Otomasyon ateşi yazılım test endüstrisini sardı. Kalite güvence (QA) takımları, hata tespit hızını artırmak ve kalite sorunlarını önlemek için hızla manuel testlerden otonom süreçlere geçiyor.
Bu dönüşüm büyük ölçüde yapay zeka (AI) tarafından desteklenmektedir. Aslında, QA takımlarının yaklaşık %65'i artık AI teknolojisiyle işbirliği yapmaktadır ve bu da AI'yı sektörün kritik bir unsuru haline getirmektedir.
Test aşamasında veya geliştirme sürecinin tamamında yardıma ihtiyacınız olduğunda, AI algoritmaları en iyi yardımcınız olabilir.
Bu ayrıntılı kılavuzda, kalite güvencesinde AI'yı etkili bir şekilde kullanma, QA süreçlerinizi iyileştirme ve AI'yı entegre ederek yazılım takımlarının verimliliğini artırma konularını ele alacağız.
Kalite Güvencesinde AI'yı Anlamak
Yazılım testlerinde kalite güvencesinin yolculuğu uzun ve kademeli bir süreçtir ve manuel testlerden tamamen otonom testlere doğru ilerlemektedir.
AI, testleri daha akıllı, daha hızlı ve daha etkili hale getirerek bu yolculukta çok önemli bir rol oynar.
Otonom yazılım test modelleri (ASTM), AI'yı kullanarak tüm yazılım test yaşam döngüsünü otomatikleştirip optimize ederek insan müdahalesine olan ihtiyacı giderek azaltır. Bunlar genellikle altı seviyeden oluşur:
- Manuel test (seviye 0): Test süreci için %100 insan müdahalesi gerekir, bu da süreci emek yoğun ve insan hatalarına açık hale getirir
- Destekli test otomasyonu (seviye 1): Test uzmanları hala ana rolü oynar, ancak belirli görevlerde yardımcı olmak için bilgisayarları kullanır ve tekrarlayan çabaları en aza indirir
- Kısmi test otomasyonu (seviye 2): İnsanlar ve bilgisayarlar işbirliği içinde çalışır, bilgisayar test uzmanının talimatlarını izler
- Entegre otomatik testler (seviye 3): AI, seçenekler üreterek ve test uzmanlarından onay isteyerek danışmanlık rolü oynamaya başlar
- Akıllı otomatik test (seviye 4): En iyi eylemler AI tarafından özerk olarak seçilir ve yürütülür; yalnızca gerektiğinde insan müdahalesi gerekir
- Tamamen otonom test (seviye 5): Test uzmanları, test süreci üzerindeki tüm kontrolü AI'ya devreder ve AI, insan müdahalesi olmadan testleri gerçekleştirir
Tamamen otonom testler hala bir hayalden ibaret ve henüz emekleme aşamasında. Sınırlı kaynaklar nedeniyle, çoğu bireysel test uzmanı ve küçük ölçekli projeler genellikle test planlarında yalnızca manuel testlere yer vermektedir.
Çoğu büyük şirket, otomasyon test araçlarının bazı test senaryolarını otomatik olarak yürütürken, geri kalanının ise sürece insan dokunuşu eklemek için manuel olarak yürütülmesi şeklindeki hibrit bir yaklaşımı benimsemeye başlamıştır.
Örneğin, Facebook'un AI aracı SapFix, belirli hatalar için otomatik olarak düzeltmeler oluşturarak yeni ürünlerin daha hızlı piyasaya sürülmesine yardımcı oluyor.
AI Odaklı Kalite Güvencesinin Avantajları
Manuel kalite güvencesinden AI odaklı kalite güvencesine geçiş, birçok avantaj sunar:
- Akıllı test verileri oluşturur: AI, kodu analiz edebilir, güvenlik açıklarını belirleyebilir ve hedefli test senaryoları oluşturabilir
- Doğruluğu artırır: AI destekli QA, insan hatasına yer bırakmaz ve daha yüksek kaliteli yazılımlar sağlar
- Maliyet tasarrufu: Tekrarlayan görevlerin otomasyonu, işçilik maliyetlerini önemli ölçüde azaltır
- Daha hızlı sonuçlar sunar: AI, yorulmadan 24 saat çalışarak test sürecini hızlandırır
- Verimliliği artırır: AI'nın karmaşık görevleri yerine getirme yeteneği, tutarlı ve güvenilir test sonuçları sağlar
- Sürekli iyileştirme sağlar: AI, kusurları tahmin etmek ve zamanında bakım uyarıları sağlamak için geçmiş verileri inceler
Manuel Testlerin Sınırları ve AI'nın Bu Durumu Nasıl Değiştirebileceği
Manuel testler, QA'da uzun süredir kullanılan bir yöntemdir, ancak çeşitli sınırlamalar nedeniyle modern yazılım geliştirme yaşam döngüsü için giderek yetersiz hale gelmektedir.
Manuel testlerin başlıca zorluklarını ve AI'nın bunları nasıl çözebileceğini keşfedelim:
🔮 Senaryo 1: Zaman alan regresyon testleri
Manuel sınırlama: QA takımları genellikle her kod değişikliği için aynı testi saatlerce tekrarlar ve bu da verimsizliğe yol açar.
AI çözümü: AI araçları, regresyon testlerini otomatikleştirebilir, büyük hacimli test senaryolarını dakikalar içinde yürütebilir ve makine öğrenimi modellerini kullanarak kapsama alanını genişletebilir.
🔮 Senaryo 2: Tutarsız hata algılama
Manuel sınırlama: İnsan test uzmanları, yorgunluk veya zaman kısıtlamaları nedeniyle kusurları gözden kaçırabilir.
AI çözümü: AI destekli QA, kapsamlı bir kontrol sağlar ve insan test uzmanlarının gözden kaçırabileceği ince kalıpları ve kusurları tespit eder.
🔮 Senaryo 3: Sınırlı test kapsamı
Manuel sınırlama: Zaman kısıtlamaları, test uzmanlarının yalnızca temel test senaryolarına odaklanmasına ve sınır durumları keşfedilmemiş bırakmasına neden olabilir.
AI çözümü: AI, kapsamlı test senaryoları oluşturarak, uç ve karmaşık durumlar da dahil olmak üzere daha geniş bir kapsama alanı sağlar.
🔮 Senaryo 4: Geciken geri bildirim döngüleri
Manuel sınırlama: Manuel testler genellikle darboğazlara neden olarak yazılım sürümlerini geciktirir.
AI çözümü: AI destekli sürekli testler, anında geri bildirim sağlayarak sorunların geliştirme aşamasında erken çözülmesine ve sürüm döngülerinin hızlanmasına yardımcı olur.
AI test araçlarının bu avantajları zaman tasarrufu sağlar, doğruluğu artırır, test kapsamını genişletir ve geliştirme döngülerini hızlandırır.
Ayrıca okuyun: Yazılım Testleri için En İyi 10 Kalite Güvence Yazılımı Aracı
Kalite Güvencesinde AI'nın Yaygın Uygulamaları
Yazılım kalite güvencesini daha iyi anlamak için belirli kullanım örneklerinin bir listesini hazırladık. Yazılım geliştirmede AI'nın nasıl kullanıldığını görelim!
1. Çapraz kanal müşteri etkileşimlerini inceleme
AI, telefon, e-posta, sohbet robotları ve sosyal medya gibi birden fazla kanaldaki müşteri etkileşimlerini analiz ederek bunların QA standartlarını karşılayıp karşılamadığını değerlendirir.
Bu konuşmaları değerlendirerek AI, iletişimdeki potansiyel sorunları, destek kalitesindeki tutarsızlıkları ve iyileştirme alanlarını belirleyebilir.
Bu içgörüler, çalışanların eğitimini geliştirebilir, destek komut dosyalarını ince ayarlayabilir ve genel müşteri deneyimini iyileştirebilir. Bu düzeyde analiz, müşteri ile etkileşimlerin kuruluş tarafından belirlenen kalite kriterlerini tutarlı bir şekilde karşılamasını sağlar.
2. Doğal dil işleme (NLP) kullanımı
NLP ile desteklenen AI, kullanıcı talimatlarını ve gereksinimlerini yorumlayarak bunları manuel çaba gerektirmeden yürütülebilen test senaryolarına dönüştürebilir.
NLP, insan tarafından yazılan gereksinimler ile teknik testler arasındaki boşluğu doldurarak AI'nın doğal dilden otomatik komut dosyaları oluşturmasını sağlar. Bu otomasyon, önemli ölçüde zaman tasarrufu sağlar ve testler sırasında yanlış anlaşılma veya yanlış yorumlama olasılığını azaltır.
Doğal dili yürütülebilir test senaryolarına dönüştürerek AI, özel kodlama uzmanlığı olmayan takımlar için QA'yı daha verimli ve erişilebilir hale getirebilir.
3. UI doğrulaması elde etme
Kullanıcı arayüzü (UI) doğrulaması, QA'nın önemli bir yönüdür ve yazılımın görünümünün ve işlevselliğinin farklı cihazlar, tarayıcılar ve çözünürlüklerde tutarlı olmasını sağlar.
AI destekli görsel doğrulamalar, çeşitli ortamlardaki uygulamanın ekran görüntülerini karşılaştırarak hizalanmamış öğeler, yanlış yazı tipleri veya eksik bileşenler gibi sapmaları tespit eder. Bu, son kullanıcı deneyiminin tutarlı olmasını sağlar ve sürümden önce tüm UI uyuşmazlıklarını giderebilirsiniz.
4. Görsel gerilemeleri tespit etme
Görsel regresyon algılama, kod güncellemesinden sonra düzen değişiklikleri veya beklenmedik değişiklikler gibi kullanıcı deneyimini etkileyebilecek istenmeyen değişiklikleri belirler.
AI, önceki tasarımları değiştirip değiştirmediğinizi doğrulamak için mevcut ve önceki anlık görüntüleri inceler, böylece takımlar fark edilmeyebilecek sorunları yakalayabilir.
Bu, uygulamanın görsel özelliklerinin tutarlı kalmasını sağlayarak güncellemeler boyunca yüksek kaliteli bir kullanıcı deneyimi sunar.
5. Tahmine dayalı analitik gerçekleştirme
QA'da AI, geçmiş test verilerini analiz ederek yazılım kalitesini artırmak için tahmine dayalı analitik kullanabilir. AI, geçmişteki sorun ve kusurlardan kalıpları belirleyerek mevcut yazılım sürümündeki potansiyel sorun alanlarını da tahmin edebilir.
Bu proaktif yaklaşım, QA takımlarının test çabalarına öncelik vermelerine, yüksek riskli alanlara odaklanmalarına ve hataları ortaya çıkmadan önlemelerine yardımcı olur. Tahmine dayalı analitik, gelecekteki sorunların olasılığını tahmin etmeye de yardımcı olur, böylece takım kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis edebilir ve yazılımın kararlılığını ve güvenilirliğini sağlayabilir.
6. API'yi test etme
Uygulama programlama arayüzleri (API'ler), farklı sistemler arasında iletişimi sağlayan modern yazılımlar için hayati öneme sahiptir.
AI, yanıt süreleri, hata oranları ve verim gibi anahtar performans ölçütlerini sürekli izleyerek API kullanımını geliştirir.
Makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan AI, standart davranış kalıplarını anlayabilir ve bir sorunu işaret edebilecek sapmaları hızla tespit edebilir. Bir sapma tespit edildiğinde AI, sorunun temel nedenini belirleyebilir ve düzeltmeler önerebilir veya uygulayabilir, böylece API'lerin optimum ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlar.
Bu sürekli izleme, birbirine bağlı yazılım sistemlerinin güvenilirliğini ve verimliliğini korumaya yardımcı olur ve sonuçta genel uygulama performansını iyileştirir.
Ayrıca okuyun: Yazılım ve Ürün Testleri için 10 Temel Test Senaryosu Şablonu
Kalite Güvencesinde AI'yı Nasıl Uygulayabilirsiniz?
AI'yı kalite güvence sürecinize entegre etmek, ilgili tüm taraflar için kazançlı bir durumdur, ancak bunu nasıl yapmalısınız? Hızlı bir başlangıç için şu süreci izleyin:
Adım 1: Mevcut QA süreçlerinizi değerlendirin
Bir QA danışmanı, mevcut QA sürecinizi analiz ederek ana sınırlamalarını ve etkilerini listelemelidir.
Örneğin, yazılım test sürecinizin sonuçlar ürettiğini belirlemek için proje dokümantasyonunu, otomasyon payını ve takım iletişimini değerlendireceklerdir.
Adım 2: Doğru AI araçlarını seçin
QA takımları, kalite güvencesi için en iyi otomasyon test araçlarını değerlendirmelidir. Bu araçlar verimlilik, sürdürülebilirlik, tutarlılık ve ölçeklenebilirlik vaat etmelidir.
Bu mütevazı bir övünme gibi gelebilir, ancak ClickUp tüm bu kutuları (ve daha fazlasını) işaretler. ClickUp'ı kullanırken, görevleri otomatikleştirmek için AI'nın inceliklerini öğrenmenize gerek yoktur.
Farklı kullanım durumlarında, hata izleme sorunlarında ve diğer kalite yönetimi zorluklarında sezgisel olarak yardımcı olan hepsi bir arada bir takım proje yönetimi yazılımıdır.
