Dél-Korea AI vezérelt tesztelési környezete fejlesztése stratégiai partnerséggel
Hatalmas lépés történt az AI alapú tesztautomatizálási megoldások elfogadásának és műszaki fejlesztésének elősegítése érdekében Dél-Koreában. A WiseStone, egy minősített szoftvertesztelési és tanúsítási hatóság, megkötött egy megértési szándéknyilatkozatot (MOU) a felhőalapú megoldásokkal foglalkozó és infrastruktúra kezeléssel foglalkozó szakértőkkel, a JungData System céggel. A közös munka a ‘Eggplant’ nevű tesztautomatizálási megoldásra összpontosít, a cél pedig az elosztás és elkötelezettség erősítése.
A Keysight Technologies által kifejlesztett képi felismerés alapú tesztautomatizálási megoldás, az Eggplant, több mint 650 vállalat által használt világszerte. A WiseStone az egyetlen forgalmazó Dél-Koreában, és szállítja az Eggplant-et olyan neves ügyfeleknek mint a Line, a Shinsegae Duty-Free áruházak és a Lotte Duty-Free áruházak, miközben kapcsolódó technikai szolgáltatásokat is nyújt.
A partnerség által létrejövő szinergia stabil működést és kiterjeszti a tesztautomatizálási megoldások üzletét. A WiseStone, amelyet a Tudomány és ICT Minisztériuma 2022-ben nemzeti minősített adatminőség-tanúsító szervezetként jelölt ki, aktívan részt vesz projektjeikben, mint például az AI megbízhatóságának tanúsítása, az AI-képzési adatépítés, és a harmadik féltől származó minőségellenőrzés.
A JungData System felhőmegoldásokban, IT infrastruktúra kialakításában és karbantartásában szerzett szakértelme számos vállalkozásnak szolgált, beleértve a Samsung Csoport leányvállalatait. Mindkét vállalat vezetői, a WiseStone képviselője és a JungData System képviselője egyaránt kifejezték meggyőződésüket arról, hogy a partnerség összehozza a WiseStone technológiai hatalmát és a JungData System infrastruktúráját a kölcsönös növekedés és szolgáltatásfejlesztések érdekében. Az automatizált tesztelési megoldások bevezetésével helyi vállalatoknál megjelenő tendenciával a partnerség jelentős szinergiát ígér, elősegítve a technikai innovációt és a vállalkozási siker elérését a dél-koreai IT szektorban.
Kulcskérdések és viták az AI alapú tesztautomatizálásban
Az egyik kulcskérdés az AI alapú tesztautomatizálás kapcsán az, hogy biztosítsuk az AI algoritmus hatékony képzését a tesztesetek változatosságával való megbirkózáshoz, és a váratlan eredmények vagy körülmények pontos előrejelzéséhez és reagáláshoz. Az AI vezérelt tesztelés pontossága nagyban függ az AI modellek képzéséhez használt adatok minőségétől és mennyiségétől – ez egy kihívás mind a WiseStone, mind a JungData System számára ahogy az Eggplant képességeit bővítik.
Egy másik kihívás az AI alapú tesztelési megoldások, mint az Eggplant integrálása a meglévő szoftverfejlesztési és tesztelési folyamatokba. A szervezeteknek alkalmazkodniuk kell munkafolyamataikhoz, ami magában foglalhat munkatársaik átképzését vagy olyan szakemberek felvételét, akik rendelkeznek a szükséges készségekkel az új rendszerek használatához.
Mint minden AI rendszer esetében, itt is felvetődik az állások kiszorításának félelme. Aggályok merülnek fel azzal kapcsolatban, hogy a tesztelési folyamatok automatizálása csökkentheti a humán tesztelők számát. Ugyanakkor a ellenérve az, hogy felszabadíthatja az emberi tesztelőket, hogy összpontosítsanak az olyan bonyolult, értéknövelt feladatokra, amelyeket az AI nem képes elvégezni.
Ezenkívül erkölcsi aggályok is felmerülhetnek az AI használatával kapcsolatban a tesztelésben, különösen adataink védelmével és annak potenciális döntéshozatali elfogultsága miatt, amely megköveteli a gondos kezelést és felügyeletet.
Az AI alapú tesztautomatizálási megoldások előnyei és hátrányai
Előnyök:
– Hatékonyság: Az AI alapú tesztautomatizálás gyorsan tesztelhet nagy és bonyolult rendszereket, növelve a tesztelési folyamatok sebességét.
– Pontosság: A humán hibák csökkentésével az AI növelheti a teszteredmények pontosságát, és javíthatja a szoftvertermékek megbízhatóságát.
– Költségcsökkentés: Hosszú távon csökkenthetők a költségek, mert az AI alapú tesztelés kevesebb időt és erőforrást igényel a teszteléshez.
– Alkalmazkodóképesség: Az AI rendszerek képesek tanulni új helyzetekből, és alkalmazkodni a szoftverkörnyezet változásaihoz, ami idővel robosztussá teszi őket.
Hátrányok:
– Kezdeti befektetés: Az AI alapú tesztelési megoldások bevezetése jelentős kezdeti befektetést igényel pénzügyileg és időben egyaránt.
– Bonyolultság: Az AI rendszerek tervezése és karbantartása bonyolult, és szakképzett személyzetet igényel.
– Megbízhatósági aggodalmak: Az AI algoritmusok hibákat is hozhatnak, különösen bonyolult vagy váratlan helyzetekben, ami potenciális megbízhatósági problémákat okozhat.
– Állások kiszorítása: Lehetséges az emberek munkakörének kiszorítása, ami feszültséget okozhat a hagyományos tesztelők körében.
További információkért a WiseStone-ról látogasson el hivatalos weboldalukra ezen a linken: WiseStone.
Ami a JungData System további részleteit illeti, bár közvetlen link nincs megadva itt, a releváns információkat megtalálhatja a szokásos keresőmotorok segítségével, vagy hivatalos bejelentések és sajtóközlemények keresésével.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt