقل نصوص الدعم، وتحسين تجربة العملاء بشكل عام. يضمن هذا المستوى من التحليل أن التفاعلات مع العملاء تلبي باستمرار معايير الجودة التي وضعتها المؤسسة.

2. استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يمكن للذكاء الاصطناعي المدعوم من البرمجة اللغوية العصبية تفسير تعليمات المستخدم ومتطلباته، وتحويلها إلى حالات اختبار يمكن تنفيذها دون جهد يدوي.

تساعد البرمجة اللغوية العصبية على سد الفجوة بين المتطلبات المكتوبة يدويًا والاختبارات التقنية، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بإنشاء نصوص آلية من اللغة الطبيعية. وتوفر هذه الأتمتة وقتًا كبيرًا وتقلل من احتمالية سوء الفهم أو سوء التفسير أثناء الاختبار.

من خلال تحويل اللغة الطبيعية إلى حالات اختبار قابلة للتنفيذ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل ضمان الجودة أكثر كفاءة وسهولة للفرق التي تفتقر إلى الخبرة المتخصصة في الترميز.

3. الحصول على التحقق من صحة واجهة المستخدم

يعد التحقق من صحة واجهة المستخدم (UI) جانبًا مهمًا من جوانب ضمان الجودة، مما يضمن بقاء مظهر البرنامج ووظائفه متسقة عبر مختلف الأجهزة والمتصفحات ودقة الوضوح.

تقارن عمليات التحقق المرئي المدعومة بالذكاء الاصطناعي لقطات شاشة التطبيق عبر بيئات مختلفة لاكتشاف الانحرافات مثل العناصر غير المتناسقة أو الخطوط غير الصحيحة أو المكونات المفقودة. يضمن ذلك بقاء تجربة المستخدم النهائي موحدة، ويمكنك معالجة أي اختلافات في واجهة المستخدم قبل الإصدار.

4. اكتشاف الانحدارات البصرية

يحدد اكتشاف الانحدار المرئي التغييرات غير المقصودة التي يمكن أن تؤثر على تجربة المستخدم، مثل تحولات التخطيط أو التغييرات غير المتوقعة بعد تحديث التعليمات البرمجية.

يقوم الذكاء الاصطناعي بدراسة اللقطات الحالية والسابقة للتحقق مما إذا كنت قد غيرت التصميمات السابقة، مما يسمح للفرق باكتشاف المشكلات التي قد لا يتم ملاحظتها

وهذا يضمن بقاء الجوانب المرئية للتطبيق متسقة، مما يحافظ على تجربة مستخدم عالية الجودة خلال التحديثات.

5. إجراء تحليلات تنبؤية

يمكن للذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة الاستفادة من التحليلات التنبؤية لتحسين جودة البرمجيات من خلال تحليل بيانات الاختبار التاريخية. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا التنبؤ بمجالات المشاكل المحتملة في الإصدار الحالي للبرمجيات من خلال تحديد الأنماط من المشكلات والعيوب السابقة.

يساعد هذا النهج الاستباقي فرق ضمان الجودة على تحديد أولويات جهود الاختبار، والتركيز على المجالات عالية المخاطر، ومنع العيوب قبل حدوثها. تساعد التحليلات التنبؤية أيضاً في تقدير احتمالية حدوث مشكلات مستقبلية، مما يمكّن الفريق من تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية وضمان استقرار البرنامج وموثوقيته.

6. اختبار واجهة برمجة التطبيقات

تعد واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أمرًا حيويًا في البرمجيات الحديثة، حيث تتيح الاتصال بين الأنظمة المختلفة.

تعمل واجهات برمجة التطبيقات على تحسين استخدام واجهة برمجة التطبيقات من خلال المراقبة المستمرة لمقاييس الأداء الرئيسية، مثل أوقات الاستجابة ومعدلات الخطأ والإنتاجية.

