Gorączka automatyzacji ogarnęła branżę testowania oprogramowania. Teams zajmujące się zapewnieniem jakości (QA) szybko przerzucają się z testów manualnych na procesy autonomiczne, aby zwiększyć szybkość wykrywania błędów i uniknąć błędów jakościowych.
Transformacja ta jest w dużej mierze napędzana przez sztuczną inteligencję (AI). W rzeczywistości około 65% teamów QA współpracuje obecnie z technologią AI, co czyni ją krytycznym elementem branży.
Tak więc algorytmy AI mogą być twoim najlepszym sprzymierzeńcem, niezależnie od tego, czy potrzebujesz pomocy w testowaniu, czy w całym procesie rozwoju.
W tym szczegółowym przewodniku omówimy, jak skutecznie wykorzystywać AI w zapewnianiu jakości, udoskonalać procesy QA oraz zintegrować AI w celu zwiększenia wydajności zespołów programistycznych .
/# Zrozumienie AI w zapewnieniu jakości
Droga zapewniania jakości w testowaniu oprogramowania była długa i stopniowa, przechodząc od testowania ręcznego do w pełni autonomicznego testowania.
AI odgrywa kluczową rolę w tej podróży, czyniąc testowanie inteligentniejszym, szybszym i bardziej efektywnym.
Autonomiczne modele testowania oprogramowania (ASTM) w postępie zmniejszają potrzebę interwencji człowieka, wykorzystując AI do automatyzacji i optymalizacji całego cyklu życia testowania oprogramowania. Są one zwykle podzielone na sześć poziomów:
Droga od testów manualnych do testów autonomicznych
- Testowanie ręczne (poziom 0): Proces testowania wymaga 100% interwencji człowieka, przez co jest pracochłonny i podatny na błędy ludzkie
- Wspomagana automatyzacja testów (poziom 1): Testerzy nadal odgrywają główną rolę, ale używają komputerów do pomocy w określonych zadaniach, minimalizując powtarzalne wysiłki
- Częściowa automatyzacja testów (poziom 2): Ludzie i komputery współpracują ze sobą, a komputer podąża za wskazówkami testera
- Zintegrowana automatyzacja testów (poziom 3): AI zaczyna odgrywać rolę doradczą, generując opcje i pytając testerów o zgodę
- Inteligentne testowanie automatyczne (poziom 4): Najlepsze działania są autonomicznie wybierane i wykonywane przez AI, wymagając wkładu człowieka tylko wtedy, gdy jest to konieczne
- W pełni autonomiczne testowanie (poziom 5): Testerzy zrzekają się całkowitej kontroli nad procesem testowania na rzecz AI, która przeprowadza testy bez interwencji człowieka
W pełni autonomiczne testowanie to wciąż mrzonka, będąca ledwie w powijakach. Ze względu na limit zasobów, większość indywidualnych testerów i projektów na małą skalę zazwyczaj uwzględnia w swoim planie testów jedynie testy manualne.
Większość dużych firm zaczęła stosować podejście hybrydowe, w którym narzędzia do automatyzacji testów wykonują niektóre przypadki testowe automatycznie, a reszta jest nadal wykonywana ręcznie, aby dodać ludzki charakter do procesu.
Przykładem może być SapFix, narzędzie AI Facebooka, autonomicznie generuje poprawki dla określonych błędów, co pomaga w szybszym wdrażaniu nowych produktów.
Korzyści z zapewniania jakości opartego na AI
Przejście od ręcznego do opartego na AI zapewniania jakości oferuje wiele korzyści:
- Generuje inteligentne dane testowe: AI może analizować kod, identyfikować luki w zabezpieczeniach i tworzyć celowe przypadki testowe
- Zwiększa dokładność: QA oparte na AI nie pozostawia miejsca na błędy ludzkie, zapewniając wyższą jakość oprogramowania
- Oszczędność kosztów: Automatyzacja powtarzalnych zadań znacznie obniża koszty pracy
- Szybsze wyniki: AI może pracować przez całą dobę, przyspieszając proces testowania bez zmęczenia
- Zwiększa wydajność: zdolność AI do obsługi złożonych zadań zapewnia spójne i wiarygodne wyniki testów
- Zapewnia ciągłe doskonalenie: AI analizuje dane historyczne w celu przewidywania usterek i dostarczania na czas alertów konserwacyjnych
Limity testowania ręcznego i jak AI może to zmienić
Testowanie manualne jest od dawna stosowaną metodą w kontroli jakości, ale kilka limitów sprawia, że staje się ona coraz bardziej nieodpowiednia dla nowoczesnego cyklu życia oprogramowania.