Peki bu nasıl mümkün olabilir?
ClickUp, QA takımlarının kalite güvencesini kolaylaştırmak için AI modeli ClickUp Brain'i kullanıyor.
ClickUp Brain
QA uzmanları, farklı projelerde API'lerin güvenilirliğini ve performansını sağlamaktan sorumludur. Aşırı çalışacak, yorgun ve sinirli olacaklardır. Ayrıca, işi zamanında bitirmek için büyük baskı altında olacaklardır.
ClickUp Brain ve NLP destekli otomasyon yeteneklerini keşfedin! Profesyoneller, otomatikleştirmek istediklerini basit ve doğrudan bir dille tanımlayabilirler (komut dosyaları oluşturmak, belirli hataları aramak veya hatta hatalar tespit edildiğinde belirli yanıtlar vermek gibi) ve ClickUp Brain gerisini halleder.
Ayrıca, API test senaryolarını yönetmek, güncellemeleri izlemek ve sorunlara yanıt vermek, beş farklı araç arasında görevleri koordine etmeyi gerektirir. Ancak, kod değişiklikleri için GitHub gibi harici platformları tek bir yerde entegre edebileceğiniz ClickUp Brain ile bu sorun ortadan kalkar
ClickUp Brain, bu entegrasyonlar sayesinde iş süreçlerinizi derinlemesine anlayabilir. Bu da birçok süreci otomatikleştirecektir.
Örneğin, ürün belgeleri oluşturmak oldukça uzun bir süreçtir. ClickUp Brain ile önceden biçimlendirilmiş AI komutlarını kullanarak dakikalar içinde belirli belgeler oluşturabilirsiniz. Hatta uç noktalar, beklenen çıktılar ve test sonuçları için önceden tanımlanmış alanlar da bulunur.
En iyi yanı ne mi? Ürün belgelerini düzeltmenize, bilgileri doğrulamanıza veya biçimlendirmenize gerek kalmayacak; araç bunları sizin için yapacak ve her şeyi ayrıntılı olarak sunacak.
Bir diğer önemli QA unsuru, kullanıcıların ürününüz hakkında ne düşündüğünü bilmektir. Kullanıcı davranışını analiz etmek yorucu ancak gerekli bir görevdir.
Ancak, ClickUp Brain'i kullanarak AI destekli özetler oluşturmasını isteyerek içgörüler toplayabilir ve tüketicilerinizi anlayabilirsiniz. Çıkan sonuçları, ürününüzü iyileştirmek ve müşterilerinizin ihtiyaçlarına göre yeni bir yol haritası tasarlamak için kullanabilirsiniz.
QA liderleri ayrıca, manuel verileri derlemeden API testleri, tamamlanan testler, tespit edilen hatalar ve bekleyen görevler hakkında takımı bilgilendirmek için haftalık özetler oluşturabilir.
Adım 3: Takımınızı eğitin
AI'nın QA'da gerçekten başarılı olması için yanınızda bir takıma ihtiyacınız var ve bu ekibi AI destekli test araçlarıyla çalışmak üzere eğitmek çok önemlidir.
Teknoloji dostu bir kurulumla başlayın. Atölye çalışmaları ve kurslar gibi kaynaklara erişim sağlayın, uygulamalı eğitimler planlayın ve araçlara yönelik merakı teşvik edin.
Bununla birlikte, bir program sırasında herkesin ilerlemesini planlamak ve izlemek zaman alabilir. ClickUp Eğitim Programı İş Dağılım Yapısı Şablonunu kullanarak, son teslim tarihlerine uyarken birden fazla görevi yönetebilirsiniz.
Şablonu kullanarak karmaşık görevleri yönetilebilir eylemlere bölebilir, bunları takım üyelerine dağıtabilir ve değişiklik olması durumunda güncelleyebilirsiniz.
Bu şablon aşağıdakiler için mükemmeldir:
- Eğitim programınızın her aşaması için net hedefler ve çıktılar belirleme
- Eğitim programınızı etkili bir şekilde organize edin ve yapılandırın
- Takım üyelerine görevler ve teslim edilecekler atama ve sorumlulukları dağıtma
- Programın zamanında ilerlemesini sağlamak ve hiçbir takım üyesinin geride kalmamasını sağlamak için ilerlemeyi izleme
Adım 4: Test süreçlerini otomatikleştirin
Test sürecinin bazı "rutin" kısımlarını otomatikleştirmezseniz, QA takımınız yorgun düşecek ve sprintler son teslim tarihini geçecektir.
Artık, tüm ihtiyaçlarınız için tek bir çözüm olarak ClickUp Otomasyonları'nı kullanabilirsiniz.
Test senaryosu yönetimini otomatikleştirin
ClickUp AI Otomasyon Oluşturucu'yu kullanarak test senaryosu incelemelerini tetikleyen kriterleri tanımlayın, ClickUp otomasyonu otomatik olarak oluştursun.
Sonuç olarak, belirli bir klasör/liste içindeki test senaryosu oluşturma görevlerini gözden geçirenlere atayabilirsiniz. Ayrıca, tüm takım üyelerini güncellemelere dahil edebilirsiniz.
Hata raporu yönetimini otomatikleştirin
Yeni hata raporlarını veya kusur biletlerini takım üyelerine atamak için otomatik bir ş Akışı oluşturun. Görevleri, testleri ilk tetikleyen kişilere yeniden atayabilirsiniz.
ClickUp Otomasyonları, her takım üyesinin görev hakkında yorum yapmasına ve proaktif olarak işbirliği yapmasına bile olanak tanır.
Adım 5: İzleme ve optimizasyon
AI entegrasyonlarını QA sürecinize uyguladıktan sonra iş bitmez. Aracın performansını izlemeniz ve sonuçları değerlendirerek güvenlik açıklarını belirlemeniz ve gereksinimlerinize göre tekrar tekrar optimize etmeniz gerekecektir
Ancak, kalite güvencesinde AI'nın hatasız çalışmasını sağlamak için tüm takım üyelerinin aynı sayfada olması gerekir. Bu, söylemesi yapmasından kolay gelebilir, ancak bir şablon seti bunu başarmanıza yardımcı olabilir.
ClickUp Test Yönetimi Şablonu
ClickUp Test Yönetimi Şablonu, mevcut ve gelecekteki otomasyon ihtiyaçlarınızı destekleyebilir. QA ekipleri, şablonun analitik ve özel görünümlerini kullanarak değerli eğitim verilerini toplayabilir, otomasyon fırsatlarını belirleyebilir ve AI tarafından oluşturulan test senaryolarını doğrulayabilir.
Bu şablonla şunları yapabilirsiniz:
- Test belgelerini standartlaştırın
- Manuel test senaryolarının yanı sıra AI tarafından oluşturulan test senaryolarını da uygulayın
- Test paketlerinde başarılı AI modellerini ölçeklendirin
- AI ve manuel denetim ile hibrit bir yaklaşım sürdürün
- Şablonun inceleme sistemini kullanarak AI kararlarını doğrulayın
Ayrıca, ClickUp Hata ve Sorun İzleme Şablonu'nu kullanarak, farklı takım üyeleriyle işbirliği yaparak daha iyi ürünler sunabilirsiniz. Mevcut test ihtiyaçlarını gelecekteki AI yetenekleriyle birleştiren kapsamlı bir çözüm sunar.
Şablonun otomatikleştirilmiş iş akışları ve özel giriş formları, hata raporlama süreçlerini standartlaştırmak için çok değerlidir. Ayrıca, mühendisler, ürün takımları ve destek ekibi arasında sorunsuz iletişim sağlayarak işlevler arası işbirliğini mümkün kılar.
Tarayıcılar arası testler gerçekleştirmek ve hataları raporlamak için, farklı cihazlarda web uygulaması test faaliyetlerine yardımcı olabilecek ClickUp'ın yeni entegrasyonu LambdaTest'i de deneyebilirsiniz.
ClickUp, teknik ekibimizin GitHub birleştirme isteğimizi ilgili ön uç ve arka uç geliştiricilere atanan görevlerle kolayca bağlamasını sağlıyor. QA takım lideri olarak, birleştirme isteklerinin ilerlemesini izlemek ve yeni birleştirilen değişiklikler üzerinde test sorguları yapmaya başlamak artık çok daha kolay!
ClickUp, teknik ekibimizin GitHub birleştirme isteğimizi ilgili ön uç ve arka uç geliştiricilere atanan görevlerle kolayca bağlamasını sağlıyor. QA takım lideri olarak, birleştirme isteklerinin ilerlemesini izlemek ve yeni birleştirilen değişiklikler üzerinde test sorguları yapmaya başlamak artık çok daha kolay!
