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L'intelligenza artificiale nell'assicurazione e nel collaudo della qualità del software: clamore o realtà?

IA & ML

L'assicurazione della qualità assorbe una fetta consistente del budget per lo sviluppo del software, nella mia esperienza circa 15-20%. È un processo vitale, ma siamo onesti, la QA tradizionale spesso sembra un tentativo di riempire un secchio che perde. I test richiedono molto tempo, costano una fortuna e lasciano ancora spazio agli errori umani. Con un software sempre più complesso e tempi di consegna sempre più stretti, questi vecchi metodi possono tenere il passo?

È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale nel controllo qualità. Immaginate un'automazione che riduca le attività banali e ripetitive, che sia in grado di rilevare i bug in modo fulmineo e che lasci i team liberi di affrontare le vere sfide. Non si tratta solo di un aggiornamento, ma di un vero e proprio cambio di rotta. L'intelligenza artificiale trasforma la QA da un fastidio costoso a una centrale elettrica snella ed efficiente. Se il vostro obiettivo è una consegna del software più rapida, intelligente e impeccabile, l'IA nella QA è la soluzione ideale.

I numeri lo confermano. Il mercato globale dei test basati sull'intelligenza artificiale ha raggiunto $856,7 milioni nel 2024 e si prevede un'impennata fino a $3,82 miliardi entro il 2032con un tasso di crescita annuo del 20,9%. Non si tratta solo di una crescita, ma di un chiaro segnale che l'IA sta ridisegnando il modo in cui pensiamo alla QA.

Come l'IA trasforma i processi di QA

L'intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole del controllo qualità. Quello che un tempo era un processo lento e noioso, pieno di compiti ripetitivi, oggi è più veloce, più intelligente e molto più efficiente. Per i team di QA, l'intelligenza artificiale non è solo un altro strumento, ma un potente alleato che affronta le sfide dello sviluppo software moderno.

Automazione di compiti ripetitivi

Approfondimenti predittivi

Miglioramento della copertura dei test

Supporto per la distribuzione continua

Miglioramento dell'efficienza

Migliore precisione

Manutenzione dei test dinamici

Automazione di compiti ripetitivi

Pensate a tutto il tempo trascorso a scrivere casi di test e a cercare bug. Queste attività sono noiose e richiedono molto tempo, allontanando i team dal lavoro che conta davvero. L'intelligenza artificiale nell'automazione QA interviene in questo caso, assumendo il compito di svolgere le attività più impegnative. Gestisce le attività ripetitive senza sforzo, liberando i team per concentrarsi sulla risoluzione di problemi complessi e sul miglioramento della qualità complessiva.

Gestione delle cartelle cliniche tramite blockchain

Approfondimenti predittivi

E se si potessero individuare i punti deboli del codice prima che causino problemi? L'intelligenza artificiale nei test del software lo rende possibile. Analizzando i dati storici, prevede le aree ad alto rischio nel codice. Invece di aspettare che i bug si manifestino, i team di QA possono affrontare questi punti deboli in anticipo, evitando costose correzioni a posteriori.

Gestione della catena di approvvigionamento

Miglioramento della copertura dei test

I test del software spesso lasciano delle lacune, soprattutto quando si tratta di casi limite o di test in ambienti diversi. L'intelligenza artificiale cambia le cose. Scende in profondità, identificando gli scenari nascosti ed eseguendo i test in una serie di condizioni. Secondo TestRail, oltre 50% dei professionisti dell'AQ hanno segnalato di aver migliorato la copertura dei test e la produttività con l'IA. Il risultato finale? Un software costruito per gestire gli imprevisti.

Supporto per la distribuzione continua

Rilasciare rapidamente gli aggiornamenti senza rompere le cose è l'obiettivo di ogni team DevOps. L'AI si integra perfettamente nelle pipeline CI/CD e offre un feedback in tempo reale durante le distribuzioni. Segnala immediatamente i problemi, in modo che le correzioni avvengano sul posto. Questo accelera i cicli di rilascio, mantenendo la fiducia nella qualità del software.