Przyjrzyjmy się głównym wyzwaniom związanym z testowaniem manualnym i temu, jak AI może im zaradzić:
🔮 Scenariusz 1: Czasochłonne testowanie regresji
Ręczny limit: Zespoły QA często spędzają godziny na powtarzaniu tego samego testu dla każdej zmiany kodu, co prowadzi do nieefektywności.
Rozwiązanie AI: Narzędzia AI mogą automatyzować testowanie regresji, wykonywać duże ilości przypadków testowych w ciągu kilku minut i poprawiać pokrycie za pomocą modeli uczenia maszynowego.
🔮 Scenariusz 2: Niespójne wykrywanie błędów
Ograniczenie manualne: Testerzy mogą przeoczyć defekty z powodu zmęczenia lub ograniczeń czasowych.
Rozwiązanie oparte na AI: Kontrola jakości oparta na sztucznej inteligencji zapewnia kompleksowe pokrycie, wykrywając subtelne wzorce i defekty, które ludzcy testerzy mogą przeoczyć.
🔮 Scenariusz 3: Limit pokrycia testami
Ręczny limit: Ograniczenia czasowe mogą zmusić testerów do skupienia się tylko na podstawowych przypadkach testowych, pozostawiając przypadki brzegowe niezbadane.
Rozwiązanie AI: AI generuje kompleksowe scenariusze testowe, zapewniając szersze pokrycie, w tym przypadki brzegowe i złożone.
🔮 Scenariusz 4: Opóźnione pętle sprzężenia zwrotnego
Ręczny limit: Ręczne testowanie często tworzy wąskie gardła, opóźniając wydania oprogramowania.
Rozwiązanie oparte na AI: Ciągłe testowanie oparte na AI zapewnia natychmiastową informację zwrotną, pomagając w rozwiązywaniu problemów na wczesnym etapie rozwoju i przyspieszając cykle wydawnicze.
Te zalety narzędzi AI do testowania oszczędzają czas, zwiększają dokładność, rozszerzają zakres testów i przyspieszają cykle rozwoju.
Przeczytaj również: 10 najlepszych narzędzi do zapewnienia jakości testowania oprogramowania /# Powszechne zastosowania AI w zapewnianiu jakości
Przygotowaliśmy listę konkretnych przypadków użycia, aby lepiej zrozumieć zapewnienie jakości oprogramowania. Zobaczmy jak wykorzystać AI w tworzeniu oprogramowania !
1. Przegląd wielokanałowych interakcji z klientami
AI analizuje interakcje z klientami w wielu kanałach, takich jak telefon, e-mail, chatboty i media społecznościowe, aby ocenić, czy spełniają one standardy QA
Oceniając te konwersacje, AI może zidentyfikować potencjalne problemy w komunikacji, niespójności w jakości wsparcia i obszary wymagające poprawy.
Te spostrzeżenia mogą wzbogacić szkolenia pracowników, dopracować skrypty wsparcia i poprawić ogólną obsługę klienta. Ten poziom analizy zapewnia, że interakcje z klientami konsekwentnie spełniają standardy jakości ustawione przez organizację.
2. Korzystanie z przetwarzania języka naturalnego (NLP)
AI oparte na NLP może interpretować instrukcje i wymagania użytkownika, przekształcając je w przypadki testowe, które mogą być wykonywane bez wysiłku manualnego
NLP pomaga wypełnić lukę między wymaganiami napisanymi przez człowieka a testami technicznymi, umożliwiając AI generowanie zautomatyzowanych skryptów z języka naturalnego. Taka automatyzacja pozwala zaoszczędzić znaczną ilość czasu i zmniejsza prawdopodobieństwo nieporozumień lub błędnych interpretacji podczas testowania.
Przekształcając język naturalny w wykonywalne przypadki testowe, AI może uczynić QA bardziej wydajnym i dostępnym dla Teams, które nie posiadają specjalistycznej wiedzy w zakresie kodowania.