بالاستفادة من خوارزميات التعلّم الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم أنماط السلوك القياسية وتحديد الانحرافات التي قد تشير إلى وجود مشكلة بسرعة. إذا تم اكتشاف انحراف، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد السبب الجذري واقتراح أو تنفيذ الإصلاحات، مما يضمن أداء واجهات برمجة التطبيقات على النحو الأمثل والآمن.

تساعد هذه المراقبة المستمرة في الحفاظ على موثوقية وكفاءة أنظمة البرامج المترابطة، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين الأداء العام للتطبيق.

اقرأ أيضًا: 10 نماذج أساسية لحالات الاختبار الأساسية لاختبار البرمجيات والمنتجات

كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

إن دمج الذكاء الاصطناعي في عملية ضمان الجودة الخاصة بك هو أمر مربح لجميع المعنيين، ولكن كيف يجب عليك القيام بذلك؟ اتبع هذه العملية للحصول على دليل تمهيدي سريع:

الخطوة 1: تقييم عمليات ضمان الجودة الحالية لديك

يحتاج استشاري ضمان الجودة إلى تحليل عملية ضمان الجودة الحالية لديك لسرد القيود الرئيسية وتأثيرها.

على سبيل المثال، سيقومون بتقييم وثائق المشروع ومشاركة الأتمتة وتواصل الفريق لتحديد ما إذا كانت عملية اختبار البرمجيات لديك تؤدي إلى نتائج.

الخطوة 2: اختر أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة

يجب أن تفكر فرق ضمان الجودة في أفضل أدوات اختبار الأتمتة لضمان الجودة. يجب أن تكون قادرة على الوعد بالكفاءة وقابلية الصيانة والاتساق وقابلية التوسع.

قد يبدو هذا وكأنه تفاخر متواضع، ولكن انقر فوق يتحقق من كل هذه المربعات (وأكثر). عند استخدام ClickUp، لن تحتاج إلى معرفة تعقيدات استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام .

وهو عبارة عن برنامج إدارة مشاريع الفريق الذي يساعد بشكل بديهي في حالات الاستخدام المختلفة ومشكلات تتبع الأخطاء وتحديات إدارة الجودة الأخرى.

ولكن كيف يمكن ذلك؟

حسنًا، يستخدم ClickUp نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به, ClickUp Brain لتسهيل ضمان الجودة لفرق ضمان الجودة.

ClickUp Brain

استخدم ClickUp Brain لإنشاء بيانات الاختبار، وخرائط الطريق، والجداول الزمنية

إن محترفي ضمان الجودة مسؤولون عن ضمان موثوقية وأداء واجهات برمجة التطبيقات في مختلف المشاريع. سيكونون مرهقين ومتعبين ومحبطين. بالإضافة إلى ذلك، سيكون هناك ضغط هائل لإنهاء العمل في الوقت المحدد.

ادخل إلى ClickUp Brain وقدرات الأتمتة المدعومة بالبرمجة اللغوية العصبية! يمكن للمحترفين ببساطة وصف ما يريدون أتمتته بلغة بسيطة ومباشرة - إنشاء نصوص برمجية أو البحث عن أخطاء محددة أو حتى إعطاء ردود محددة في حالة اكتشاف أخطاء - وسيتولى ClickUp Brain الباقي.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن إدارة حالات اختبار واجهة برمجة التطبيقات، ومراقبة التحديثات، والاستجابة للمشكلات ستتضمن التوفيق بين المهام عبر خمس أدوات مختلفة. ومع ذلك، ليس هذا هو الحال مع ClickUp Brain، حيث يمكنك دمج منصات خارجية مثل GitHub لإجراء تغييرات في التعليمات البرمجية في مكان واحد.

استخدم ClickUp Brain للاتصال بالتطبيقات الخارجية

سيتمكن ClickUp Brain من جمع فهم سياقي عميق لعملية عملك بفضل عمليات التكامل هذه. وهذا بدوره سيؤدي إلى أتمتة العديد من العمليات أيضاً.