Ayrıca okuyun: En İyi 10 Otomasyon QA Test Yazılımı Aracı
QA'da AI'yı Uygulamanın Zorlukları
AI, teknoloji dünyasının en popüler kelimesidir ve kalite güvencesi de bu heyecandan nasibini almıştır. Ancak, AI trenine atlamadan önce dikkatli olmakta fayda var.
Tüm faydalarına ve neredeyse sihirli yeteneklerine rağmen, AI'yı QA'da başarıyla kullanmak için hala birkaç sorun bulunmaktadır:
♦️ Veri kalitesi ve standardizasyon engelleri
AI sistemleri, öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için büyük ölçüde geçmiş verilere dayanır. Ancak tutarsız, eksik veya güncel olmayan veriler AI modelinin performansını olumsuz etkileyebilir. Örneğin, QA takımları, her biri farklı biçimlerde olan birden fazla sisteme yayılmış verilere sahip olabilir ve bu da AI'nın anlamlı içgörüler elde etmesini zorlaştırabilir.
Olası çözüm: Bu sorunu çözmek için kuruluşlar, AI çözümlerini uygulamaya koymadan önce veri temizleme ve standardizasyona öncelik vermelidir.
♦️ Mevcut CI/CD boru hatlarıyla entegrasyon
AI'yı Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (CI/CD) süreçlerine dahil etmek zor olabilir. Örneğin, genellikle bir saatten kısa sürede testleri tamamlayan bir süreç, AI'yı devreye aldığınızda modelin işleme süresi nedeniyle önemli gecikmeler yaşayabilir.
Olası çözüm: AI'yı başarıyla entegre etmek için, kuruluşların AI'nın önemli kesintilere neden olmadan mevcut iş akışlarına sorunsuz bir şekilde uyum sağlamasını sağlamaları gerekir.
♦️ Güven ve doğrulama ek yükü
AI tarafından oluşturulan test senaryolarının en büyük zorluklarından biri, insan tarafından doğrulanma ihtiyacıdır. AI, verilere dayalı kararlar alabilir, ancak bu kararların nasıl alındığı konusunda genellikle şeffaflık eksikliği vardır.
AI'nın "kara kutu" niteliği, özellikle uyumluluğun kritik öneme sahip olduğu düzenlemelere tabi sektörlerde, QA takımlarının AI çıktılarına tam olarak güvenmesini zorlaştırabilir.
Olası çözüm: QA'da AI'yı benimseyen kuruluşlar, insan gözetimi sağlayan süreçlere yatırım yapmalı ve AI tarafından oluşturulan test senaryolarının güvenilir ve endüstri standartlarına uygun olmasını sağlamalıdır.
Kalite Güvencesinde AI'yı Uygulamak için En İyi Uygulamalar
Yazılım testlerinde AI'dan en iyi şekilde yararlanmak için şu en iyi uygulamaları izleyin:
- AI uygulaması için net hedefler belirleyin
- Etkinliği ölçmek için belirli test senaryoları ile AI entegrasyonuna başlayın
- AI destekli testleri manuel keşif testleriyle birleştirin
- Kapsamlı sonuçlar için yüksek kaliteli, çeşitli veri kümeleriyle AI modellerini eğitin
- AI uzmanları, QA takımları ve diğer paydaşlar arasında bilgi paylaşımını teşvik edin
- Personelinizin AI konusunda yetkinlik kazanmasını sağlayarak kaliteli sonuçlar elde edin
Ayrıca okuyun: Ürün Dogfooding: Yazılım Kalitesini ve Kullanıcı Deneyimini En Üst Düzeye Çıkarma
ClickUp: Otonom Yazılım Testleri için Mükemmel Çözümünüz
AI'yı kalite güvencesine entegre etmek artık gelecekteki bir trend değil, günümüzün gerekliliği haline gelmiştir. AI odaklı QA'ya geçiş, daha hızlı ve daha verimli test süreçleri sağlar ve tutarlı kalite sonuçları sunar.
ClickUp gibi hepsi bir arada bir çözüm kullanarak, test verilerinin oluşturulmasını yönetebilir, test oluşturmayı otomatikleştirebilir, hataları izleyebilir ve hatta tek bir platformda ayrıntılı raporlar oluşturabilirsiniz.
QA için AI'yı henüz benimsemediyseniz, şimdi bunu yapmanın tam zamanı. Bugün yolculuğunuza başlayın ve AI'nın kalite güvence süreçlerinizi nasıl dönüştürebileceğini deneyimleyin.
ClickUp'a ücretsiz kaydolun ve QA'nuzu hiç olmadığı kadar güçlendirin!