3. Uzyskiwanie walidacji interfejsu użytkownika
Walidacja interfejsu użytkownika (UI) jest kluczowym aspektem kontroli jakości, zapewniającym spójność wyglądu i funkcji oprogramowania na różnych urządzeniach, przeglądarkach i rozdzielczościach.
Weryfikacje wizualne oparte na AI porównują zrzuty ekranu aplikacji w różnych środowiskach w celu wykrycia odchyleń, takich jak źle wyrównane elementy, nieprawidłowe czcionki lub brakujące komponenty. Zapewnia to, że doświadczenie użytkownika końcowego pozostaje jednolite i można rozwiązać wszelkie rozbieżności w interfejsie użytkownika przed wydaniem.
4. Wykrywanie regresji wizualnych
Wykrywanie regresji wizualnej identyfikuje niezamierzone zmiany, które mogą mieć wpływ na wrażenia użytkownika, takie jak przesunięcia układu lub nieoczekiwane zmiany po aktualizacji kodu.
AI analizuje obecne i poprzednie migawki, aby zweryfikować, czy użytkownik zmienił wcześniejsze projekty, umożliwiając Teams wychwycenie problemów, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać niezauważone
Zapewnia to, że wizualne aspekty aplikacji pozostają spójne, utrzymując wysokiej jakości wrażenia użytkownika podczas aktualizacji.
5. Przeprowadzanie analiz predykcyjnych
AI w QA może wykorzystywać analitykę predykcyjną do poprawy jakości oprogramowania poprzez analizę historycznych danych testowych. AI może również przewidywać potencjalne obszary problemowe w bieżącej wersji oprogramowania, identyfikując wzorce z przeszłych problemów i defektów
Takie proaktywne podejście pomaga zespołom QA ustalać priorytety wysiłków testowych, koncentrować się na obszarach wysokiego ryzyka i zapobiegać defektom przed ich wystąpieniem. Analityka predykcyjna pomaga również oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia przyszłych problemów, umożliwiając zespołowi bardziej efektywną alokację zasobów i zapewnienie stabilności i niezawodności oprogramowania.
6. Testowanie API
Interfejsy programowania aplikacji (API) są niezbędne w nowoczesnym oprogramowaniu, umożliwiając komunikację między różnymi systemami.
AI usprawnia korzystanie z API poprzez ciągłe monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności, takich jak czasy odpowiedzi, wskaźniki błędów i przepustowość
Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, AI może zrozumieć standardowe wzorce zachowań i szybko zidentyfikować odchylenia, które mogą wskazywać na problem. W przypadku wykrycia odchylenia, AI może określić pierwotną przyczynę i zasugerować lub wdrożyć poprawki, zapewniając optymalne i bezpieczne działanie API.
To ciągłe monitorowanie pomaga utrzymać niezawodność i wydajność połączonych systemów oprogramowania, ostatecznie poprawiając ogólną wydajność aplikacji.
Przeczytaj również: 10 niezbędnych szablonów przypadków testowych do testowania oprogramowania i produktów
Jak wdrożyć AI w zapewnieniu jakości
Włączenie AI do procesu zapewniania jakości jest korzystne dla wszystkich zaangażowanych stron, ale jak to zrobić? Postępuj zgodnie z tym procesem, aby uzyskać szybki elementarz:
Krok 1: Oceń bieżące procesy zapewniania jakości
Konsultant QA musi przeanalizować istniejący proces QA, aby wymienić jego główne limity i wpływ.
Na przykład oceni dokumentację projektu, udostępnianie automatyzacji i komunikację w zespole, aby określić, czy proces testowania oprogramowania przynosi wyniki.
Krok 2: Wybierz odpowiednie narzędzia AI
Teams QA powinny rozważyć najlepsze narzędzia do automatyzacji testów jakości. Powinny one zapewniać wydajność, łatwość utrzymania, spójność i skalowalność.
Może to zabrzmieć jak skromna przechwałka, ale ClickUp ma do zrobienia wszystkie te Boxy (i więcej). Korzystając z ClickUp, nie musisz uczyć się zawiłości związanych z wykorzystanie AI do automatyzacji zadań .
Jest to kompleksowe rozwiązanie oprogramowanie do zarządzania projektami zespołowymi które intuicyjnie pomaga w różnych przypadkach użycia, problemach ze śledzeniem błędów i innych wyzwaniach związanych z zarządzaniem jakością.
Ale jak to możliwe?
