모든 기업은 고품질 소프트웨어 제품을 그 어느 때보다 빠르고 효율적으로 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 승률이 높고 경쟁이 치열합니다. 그 결과 기업들은 소프트웨어 제품을 더 빠르고 정확하게 테스트할 수 있도록 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)에 눈을 돌리고 있습니다. 그러나 AI와 ML은 의심할 여지 없이 테스트 프로세스의 속도를 높일 수 있지만, 이를 가장 잘 사용하는 방법에 대한 몇 가지 중요한 질문도 제기합니다.
이 기사에서 우리는 탐구 할 것입니다 인공 지능 테스트 소프트웨어 구현과 관련된 몇 가지 잠재적 위험과 함께 ML 옵션. 또한 기업이 이익을 최대화하고 위험을 최소화하는 방식으로 이러한 기술을 사용하도록 보장할 수 있는 방법에 대해서도 논의할 것입니다. 또한 사용된 자동화가 고용 결정에 영향을 미칠 수 있는 경우 소프트웨어 테스트 프로세스에 적합한 직원을 모집합니다.
소프트웨어 테스트를 위한 AI 및 ML의 이점
AI와 ML은 여러 가지 방법으로 소프트웨어 테스트 프로세스를 개선할 수 있습니다.
첫째, 방대한 양의 데이터를 분석하여 인공지능과 기계 학습 알고리즘 인간 테스터가 놓칠 수 있는 패턴을 감지할 수 있습니다. 따라서 소프트웨어 제품을 시장에 출시하기 전에 기업이 더 많은 버그를 찾고 수정하도록 도울 수 있습니다.
둘째, AI와 머신 러닝은 반복적인 작업을 자동화함으로써 테스터가 더 중요한 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
셋째, 자동화는 소프트웨어 테스트의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 이전 테스트 주기의 데이터를 사용하여 오류를 유발할 수 있는 테스트 패턴을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.
넷째, 인공 지능과 기계 학습은 기업이 테스트 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능과 기계 학습 알고리즘은 이전 테스트 주기의 데이터를 분석하여 효과적일 수 있는 테스트 패턴을 식별할 수 있습니다.
소프트웨어 테스트를 위한 AI 및 ML과 관련된 위험
AI 및 ML은 소프트웨어 테스트에 상당한 이점을 제공할 수 있지만 구현과 관련된 몇 가지 위험도 있습니다.
첫째, 사용된 알고리즘은 제공된 데이터만큼만 좋습니다. 이러한 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질이 좋지 않으면 알고리즘의 효율성이 떨어집니다.
둘째, 인공 지능과 기계 학습 알고리즘이 잘못될 수 있습니다. 인간 테스터와 마찬가지로 알고리즘은 소프트웨어 제품을 테스트할 때 때때로 실수를 합니다. 그러나 인간 테스터와 달리 이러한 버그는 식별하고 수정하기 어려울 수 있습니다.
셋째, 사용된 알고리즘이 특정 그룹의 사람들에 대해 편향될 수 있습니다. 이러한 편향은 소프트웨어 버그를 식별하고 수정하는 알고리즘의 기능을 포함하여 다양한 방식으로 나타날 수 있습니다.
넷째, 다른 도구와 마찬가지로 AI와 기계 학습은 기업에서 악용될 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 소프트웨어 라이선스 계약에서 승인하지 않은 방식으로 테스트를 위해 AI 및 ML을 사용할 수 있습니다. 마찬가지로 기업은 AI 및 ML을 사용하여 고객이나 직원의 개인 정보를 침해하는 방식으로 테스트할 수 있습니다.
어려운 시기에 시험
경제가 어려운 시기에 기업은 테스트 예산을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 테스터는 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행해야 할 수 있습니다. 또한 테스터는 제품 개발 또는 고객 지원과 같은 추가 책임을 수행해야 할 수도 있습니다. 결과적으로 이 시기에는 테스트가 더 이상 기업의 우선 순위가 아닐 수 있습니다.
또한보십시오
또한, 어려운 경제 시기에 테스트 시장의 경쟁이 더욱 치열해질 수 있습니다. 결과적으로 테스터는 더 많은 시간을 일하거나 추가 프로젝트를 수행해야 할 수 있습니다. 또한 테스터는 다른 테스트 제공자와 경쟁하기 위해 요금을 줄여야 할 수도 있습니다.
어려움에도 불구하고, 테스트는 어려운 경제 시기에 여전히 중요합니다. 기업은 시장에서 경쟁하기 위해 제품의 고품질을 보장해야 합니다. 또한 기업은 제품이 모든 관련 규정을 준수하는지 확인해야 합니다.
적임자 채용을 위한 적성검사
소프트웨어 테스팅과 관련하여 직원들이 자동화된 소프트웨어로 식별된 오류를 처리할 수 있도록 코딩을 이해하는 것이 여전히 중요합니다. 적성 검사는 적절한 기술을 가진 직원을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 자동화할 수 있는 코드가 없는 소프트웨어로 제품을 테스트하는 것일 수 있습니다. 그것은 모두 회사가 보유한 기술이나 예산에 달려 있습니다.
종종 AI가 소프트웨어 테스트를 처리하도록 하면 직원을 구할 수 있거나 최소한 직원을 해커와 불만을 품은 고객으로부터 보호하는 대신 비즈니스 성장에 도움이 되는 영역으로 더 많이 보낼 수 있습니다.
테스트는 소프트웨어 제품을 개발하고 판매하는 데 필수적인 부분입니다. 그러나 테스트는 특히 어려운 경제 시기에 어려울 수 있습니다. AI 및 ML은 테스트에 상당한 이점을 제공할 수 있지만 사용과 관련된 몇 가지 위험도 있습니다. 따라서 기업은 두 가지를 모두 이해해야 합니다. 기업은 AI 및 ML 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질을 보장하는 등 위험을 줄이기 위한 조치를 취해야 합니다. 관련된 프로세스를 이해하는 한 자동화 작업을 수행할 수 있습니다.