Demam otomatisasi telah melanda industri pengujian perangkat lunak. Tim Quality Assurance (QA) dengan cepat bergeser dari pengujian manual ke proses otonom untuk meningkatkan kecepatan deteksi bug dan menghindari kegagalan kualitas.
Transformasi ini sebagian besar didukung oleh kecerdasan buatan (AI). Faktanya, sekitar 65% dari tim QA sekarang berkolaborasi dengan teknologi AI, menjadikannya elemen penting dalam industri.
Jadi, algoritme AI dapat menjadi sekutu terbaik Anda, baik saat Anda membutuhkan bantuan dalam pengujian atau selama proses pengembangan.
Dalam panduan terperinci ini, kami akan membahas cara menggunakan AI secara efektif dalam jaminan kualitas, menyempurnakan proses QA Anda, dan mengintegrasikan AI untuk meningkatkan efisiensi tim perangkat lunak .
Memahami AI dalam Jaminan Kualitas
Perjalanan jaminan kualitas dalam pengujian perangkat lunak telah berlangsung lama dan bertahap, mulai dari pengujian manual hingga pengujian yang sepenuhnya otonom.
AI memainkan peran penting dalam perjalanan ini dengan membuat pengujian menjadi lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih efektif.
Model pengujian perangkat lunak otonom (ASTM) secara progresif mengurangi kebutuhan akan campur tangan manusia dengan menggunakan AI untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan seluruh siklus pengujian perangkat lunak. Model ini biasanya terdiri dari enam tingkatan:
Perjalanan dari pengujian manual ke pengujian otonom
- Pengujian manual (level 0): 100% campur tangan manusia diperlukan untuk proses pengujian, sehingga membutuhkan banyak tenaga kerja dan rentan terhadap kesalahan manusia
- Otomatisasi pengujian berbantuan (level 1): Penguji masih memainkan peran utama tetapi menggunakan komputer untuk membantu dalam tugas-tugas tertentu, meminimalkan upaya yang berulang-ulang
- **Otomatisasi pengujian parsial (level 2): Manusia dan komputer bekerja secara kolaboratif, dengan komputer mengikuti arahan penguji
- Pengujian otomatis terintegrasi (level 3): AI mulai memainkan peran sebagai penasihat, menghasilkan opsi dan meminta persetujuan penguji
- Pengujian otomatis cerdas (level 4): Tindakan terbaik dipilih dan dieksekusi secara otonom oleh AI, hanya membutuhkan masukan dari manusia jika diperlukan
- Pengujian otonom sepenuhnya (level 5): Penguji menyerahkan kendali penuh atas proses pengujian kepada AI, dan AI menjalankan pengujian tanpa campur tangan manusia
**Pengujian otonom sepenuhnya masih merupakan impian, masih dalam tahap awal, karena sumber daya yang terbatas, sebagian besar penguji individu dan proyek berskala kecil biasanya hanya memiliki pengujian manual dalam rencana pengujian mereka.
Sebagian besar perusahaan besar telah mulai mengikuti pendekatan hybrid di mana alat pengujian otomatisasi menjalankan beberapa kasus pengujian secara otomatis, dan sisanya masih dijalankan secara manual untuk menambahkan sentuhan manusia pada prosesnya.
Sebagai contoh, SapFix, alat AI milik Facebook, menghasilkan perbaikan secara otonom untuk bug tertentu, yang membantu meluncurkan produk baru dengan lebih cepat.
Manfaat Jaminan Kualitas yang Dipimpin AI
Beralih dari jaminan kualitas manual ke jaminan kualitas berbasis AI menawarkan banyak manfaat:
- Menghasilkan data pengujian yang cerdas: AI dapat menganalisis kode, mengidentifikasi kerentanan, dan membuat kasus pengujian yang ditargetkan
- Meningkatkan akurasi: QA yang digerakkan oleh AI tidak menyisakan ruang untuk kesalahan manusia, sehingga memastikan perangkat lunak yang lebih berkualitas
- Menghemat biaya: Mengotomatiskan tugas yang berulang dapat mengurangi biaya tenaga kerja secara signifikan
- Memberikan hasil yang lebih cepat: AI dapat bekerja sepanjang waktu, mempercepat proses pengujian tanpa kelelahan
- Meningkatkan efisiensi: Kemampuan AI dalam menangani tugas-tugas kompleks memastikan hasil pengujian yang konsisten dan dapat diandalkan
- Menghadirkan peningkatan berkelanjutan: AI mempelajari data historis untuk memprediksi cacat dan memberikan peringatan pemeliharaan tepat waktu
Keterbatasan Pengujian Manual dan Bagaimana AI Dapat Mengubahnya
Pengujian manual telah menjadi metode yang sudah lama digunakan dalam QA, tetapi beberapa keterbatasan membuatnya semakin tidak memadai untuk siklus pengembangan perangkat lunak modern.