على سبيل المثال، إنشاء وثائق المنتج عملية طويلة جداً. فباستخدام ClickUp Brain، يمكنك استخدام مطالبات الذكاء الاصطناعي المنسقة مسبقاً وإنتاج مستندات محددة في غضون دقائق. حتى أنها ستحتوي على حقول محددة مسبقاً لنقاط النهاية والمخرجات المتوقعة ونتائج الاختبار.

الجزء الأفضل؟ أنك لن تحتاج إلى التدقيق اللغوي أو التحقق من الحقائق أو تنسيق وثائق المنتج؛ حيث ستقوم الأداة بذلك نيابةً عنك وتقدم كل شيء بالتفصيل.

استخدم ClickUp Brain لإنشاء مستندات متطلبات المنتج في غضون دقائق

عنصر آخر مهم لضمان الجودة هو معرفة رأي المستخدمين في منتجك. تحليل سلوك المستخدم مهمة متعبة ولكنها ضرورية.

ومع ذلك، يمكنك استخدام ClickUp Brain لجمع الأفكار وفهم المستهلك من خلال الطلب منه إنشاء ملخصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكنك استخدام المخرجات لتحسين منتجك وتصميم خارطة طريق جديدة وفقًا لاحتياجات عملائك.

يمكن لقادة ضمان الجودة أيضًا إنشاء ملخصات أسبوعية لإبلاغ الفريق باختبار واجهة برمجة التطبيقات والاختبارات المكتملة والأخطاء التي تم تحديدها والمهام المعلقة دون تجميع البيانات اليدوية.

اكتب باستخدام ClickUp Brain ولخّص التقارير المفصلة والاجتماعات والمزيد

الخطوة 3: تدريب فريقك

أنت بحاجة إلى فريق بجانبك لإنجاح الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة بشكل حقيقي، وتدريبهم على العمل مع أدوات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي أمر ضروري.

ابدأ بإعدادات ملائمة للتكنولوجيا. وفر إمكانية الوصول إلى الموارد مثل ورش العمل والدورات التدريبية، وحدد موعدًا للتدريب العملي، وشجع الفضول حول الأدوات.

ومع ذلك، فإن التخطيط وتتبع تقدم الجميع خلال البرنامج يمكن أن يستغرق وقتك. استخدم قالب هيكل تقسيم عمل برنامج التدريب ClickUp لإدارة مهام متعددة مع تحقيق المواعيد النهائية.

تنزيل هذا القالب

قالب هيكل تقسيم عمل برنامج التدريب ClickUp

يمكنك استخدام القالب لتقسيم المهام المعقدة إلى إجراءات يمكن إدارتها وتخصيصها لأعضاء الفريق وتحديثها في حالة حدوث تغييرات.

هذا القالب ممتاز لـ

• تحديد أهداف ومخرجات واضحة لكل مرحلة من مراحل برنامجك التدريبي
• تنظيم وهيكلة برنامجك التدريبي بفعالية
• تعيين المهام والمخرجات لأعضاء الفريق وتوزيع المسؤوليات على أعضاء الفريق
• تتبع التقدم المحرز للحفاظ على البرنامج في الموعد المحدد وضمان عدم تخلف أي عضو من أعضاء الفريق عن الركب

الخطوة 4: أتمتة عمليات الاختبار

بدون أتمتة بعض الأجزاء "الروتينية" من عملية الاختبار، سينتهي بك الأمر بفريق ضمان الجودة المنهك وسباقات السرعة التي تتجاوز الموعد النهائي.

الآن، يمكنك استخدام أتمتة ClickUp كحل شامل لجميع احتياجاتك.

أتمتة إدارة حالات الاختبار

ما عليك سوى استخدام ClickUp AI Automation Builder لوصف معايير تشغيل مراجعات حالات الاختبار، وسيقوم ClickUp بإنشاء الأتمتة تلقائيًا.

ونتيجة لذلك، يمكنك تعيين مراجعين لمهام إنشاء حالة الاختبار ضمن مجلد/قائمة محددة. ستتمكن أيضًا من إدراج جميع أعضاء الفريق في التحديثات.