Cóż, ClickUp wykorzystuje swój model AI, ClickUp Brain aby ułatwić zespołom QA zapewnienie jakości.
ClickUp Brain
Użyj ClickUp Brain do generowania danych testowych, map drogowych i oś czasu
Specjaliści QA są odpowiedzialni za zapewnienie niezawodności i wydajności API w różnych projektach. Będą przepracowani, zmęczeni i sfrustrowani. Do tego dochodzi ogromna presja, by ukończyć pracę na czas.
**Profesjonaliści mogą po prostu opisać to, co chcą zautomatyzować w prostym, bezpośrednim języku - generować skrypty, szukać konkretnych błędów, a nawet udzielać konkretnych odpowiedzi w przypadku wykrycia błędów - a ClickUp Brain zajmie się resztą.
Ponadto zarządzanie przypadkami testowymi API, monitorowanie aktualizacji i reagowanie na problemy wiąże się z żonglowaniem zadaniami w pięciu różnych narzędziach. Nie jest tak jednak w przypadku ClickUp Brain, gdzie można zintegrować zewnętrzne platformy, takie jak GitHub, w celu wprowadzania zmian w kodzie w jednym miejscu
Użyj ClickUp Brain do połączenia z zewnętrznymi aplikacjami
ClickUp Brain będzie w stanie zebrać głębokie kontekstowe zrozumienie Twojego procesu pracy dzięki tym integracjom. To z kolei pozwoli na automatyzację wielu procesów.
Na przykład tworzenie dokumentacji produktu jest dość długim procesem. Dzięki ClickUp AI Brain możesz korzystać ze wstępnie sformatowanych podpowiedzi AI i tworzyć określone dokumenty w ciągu kilku minut. Będą one miały nawet predefiniowane pola dla punktów końcowych, oczekiwanych wyników i wyników testów.
A co najlepsze? Nie będziesz musiał dokonywać korekty, weryfikować faktów ani formatować dokumentacji produktu; narzędzie zrobi to za ciebie i przedstawi wszystko ze szczegółami.
Użyj ClickUp Brain do tworzenia dokumentów wymagań produktowych w ciągu kilku minut
Kolejnym kluczowym elementem QA jest wiedza o tym, co użytkownicy myślą o Twoim produkcie. Analiza zachowań użytkowników jest męczącym, ale niezbędnym zadaniem.
Możesz jednak użyć ClickUp Brain, aby zebrać spostrzeżenia i zrozumieć swojego konsumenta, prosząc go o stworzenie podsumowań opartych na AI . Możesz wykorzystać dane wyjściowe, aby ulepszyć swój produkt i zaprojektować nową mapę drogową zgodnie z potrzebami klientów.
Liderzy QA mogą również generować cotygodniowe podsumowania, aby informować zespół o testach API, zakończonych testach, zidentyfikowanych błędach i oczekujących zadaniach bez konieczności ręcznego kompilowania danych.
Pisz za pomocą ClickUp Brain i podsumowuj szczegółowe raportowanie, spotkania i wiele więcej
Krok 3: Przeszkol swój zespół
Aby AI odniosło prawdziwy sukces w QA, potrzebujesz zespołu, a szkolenie ich w zakresie pracy z narzędziami testowymi opartymi na AI jest niezbędne.
Zacznij od ustawienia przyjaznego dla technologii. Zapewnij dostawcom dostęp do zasobów, takich jak warsztaty i kursy, zaplanuj praktyczne szkolenia i zachęcaj do poznawania narzędzi
To powiedziawszy, planowanie i śledzenie postępów wszystkich osób podczas programu może pochłonąć twój czas. Użyj Szablon Struktury Podziału Pracy Programu Szkoleniowego ClickUp zarządzanie wieloma zadaniami przy jednoczesnym dotrzymywaniu terminów.
Szablon struktury podziału pracy programu szkoleniowego ClickUp
Za pomocą szablonu można podzielić złożone zadania na możliwe do wykonania czynności, przydzielić je członkom zespołu i aktualizować w przypadku zmian.
Ten szablon jest doskonały dla:
- Definiowania jasnych celów i rezultatów dla każdej fazy programu szkoleniowego
- Efektywnej organizacji i strukturyzacji programu szkoleniowego
- Przydzielanie zadań i rezultatów członkom teamu oraz podział obowiązków
- Śledzenie postępów, aby utrzymać program zgodnie z harmonogramem i upewnić się, że żaden członek zespołu nie pozostaje w tyle
Krok 4: Automatyzacja procesów testowania
Bez automatyzacji niektórych "rutynowych" części procesu testowania, skończysz z wyczerpanym zespołem QA i sprintami trwającymi po terminie.
Teraz możesz użyć Automatyzacja ClickUp jako kompleksowe rozwiązanie dla wszystkich Twoich potrzeb.
Automatyzacja zarządzania przypadkami testowymi
Wystarczy użyć ClickUp AI Automation Builder, aby opisać kryteria wyzwalacza przeglądów przypadków testowych, a ClickUp automatycznie wygeneruje automatyzację.
W wyniku tego można przypisać recenzentów do zadań tworzenia przypadków testowych w ramach określonego folderu/listy. Będziesz mógł również włączyć wszystkich członków zespołu do aktualizacji.
Wykorzystanie ClickUp Automation do opisania sposobu wyzwalacza przeglądów przypadków testowych i automatyzacji tego procesu
Automatyzacja zarządzania raportowaniem defektów
Ustaw zautomatyzowany cykl pracy, aby przypisywać nowe raporty błędów lub zgłoszenia defektów do członków zespołu. Możesz również ponownie przypisać zadania do tych, którzy wyzwalali testy w pierwszej kolejności.
ClickUp Automatyzacja pozwala nawet każdemu członkowi zespołu na komentowanie zadania i proaktywną współpracę.
Użyj ClickUp do ustawienia niestandardowych automatyzacji
Krok 5: Monitoruj i optymalizuj
Praca nie kończy się po wdrożeniu integracji AI do procesu QA. **Będziesz musiał monitorować wydajność narzędzia i oceniać wyniki, aby zidentyfikować luki w zabezpieczeniach i optymalizować je iteracyjnie zgodnie z własnymi wymaganiami
Aby jednak zapewnić bezbłędne działanie AI w zapewnieniu jakości, każdy członek zespołu musi być na tej samej stronie. Może się to wydawać łatwiejsze do powiedzenia niż zrobienia, ale ustawienie szablonu może pomóc w osiągnięciu tego celu.
Szablon zarządzania testami ClickUp
Szablon Szablon do zarządzania testami ClickUp może stanowić wsparcie dla obecnych i przyszłych potrzeb w zakresie automatyzacji. Zespoły QA mogą korzystać z analityki szablonu i niestandardowych widoków, aby zbierać cenne dane szkoleniowe, identyfikować możliwości automatyzacji i weryfikować przypadki testowe generowane przez AI.
Szablon do zarządzania testami ClickUp
Za pomocą tego szablonu można:
- Ustandaryzować dokumentację testową
- Wdrożyć przypadki testowe generowane przez AI obok przypadków testowych wykonywanych ręcznie
- Skalować powodzenie wzorców AI w różnych zestawach testów
- Utrzymać hybrydowe podejście z AI i ręcznym nadzorem
- Wykorzystanie systemu przeglądu szablonu do walidacji decyzji podejmowanych przez AI
Dodatkowo, używając Szablon śledzenia błędów i problemów ClickUp umożliwia współpracę z różnymi członkami Teams w celu dostarczania lepszych produktów. Oferuje kompleksowe rozwiązanie, łączące obecne potrzeby testowe z przyszłymi możliwościami AI.
Zautomatyzowane cykle pracy i niestandardowe formularze wejściowe szablonu są cenne dla standaryzacji procesów raportowania błędów, a także umożliwiają współpracę międzyfunkcyjną, umożliwiając płynną komunikację między inżynierami, zespołami produktowymi i wsparciem.
Aby przeprowadzać testy w różnych przeglądarkach i raportować błędy, możesz również wypróbować Nowa integracja ClickUp LambdaTest która może pomóc w testowaniu aplikacji internetowych na różnych urządzeniach.
ClickUp ułatwia naszemu zespołowi technicznemu połączenie naszych merge requestów GitHub z zadaniami, które są przypisane do odpowiednich programistów frontendowych i backendowych. Jako lider zespołu QA, znacznie łatwiej jest teraz śledzić postępy w realizacji merge requestów i rozpocząć wykonywanie zapytań testowych na nowych, scalonych zmianach!