Mari kita jelajahi tantangan utama pengujian manual dan bagaimana AI dapat mengatasinya:
🔮 Skenario 1: Pengujian regresi yang memakan waktu
Keterbatasan manual: Tim QA sering menghabiskan waktu berjam-jam untuk mengulangi pengujian yang sama untuk setiap perubahan kode, sehingga menyebabkan inefisiensi.
Solusi AI: Alat bantu AI dapat mengotomatiskan pengujian regresi, menjalankan kasus pengujian dalam jumlah besar dalam hitungan menit, dan meningkatkan cakupan menggunakan model pembelajaran mesin.
🔮 Skenario 2: Deteksi bug yang tidak konsisten
Keterbatasan manual: Penguji manusia dapat mengabaikan cacat karena kelelahan atau keterbatasan waktu.
Solusi AI: QA berbasis AI memastikan cakupan yang komprehensif, mendeteksi pola halus dan cacat yang mungkin terlewatkan oleh penguji manusia.
🔮 Skenario 3: Cakupan pengujian terbatas
Keterbatasan manual: Keterbatasan waktu dapat memaksa penguji untuk fokus hanya pada kasus pengujian dasar, sehingga kasus-kasus yang lebih rumit tidak tereksplorasi.
Solusi AI: AI menghasilkan skenario pengujian yang komprehensif, memastikan cakupan yang lebih luas, termasuk kasus-kasus yang rumit dan kompleks.
🔮 Skenario 4: Loop umpan balik yang tertunda
Keterbatasan manual: Pengujian manual sering kali menimbulkan kemacetan, sehingga menunda rilis perangkat lunak.
Solusi AI: Pengujian berkelanjutan yang didukung AI memberikan umpan balik langsung, membantu menyelesaikan masalah di awal pengembangan dan mempercepat siklus rilis.
Manfaat alat pengujian AI ini menghemat waktu, meningkatkan akurasi, memperluas cakupan pengujian, dan mempercepat siklus pengembangan.
Baca juga: 10 Alat Perangkat Lunak Jaminan Kualitas Terbaik untuk Pengujian Perangkat Lunak
Aplikasi Umum AI dalam Penjaminan Kualitas
Kami telah menyiapkan daftar kasus penggunaan khusus untuk memahami jaminan kualitas perangkat lunak dengan lebih baik. Mari kita lihat cara menggunakan AI dalam pengembangan perangkat lunak !
1. Meninjau interaksi pelanggan lintas saluran
AI menganalisis interaksi pelanggan di berbagai saluran, seperti telepon, email, chatbot, dan media sosial, untuk mengevaluasi apakah interaksi tersebut memenuhi standar QA.
Dengan menilai percakapan ini, AI dapat mengidentifikasi potensi masalah dalam komunikasi, ketidakkonsistenan dalam kualitas dukungan, dan area yang perlu ditingkatkan.
Wawasan ini dapat meningkatkan pelatihan karyawan, menyempurnakan skrip dukungan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan Tingkat analisis ini memastikan bahwa interaksi yang berhadapan dengan pelanggan secara konsisten memenuhi tolok ukur kualitas yang ditetapkan oleh organisasi.
2. Menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP)
AI yang didukung oleh NLP dapat menginterpretasikan instruksi dan persyaratan pengguna, mengubahnya menjadi kasus uji yang dapat dieksekusi tanpa upaya manual.
NLP membantu menjembatani kesenjangan antara persyaratan yang ditulis manusia dan pengujian teknis, sehingga memungkinkan AI menghasilkan skrip otomatis dari bahasa alami. Otomatisasi ini menghemat waktu yang signifikan dan mengurangi kemungkinan kesalahpahaman atau salah tafsir selama pengujian.
Dengan mengubah bahasa alami menjadi kasus pengujian yang dapat dieksekusi, AI dapat membuat QA lebih efisien dan dapat diakses oleh tim yang tidak memiliki keahlian pengkodean khusus.
3. Mendapatkan validasi UI
Validasi antarmuka pengguna (UI) adalah aspek penting dari QA, memastikan bahwa tampilan dan fungsionalitas perangkat lunak tetap konsisten di berbagai perangkat, browser, dan resolusi.