استخدم ClickUp Automation لوصف كيفية تشغيل مراجعات حالات الاختبار وأتمتة العملية

أتمتة إدارة تقارير العيوب

قم بإعداد سير عمل تلقائي لتعيين تقارير الأخطاء الجديدة أو تذاكر العيوب إلى أعضاء الفريق. يمكنك أيضًا إعادة تعيين المهام إلى أولئك الذين قاموا بتشغيل الاختبارات في المقام الأول.

كما يتيح ClickUp Automations لكل عضو في الفريق التعليق على المهمة والتعاون بشكل استباقي.

استخدم ClickUp لإعداد عمليات أتمتة مخصصة

الخطوة 5: المراقبة والتحسين

لا يتوقف العمل بمجرد تنفيذ عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي في عملية ضمان الجودة الخاصة بك. ستحتاج إلى مراقبة أداء الأداة وتقييم النتائج لتحديد نقاط الضعف وتحسينها بشكل متكرر وفقًا لمتطلباتك.

ومع ذلك، لضمان تشغيل الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة بدون أخطاء، تحتاج إلى أن يكون كل عضو في الفريق على نفس الصفحة. قد يبدو قول هذا الأمر أسهل من فعله، ولكن يمكن أن يساعدك قالب محدد على تحقيق ذلك.

قالب إدارة اختبار ClickUp

نموذج قالب إدارة اختبار ClickUp أن يدعم احتياجات الأتمتة الحالية والمستقبلية. يمكن لفرق ضمان الجودة استخدام تحليلات القالب وطرق العرض المخصصة لجمع بيانات التدريب القيّمة، وتحديد فرص الأتمتة، والتحقق من صحة حالات الاختبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تحميل هذا القالب

قالب ClickUp Test Management

باستخدام هذا القالب، يمكنك:

• توحيد وثائق الاختبار
• تنفيذ حالات الاختبار التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي إلى جانب الحالات اليدوية
• توسيع نطاق أنماط الذكاء الاصطناعي الناجحة عبر مجموعات الاختبار
• الحفاظ على نهج هجين مع الذكاء الاصطناعي والإشراف اليدوي
• استخدام نظام مراجعة النموذج للتحقق من صحة قرارات الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى ذلك، باستخدام قالب تتبع الأخطاء والمشكلات في ClickUp يمكنك التعاون مع مختلف أعضاء الفريق لتقديم منتجات أفضل. فهو يوفر حلاً شاملاً، يربط بين احتياجات الاختبار الحالية وقدرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.

تُعد تدفقات سير العمل الآلية ونماذج الاستلام المخصصة في القالب ذات قيمة لتوحيد عمليات الإبلاغ عن الأخطاء، كما أنه يتيح التعاون متعدد الوظائف، مما يسمح بالتواصل السلس بين المهندسين وفرق المنتجات والدعم.

لإجراء الاختبار عبر المتصفحات والإبلاغ عن الأخطاء، يمكنك أيضًا تجربة اختبار LambdaTest التكامل الجديد من ClickUp الذي يمكن أن يساعد في أنشطة اختبار تطبيقات الويب عبر أجهزة مختلفة.

_ClickUp يجعل من السهل على فريقنا التقني ربط طلب الدمج في GitHub بالمهام التي تم تعيينها لمطوري الواجهة الأمامية والخلفية المعنيين. كقائد فريق ضمان الجودة، أصبح الآن من الأسهل بكثير تتبع التقدم المحرز في طلبات الدمج والبدء في إجراء استعلامات الاختبار على التغييرات المدمجة الجديدة!

ياشا علي، مهندس الواجهة الخلفية في Turing Technologies

اقرأ أيضًا: أفضل 10 أدوات برمجية لاختبار ضمان الجودة الأوتوماتيكي

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

الذكاء الاصطناعي هو الكلمة الطنانة لكل ما يتعلق بالتكنولوجيا، وضمان الجودة ليس محصنًا من الإثارة. ومع ذلك، قد يكون القفز على عربة الذكاء الاصطناعي بحذر فكرة جيدة.