Yasha Ali, inżynier backendu w Turing Technologies
Przeczytaj również: 10 najlepszych narzędzi do automatyzacji testów QA
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w QA
AI to modne słowo dla wszystkich rzeczy związanych z technologią, a zapewnienie jakości nie jest odporne na emocje. Jednak ostrożne podchodzenie do AI może być dobrym pomysłem.
Pomimo wszystkich jej zalet i niemal magicznych zdolności, nadal istnieje kilka problemów związanych z powodzeniem wdrożenia AI w QA:
♦️ Jakość danych i bariery standaryzacyjne
Systemy AI w dużej mierze opierają się na danych historycznych w celu uczenia się i prognozowania. Jednak niespójne, niekompletne lub nieaktualne dane mogą negatywnie wpłynąć na wydajność modelu AI. Na przykład, Teams QA mogą mieć dane, które obejmują wiele systemów, z których każdy używa różnych formatów, co utrudnia AI uzyskanie znaczących spostrzeżeń.
Możliwe rozwiązanie: Aby temu zaradzić, organizacje muszą nadać priorytet czyszczeniu i standaryzacji danych przed wdrożeniem rozwiązań AI.
♦️ Integracja z istniejącymi potokami CI/CD
Włączenie AI do potoków ciągłej integracji/ciągłego wdrażania (CI/CD) może być zniechęcające. Przykładowo, potok, który zazwyczaj kończy testy w mniej niż godzinę, może odnotować znaczne opóźnienia po wprowadzeniu AI ze względu na czas przetwarzania modelu.
Możliwe rozwiązanie: Aby z powodzeniem zintegrować AI, organizacje muszą upewnić się, że AI płynnie wpasowuje się w istniejące cykle pracy, nie powodując znaczących zakłóceń.
♦️ Zaufanie i koszty walidacji
Jednym z największych wyzwań związanych z przypadkami testowymi generowanymi przez AI jest potrzeba ludzkiej walidacji. AI może podejmować decyzje na podstawie danych, ale często brakuje przejrzystości w sposobie ich podejmowania.
**Charakter "czarnej skrzynki" AI może utrudniać zespołom QA pełne zaufanie do wyników AI, szczególnie w branżach regulowanych, w których zgodność z przepisami ma kluczowe znaczenie
Możliwe rozwiązanie: Organizacje wdrażające AI w QA muszą inwestować w procesy, które umożliwiają ludzki nadzór, zapewniając, że przypadki testowe generowane przez AI są niezawodne i zgodne ze standardami branżowymi.
Najlepsze praktyki wdrażania AI w zapewnieniu jakości
Aby jak najlepiej wykorzystać AI w testowaniu oprogramowania, należy przestrzegać tych najlepszych praktyk:
- Określ jasne cele wdrożenia AI
- Rozpoczęcie integracji AI z konkretnymi scenariuszami przypadków testowych w celu oceny skuteczności
- Łączenie testów opartych na AI z ręcznymi testami eksploracyjnymi
- trenowanie modeli AI z wykorzystaniem wysokiej jakości, zróżnicowanych zbiorów danych w celu uzyskania kompleksowych wyników
- Zachęcaj do udostępniania wiedzy pomiędzy ekspertami AI, QA Teams i innymi interesariuszami
- Upewnij się, że twój personel buduje biegłość w AI, aby osiągnąć wysokiej jakości wyniki
Przeczytaj również: Dogfooding produktu: Maksymalizacja jakości oprogramowania i doświadczenia użytkownika
ClickUp: Idealne rozwiązanie do autonomicznego testowania oprogramowania
Włączenie AI do zapewniania jakości nie jest już przyszłym trendem, ale raczej obecną koniecznością. Przejście na QA oparte na AI zapewnia szybsze i bardziej wydajne procesy testowania oraz zapewnia spójne wyniki jakościowe.
Korzystając z kompleksowego rozwiązania, takiego jak ClickUp, możesz zarządzać generowaniem danych testowych, automatyzować tworzenie testów, śledzić błędy, a nawet tworzyć szczegółowe raporty na jednej platformie.
Jeśli jeszcze nie wdrożyłeś AI w QA, nadszedł czas do zrobienia tego. Rozpocznij swoją podróż już dziś i przekonaj się, jak AI może przekształcić Twoje procesy zapewniania jakości. Zarejestruj się w ClickUp za darmo i zwiększ swoją QA jak nigdy dotąd!