Verifikasi visual yang didukung AI membandingkan tangkapan layar aplikasi di berbagai lingkungan untuk mendeteksi penyimpangan seperti elemen yang tidak sejajar, font yang salah, atau komponen yang hilang Hal ini memastikan pengalaman pengguna akhir tetap seragam, dan Anda dapat mengatasi ketidaksesuaian UI sebelum rilis.
4. Mendeteksi regresi visual
Deteksi regresi visual mengidentifikasi perubahan yang tidak diinginkan yang dapat memengaruhi pengalaman pengguna, seperti pergeseran tata letak atau perubahan yang tidak terduga setelah pembaruan kode.
AI mempelajari snapshot saat ini dan sebelumnya untuk memverifikasi apakah Anda mengubah desain sebelumnya, sehingga tim dapat menangkap masalah yang mungkin tidak diketahui.
Hal ini memastikan bahwa aspek visual aplikasi tetap konsisten, mempertahankan pengalaman pengguna berkualitas tinggi selama pembaruan.
5. Melakukan analisis prediktif
AI dalam QA dapat memanfaatkan analitik prediktif untuk meningkatkan kualitas perangkat lunak dengan menganalisis data pengujian historis. AI juga dapat memprediksi area masalah potensial pada versi perangkat lunak saat ini dengan mengidentifikasi pola dari masalah dan cacat di masa lalu.
Pendekatan proaktif ini membantu tim QA memprioritaskan upaya pengujian, fokus pada area berisiko tinggi, dan mencegah cacat sebelum terjadi. Analisis prediktif juga membantu memperkirakan kemungkinan masalah di masa depan, memungkinkan tim untuk mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dan memastikan stabilitas dan keandalan perangkat lunak.
6. Menguji API
Antarmuka pemrograman aplikasi (API) sangat penting dalam perangkat lunak modern, yang memungkinkan komunikasi antara sistem yang berbeda.
API meningkatkan penggunaan API dengan terus memantau metrik kinerja utama, seperti waktu respons, tingkat kesalahan, dan keluaran.
Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin, AI dapat memahami pola perilaku standar dan dengan cepat mengidentifikasi penyimpangan yang mungkin mengindikasikan adanya masalah. Jika penyimpangan terdeteksi, AI dapat menentukan akar penyebabnya dan menyarankan atau mengimplementasikan perbaikan, memastikan bahwa API berkinerja optimal dan aman.
Pemantauan berkelanjutan ini membantu menjaga keandalan dan efisiensi sistem perangkat lunak yang saling terhubung, yang pada akhirnya meningkatkan kinerja aplikasi secara keseluruhan.
Baca juga: 10 Template Kasus Uji yang Penting untuk Pengujian Perangkat Lunak dan Produk
Bagaimana Menerapkan AI dalam Penjaminan Kualitas
Mengintegrasikan AI ke dalam proses penjaminan kualitas Anda adalah hal yang menguntungkan bagi semua orang yang terlibat, tetapi bagaimana cara melakukannya? Ikuti proses ini untuk panduan singkat:
Langkah 1: Menilai proses QA Anda saat ini
Konsultan QA perlu menganalisis proses QA Anda yang ada saat ini untuk membuat daftar batasan dan dampak utamanya.
Misalnya, mereka akan menilai dokumentasi proyek, pembagian otomatisasi, dan komunikasi tim untuk menentukan apakah proses pengujian perangkat lunak Anda membuahkan hasil.
Langkah 2: Pilih alat bantu AI yang tepat
Tim QA harus mempertimbangkan alat pengujian otomasi terbaik untuk jaminan kualitas. Alat tersebut harus dapat menjanjikan efisiensi, pemeliharaan, konsistensi, dan skalabilitas.
Ini mungkin terdengar seperti bualan yang rendah hati, tetapi ClickUp mencentang semua kotak ini (dan banyak lagi). Ketika menggunakan ClickUp, Anda tidak perlu mempelajari seluk-beluk menggunakan AI untuk mengotomatiskan tugas .
Ini adalah sebuah aplikasi yang lengkap perangkat lunak manajemen proyek tim yang secara intuitif membantu berbagai kasus penggunaan, masalah pelacakan bug, dan tantangan manajemen kualitas lainnya.
Tetapi bagaimana hal itu bisa terjadi?
Nah, ClickUp menggunakan model AI-nya, Otak ClickUp untuk memfasilitasi jaminan kualitas bagi tim QA.
ClickUp Brain
Gunakan ClickUp Brain untuk menghasilkan data pengujian, peta jalan, dan jadwal
Para profesional QA bertanggung jawab untuk memastikan keandalan dan kinerja API di berbagai proyek. Mereka akan bekerja terlalu keras, lelah, dan frustrasi. Ditambah lagi, akan ada tekanan yang sangat besar untuk menyelesaikan pekerjaan tepat waktu.
Masuklah ke ClickUp Brain dan kemampuan otomatisasi yang didukung NLP! Para profesional dapat dengan mudah menggambarkan apa yang ingin mereka otomatisasi dalam bahasa yang sederhana dan langsung-menghasilkan skrip, mencari bug tertentu, atau bahkan memberikan respons spesifik jika bug terdeteksi-dan ClickUp Brain akan mengurus sisanya.
Selain itu, mengelola kasus uji API, memantau pembaruan, dan menanggapi masalah akan melibatkan menyulap tugas di lima alat yang berbeda. Namun, tidak demikian halnya dengan ClickUp Brain, di mana Anda dapat mengintegrasikan platform eksternal seperti GitHub untuk perubahan kode di satu tempat
Gunakan ClickUp Brain untuk terhubung dengan aplikasi eksternal
ClickUp Brain akan dapat mengumpulkan pemahaman kontekstual yang mendalam tentang proses kerja Anda berkat integrasi ini. Hal ini, pada gilirannya, akan mengotomatiskan banyak proses juga.
Misalnya, membuat dokumentasi produk adalah proses yang cukup panjang. Dengan ClickUp Brain, Anda dapat menggunakan perintah AI yang telah diformat sebelumnya dan menghasilkan dokumen tertentu dalam hitungan menit. Dokumen tersebut bahkan akan memiliki bidang yang telah ditentukan sebelumnya untuk titik akhir, keluaran yang diharapkan, dan hasil pengujian.
Bagian terbaiknya? Anda tidak perlu mengoreksi, memverifikasi fakta, atau memformat dokumentasi produk; alat ini akan melakukannya untuk Anda dan menyajikan semuanya secara terperinci.
Gunakan ClickUp Brain untuk membuat dokumen kebutuhan produk dalam hitungan menit
Elemen QA penting lainnya adalah mengetahui apa yang dipikirkan pengguna tentang produk Anda. Menganalisis perilaku pengguna adalah tugas yang melelahkan tetapi penting.
Namun, Anda dapat menggunakan ClickUp Brain untuk mengumpulkan wawasan dan memahami konsumen Anda dengan memintanya untuk membuat rangkuman bertenaga AI. Anda dapat menggunakan hasilnya untuk meningkatkan produk Anda dan merancang peta jalan baru sesuai dengan kebutuhan pelanggan Anda.
Pimpinan QA juga dapat membuat rangkuman mingguan untuk memberi tahu tim tentang pengujian API, pengujian yang telah selesai, bug yang teridentifikasi, dan tugas yang tertunda tanpa mengumpulkan data manual.
Menulis dengan ClickUp Brain dan meringkas laporan, rapat, dan banyak lagi
Langkah 3: Latih tim Anda
Anda membutuhkan tim di samping Anda untuk membuat AI benar-benar berhasil dalam QA, dan melatih mereka untuk bekerja dengan alat pengujian bertenaga AI sangatlah penting.
Mulailah dengan pengaturan yang ramah teknologi. Sediakan akses ke sumber daya seperti lokakarya dan kursus, jadwalkan pelatihan langsung, dan dorong rasa ingin tahu tentang alat bantu tersebut.
Meskipun demikian, merencanakan dan melacak kemajuan setiap orang selama program dapat menyita waktu Anda. Gunakan fitur Templat Struktur Perincian Kerja Program Pelatihan ClickUp untuk mengelola banyak tugas sekaligus mencapai tenggat waktu.
Templat Struktur Perincian Kerja Program Pelatihan ClickUp
Anda dapat menggunakan templat ini untuk memecah tugas-tugas yang kompleks menjadi tindakan-tindakan yang mudah dikelola, mengalokasikannya kepada anggota tim, dan memperbaruinya jika ada perubahan.