على الرغم من كل فوائده وقدراته شبه السحرية، لا تزال هناك العديد من المشكلات عندما يتعلق الأمر بنشر الذكاء الاصطناعي بنجاح في ضمان الجودة:

♦️ عوائق جودة البيانات وتوحيد المعايير

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التاريخية للتعلم والتنبؤ. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي البيانات غير المتسقة أو غير المكتملة أو القديمة إلى الإضرار بأداء نموذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يكون لدى فرق ضمان الجودة بيانات تمتد عبر أنظمة متعددة، كل منها يستخدم تنسيقات مختلفة، مما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي استخلاص رؤى ذات مغزى.

الحل الممكن: لمعالجة هذه المشكلة، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية لتنظيف البيانات وتوحيدها قبل نشر حلول الذكاء الاصطناعي.

♦️ التكامل مع خطوط أنابيب CI / CD الحالية

يمكن أن يكون دمج الذكاء الاصطناعي في خطوط أنابيب التكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD) أمرًا شاقًا. على سبيل المثال، قد يشهد خط الأنابيب الذي يكمل عادةً الاختبارات في أقل من ساعة تأخيرات كبيرة عند إدخال الذكاء الاصطناعي بسبب وقت معالجة النموذج.

الحل الممكن: لدمج الذكاء الاصطناعي بنجاح، تحتاج المؤسسات إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يتناسب بسلاسة مع تدفقات العمل الحالية دون التسبب في حدوث اضطرابات كبيرة.

♦️ الثقة والتحقق من صحة النفقات العامة

أحد أكبر التحديات مع حالات الاختبار التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي هو الحاجة إلى التحقق البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات بناءً على البيانات، ولكن غالبًا ما يكون هناك نقص في الشفافية في كيفية اتخاذ هذه القرارات.

يمكن لطبيعة "الصندوق الأسود" للذكاء الاصطناعي أن تجعل من الصعب على فرق ضمان الجودة أن تثق تمامًا في مخرجات الذكاء الاصطناعي، خاصة في الصناعات المنظمة حيث يكون الامتثال أمرًا بالغ الأهمية.

الحل الممكن: يجب على المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة الاستثمار في العمليات التي تسمح بالإشراف البشري، مما يضمن أن تكون حالات الاختبار التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي موثوقة ومتوافقة مع معايير الصناعة.

أفضل الممارسات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة

لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي في اختبار البرمجيات، اتبع أفضل الممارسات التالية:

• تحديد أهداف واضحة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي
• بدء تكامل الذكاء الاصطناعي مع سيناريوهات حالة اختبار محددة لقياس الفعالية
• اجمع بين الاختبار المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع الاختبار الاستكشافي اليدوي
• درب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحصول على نتائج شاملة
• تشجيع مشاركة المعرفة بين خبراء الذكاء الاصطناعي وفرق ضمان الجودة وأصحاب المصلحة الآخرين
• تأكد من أن موظفيك يكتسبون الكفاءة في الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج عالية الجودة

اقرأ أيضًا: تقويم المنتج: تعظيم جودة البرمجيات وتجربة المستخدم

ClickUp: الحل الأمثل لاختبار البرمجيات المستقل

لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة اتجاهاً مستقبلياً بل أصبح ضرورة حالية. يضمن التحول إلى ضمان الجودة القائم على الذكاء الاصطناعي عمليات اختبار أسرع وأكثر كفاءة ويوفر نتائج جودة متسقة.

باستخدام حل شامل مثل ClickUp، يمكنك إدارة توليد بيانات الاختبار، وأتمتة إنشاء الاختبارات، وتتبع الأخطاء، وحتى إنشاء تقارير مفصلة على منصة واحدة.

إذا لم تكن قد اعتمدت الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة بعد، فقد حان الوقت للقيام بذلك. ابدأ رحلتك اليوم وجرّب كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل عمليات ضمان الجودة لديك. اشترك في ClickUp مجانًا وعزز ضمان الجودة لديك كما لم يحدث من قبل!