Templat ini sangat baik untuk:
- Menentukan tujuan dan hasil yang jelas untuk setiap fase program pelatihan Anda
- Mengatur dan menyusun program pelatihan Anda secara efektif
- Menugaskan tugas dan hasil kepada anggota tim dan mengalokasikan tanggung jawab
- Melacak kemajuan untuk menjaga program tetap sesuai jadwal dan memastikan tidak ada anggota tim yang tertinggal
Langkah 4: Mengotomatiskan proses pengujian
Tanpa mengotomatiskan beberapa bagian 'rutin' dari proses pengujian, Anda akan berakhir dengan tim QA yang kelelahan dan sprint yang berjalan melampaui tenggat waktu.
Sekarang, Anda dapat menggunakan Otomatisasi ClickUp sebagai solusi satu atap untuk semua kebutuhan Anda.
Mengotomatiskan manajemen kasus uji coba
Cukup gunakan ClickUp AI Automation Builder untuk mendeskripsikan kriteria untuk memicu tinjauan kasus uji, dan ClickUp akan menghasilkan otomatisasi.
Hasilnya, Anda dapat menugaskan peninjau untuk melakukan tugas pembuatan kasus uji dalam folder/daftar tertentu. Anda juga dapat mengikutsertakan semua anggota tim ke dalam pembaruan.
Gunakan ClickUp Automation untuk menjelaskan cara memicu tinjauan kasus pengujian dan mengotomatiskan prosesnya
Mengotomatiskan manajemen laporan cacat
Siapkan alur kerja otomatis untuk menugaskan laporan bug atau tiket cacat baru kepada anggota tim. Anda juga dapat menugaskan kembali tugas kepada mereka yang memicu pengujian di tempat pertama.
ClickUp Automations bahkan memungkinkan setiap anggota tim untuk mengomentari tugas dan berkolaborasi secara proaktif.
Gunakan ClickUp untuk menyiapkan otomatisasi khusus
Langkah 5: Memantau dan mengoptimalkan
Pekerjaan tidak berhenti setelah Anda menerapkan integrasi AI ke dalam proses QA Anda. Anda perlu memantau kinerja alat dan mengevaluasi hasil untuk mengidentifikasi kerentanan dan mengoptimalkannya secara berulang sesuai dengan kebutuhan Anda.
Namun, untuk memastikan AI berjalan bebas dari kesalahan dalam penjaminan kualitas, Anda perlu memastikan setiap anggota tim memiliki pemahaman yang sama. Hal ini mungkin terdengar lebih mudah diucapkan daripada dilakukan, tetapi template yang telah ditetapkan dapat membantu Anda mencapainya.
Templat Manajemen Tes ClickUp
Template Manajemen Tes ClickUp Templat Manajemen Tes ClickUp dapat mendukung kebutuhan otomatisasi Anda saat ini dan di masa depan. Tim QA dapat menggunakan analitik dan tampilan khusus template untuk mengumpulkan data pelatihan yang berharga, mengidentifikasi peluang otomatisasi, dan memvalidasi kasus pengujian yang dihasilkan AI.
Templat Manajemen Tes ClickUp
Dengan templat ini, Anda bisa:
- Menstandarkan dokumentasi pengujian
- Menerapkan kasus pengujian yang dihasilkan AI di samping kasus pengujian manual
- Menskalakan pola AI yang berhasil di seluruh rangkaian pengujian
- Mempertahankan pendekatan hibrida dengan AI dan pengawasan manual
- Gunakan sistem tinjauan template untuk memvalidasi keputusan AI
Selain itu, dengan menggunakan Templat Pelacakan Bug dan Masalah ClickUp anda dapat berkolaborasi dengan anggota tim yang berbeda untuk menghasilkan produk yang lebih baik. Templat ini menawarkan solusi yang komprehensif, menjembatani kebutuhan pengujian saat ini dengan kemampuan AI di masa depan.
Alur kerja otomatis template dan formulir masukan khusus sangat berharga untuk menstandarkan proses pelaporan bug, serta memungkinkan kolaborasi lintas fungsi, memungkinkan komunikasi yang lancar antara teknisi, tim produk, dan dukungan.
Untuk melakukan pengujian lintas browser dan melaporkan bug, Anda juga dapat mencoba Integrasi baru ClickUp, LambdaTest yang dapat membantu aktivitas pengujian aplikasi web di berbagai perangkat.
_ClickUp memudahkan tim teknologi kami untuk menautkan permintaan penggabungan GitHub dengan tugas yang diberikan kepada masing-masing pengembang frontend dan backend. Sebagai pemimpin tim QA, sekarang jauh lebih mudah untuk melacak kemajuan permintaan penggabungan dan mulai melakukan kueri pengujian pada perubahan baru yang digabungkan!
Yasha Ali, Insinyur Backend di Turing Technologies
Baca Juga: 10 Alat Perangkat Lunak Pengujian QA Otomasi Terbaik
Tantangan Penerapan AI dalam QA
AI adalah kata kunci untuk semua hal yang berhubungan dengan teknologi, dan jaminan kualitas tidak luput dari kegembiraan. Namun, mengikuti tren AI dengan hati-hati mungkin merupakan ide yang bagus.
Dengan segala manfaat dan kemampuannya yang nyaris ajaib, masih ada beberapa masalah yang dihadapi dalam penerapan AI di QA:
♦️ Hambatan kualitas data dan standardisasi
Sistem AI sangat bergantung pada data historis untuk belajar dan membuat prediksi. Namun, data yang tidak konsisten, tidak lengkap, atau ketinggalan zaman dapat mengganggu kinerja model AI. Sebagai contoh, tim QA mungkin memiliki data yang menjangkau beberapa sistem, masing-masing menggunakan format yang berbeda, sehingga menyulitkan AI untuk mendapatkan wawasan yang berarti.
Solusi yang mungkin: Untuk mengatasi hal ini, organisasi harus memprioritaskan pembersihan dan standarisasi data sebelum menerapkan solusi AI.
♦️ Integrasi dengan pipeline CI/CD yang sudah ada
Memasukkan AI ke dalam pipeline Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) dapat menjadi hal yang menakutkan. Misalnya, pipeline yang biasanya menyelesaikan pengujian dalam waktu kurang dari satu jam dapat mengalami penundaan yang signifikan ketika Anda memperkenalkan AI karena waktu pemrosesan model.
Solusi yang mungkin: Agar berhasil mengintegrasikan AI, organisasi perlu memastikan bahwa AI cocok dengan alur kerja yang ada tanpa menyebabkan gangguan yang signifikan.
♦️ Kepercayaan dan biaya validasi
Salah satu tantangan terbesar dengan kasus uji yang dihasilkan oleh AI adalah kebutuhan akan validasi manusia. AI dapat membuat keputusan berdasarkan data, tetapi sering kali tidak ada transparansi tentang bagaimana AI membuat keputusan tersebut.
Sifat "kotak hitam" AI dapat menyulitkan tim QA untuk sepenuhnya mempercayai keluaran AI, terutama di industri yang diatur di mana kepatuhan sangat penting.
Solusi yang mungkin: Organisasi yang mengadopsi AI dalam QA harus berinvestasi dalam proses yang memungkinkan pengawasan manusia, memastikan bahwa kasus uji yang dihasilkan AI dapat diandalkan dan sesuai dengan standar industri.
Praktik Terbaik untuk Menerapkan AI dalam Penjaminan Kualitas
Untuk mendapatkan hasil maksimal dari AI dalam pengujian perangkat lunak, ikuti praktik terbaik berikut:
- **Tetapkan tujuan yang jelas untuk implementasi AI
- Memulai integrasi AI dengan skenario kasus pengujian tertentu untuk mengukur efektivitasnya
- Gabungkan pengujian yang didukung AI dengan pengujian eksplorasi manual
- **Melatih model AI dengan dataset berkualitas tinggi dan beragam untuk hasil yang komprehensif
- **Mendorong berbagi pengetahuan antara pakar AI, tim QA, dan pemangku kepentingan lainnya
- Memastikan staf Anda membangun kemahiran dalam AI untuk mencapai hasil yang berkualitas
Baca juga: Produk Dogfooding: Memaksimalkan Kualitas Perangkat Lunak dan Pengalaman Pengguna
ClickUp: Solusi Sempurna untuk Pengujian Perangkat Lunak Otonom
Mengintegrasikan AI ke dalam jaminan kualitas tidak lagi menjadi tren masa depan, tetapi lebih merupakan kebutuhan saat ini. Beralih ke QA yang dipimpin AI memastikan proses pengujian yang lebih cepat dan lebih efisien serta memberikan hasil yang berkualitas secara konsisten.
Dengan menggunakan solusi lengkap seperti ClickUp, Anda dapat mengelola pembuatan data pengujian, mengotomatiskan pembuatan pengujian, melacak bug, dan bahkan membuat laporan terperinci dalam satu platform.
Jika Anda belum menggunakan AI untuk QA, sekaranglah saatnya untuk melakukannya. Mulailah perjalanan Anda hari ini dan rasakan bagaimana AI dapat mengubah proses jaminan kualitas Anda. Mendaftar untuk ClickUp secara gratis dan tingkatkan QA Anda tidak seperti sebelumnya!