Verifica delle credenziali del personale medico

Miglioramento dell'efficienza

Velocità e qualità sono spesso considerate un compromesso nella QA, ma l'IA colma questo divario. Accelera i processi di test mantenendo l'accuratezza. Con l'IA, i team rispettano le scadenze più strette senza sacrificare l'integrità del loro lavoro. Di conseguenza, le consegne sono più rapide e senza problemi. Per esempio, in uno dei nostri progetti, AI automatizzata analisi dei risultati dei test, categorizzazione dei guasti e miglioramento della reportistica, consentendo consegne più rapide ed efficienti.

Migliore precisione

Siamo onesti: i test manuali lasciano spazio all'errore. La stanchezza, la svista o la semplice natura umana possono portare a difetti mancati. L'intelligenza artificiale nel controllo qualità riduce al minimo questo rischio. È precisa, coerente e approfondita, in grado di individuare i problemi che potrebbero rimanere irrisolti. In questo modo si ottiene un software più pulito e affidabile.

Gestione della ricerca e degli studi clinici

Manutenzione dei test dinamici

Con l'evoluzione del software, anche i test devono evolversi. Aggiornarli manualmente è una seccatura e fa perdere tempo prezioso. L'intelligenza artificiale si occupa di questo, aggiornando automaticamente i casi di test per tenere il passo con i cambiamenti dell'applicazione. Questo facilita la manutenzione e consente ai team di concentrarsi sulle nuove sfide anziché su quelle vecchie.

Automazione di compiti ripetitivi

Approfondimenti predittivi

Miglioramento della copertura dei test

Supporto per la distribuzione continua

Miglioramento dell'efficienza

Migliore precisione

Manutenzione dei test dinamici

Siete pronti a rendere la vostra QA più veloce, più intelligente e più efficiente?

Le sfide dell'IA nel testing del software

Come persona profondamente impegnata nello spazio QA, ho visto come l'IA abbia dato una grande scossa al testing del software, ma siamo realistici: non è un proiettile d'argento. L'adozione dell'IA nel controllo qualità comporta una serie di ostacoli. Per sfruttare davvero il suo potenziale, i team devono affrontare alcune sfide critiche.

Qualità dei dati

Secondo la mia esperienza, il successo dell'IA inizia e finisce con la qualità dei dati forniti. Dare in pasto all'IA dati incompleti o distorti porta a risultati inaffidabili. È come cucinare con ingredienti scadenti: non si otterrà il risultato sperato. Affinché l'IA nel controllo qualità funzioni, gli specialisti QA devono concentrarsi su dati puliti, accurati e ben organizzati.

Complessità dell'integrazione

L'integrazione dell'IA nei sistemi esistenti, in particolare nelle infrastrutture legacy, può essere complessa e richiedere molte risorse. Molti vecchi sistemi non sono stati progettati tenendo conto delle capacità dell'IA, il che può causare problemi di compatibilità. Le organizzazioni devono pianificare attentamente l'integrazione degli strumenti di IA nei loro flussi di lavoro per evitare interruzioni e inefficienze.

Trasparenza

Una delle sfide più importanti dell'IA è la mancanza di trasparenza nei suoi processi decisionali. Gli strumenti guidati dall'IA spesso forniscono risultati senza spiegarne le motivazioni, il che porta allo scetticismo e alla riduzione della fiducia. Abbiamo scoperto che è importante scegliere strumenti che forniscano informazioni chiare e interpretabili.

Formazione

L'intelligenza artificiale nell'automazione QA non è uno strumento "imposta e dimentica". Richiede una formazione e un aggiornamento adeguati per i team. Ho visto come investire in una formazione adeguata faccia la differenza. Certo, richiede tempo e impegno, ma l'investimento si ripaga quando le aziende iniziano a utilizzare l'IA in modo efficace e sicuro nei loro flussi di lavoro.

Etica e sicurezza

L'intelligenza artificiale comporta la responsabilità di gestire i dati con attenzione. La privacy e la conformità diventano una preoccupazione maggiore, soprattutto quando si tratta di informazioni sensibili. È necessario tenere sotto controllo le normative e gestire i dati in modo sicuro per evitare rischi e mantenere la fiducia degli utenti.

"L'automazione tradizionale dei test, pur essendo utile, spesso non è all'altezza: richiede configurazioni complesse, manutenzione costante e una profonda esperienza di codifica. L'intelligenza artificiale sta cambiando questa situazione automatizzando la creazione di test, prevedendo precocemente i difetti e adattandosi all'evoluzione delle applicazioni, riducendo il tempo e l'impegno dedicati ai test di routine. Le aziende che integrano l'IA nei loro processi di QA riducono al minimo i rischi e accelerano il time to market".

Filippo Tihonovich

Responsabile del Dipartimento Big Data

Applicazioni industriali dell'IA nel testing del software

Superare queste sfide vale la pena, perché le applicazioni reali dell'IA nel controllo qualità offrono vantaggi misurabili. L'IA sta cambiando la QA gestendo test complessi per i sistemi aziendali, migliorando le prestazioni delle applicazioni mobili e web e aiutando le aziende a rispettare le regole del settore.

Test di intelligenza artificiale per il software aziendale

I sistemi aziendali sono grandi, interconnessi e fondamentali per le operazioni di business. Testarli manualmente può richiedere molto tempo ed essere soggetto a errori. È qui che entrano in gioco i servizi di testing AI. L'intelligenza artificiale gestisce attività ripetitive come i test di regressione e di performance, consentendoci di concentrarci sulle aree che richiedono competenze umane. Le sue capacità predittive ci permettono di identificare le vulnerabilità prima che abbiano un impatto sul sistema.

Applicazioni mobili e web

L'intelligenza artificiale nel controllo qualità accelera i cicli di test delle applicazioni mobili e web grazie all'automazione dei test senza script e all'adattabilità in tempo reale. Sfruttando ambienti di test basati sul cloud, i sistemi intelligenti assicurano che le app funzionino in modo coerente su più sistemi operativi, browser e dispositivi. Questo migliora l'esperienza dell'utente e riduce i difetti post-rilascio.

L'IA nei settori regolamentati

Settori come quello sanitario e finanziario richiedono sicurezza e conformità a standard come il GDPR o l'HIPAA. L'intelligenza artificiale automatizza la copertura dei test per questi requisiti normativi, identificando le vulnerabilità e applicando le politiche di crittografia o di controllo degli accessi. Aiuta i team QA a mantenere le tracce di controllo, semplificando i processi di conformità e creando fiducia nell'architettura di sicurezza dell'applicazione.

Il nostro approccio all'IA in QA

Innowise crede che la QA debba essere molto più di un semplice punto di controllo, ma che debba generare valore in ogni fase dello sviluppo. Combinando il testing del software e l'intelligenza artificiale, risolviamo sfide reali, risparmiamo tempo e otteniamo risultati tangibili.

Accelerare la creazione di test

Uno dei maggiori ostacoli nei flussi di lavoro QA è rappresentato da attività ripetitive come i test di regressione. Queste attività spesso creano colli di bottiglia e rallentano lo sviluppo. Integrando l'automazione basata sull'AI, riduciamo i tempi dei test di regressione fino a 80%. Questo miglioramento ci permette di concentrarci su attività di maggior valore come la progettazione dei casi di test, i test esplorativi e l'espansione della copertura dei test.

Ma la velocità da sola non basta. Accelerare la creazione di test significa migliorare un altro elemento cruciale: la stabilità. Senza stabilità, l'aumento della velocità rischia di diventare controproducente.

Mantenere i test stabili con gli script di autoguarigione

I test rapidi perdono valore se gli script si rompono frequentemente con l'evoluzione delle applicazioni. Gli script tradizionali spesso richiedono aggiornamenti del manualeche consumano risorse e ritardano i rilasci. L'intelligenza artificiale nel testing del software introduce script di auto-guarigione, che si adattano automaticamente alle modifiche dell'applicazione sotto test (AUT). Questo riduce i costi di manutenzione degli script fino a 30% e garantisce che i test rimangano affidabili durante i cicli di sviluppo.

Grazie alla presenza di script stabili e autocurativi, possiamo eseguire i test in tutta tranquillità, sapendo che non si verificheranno errori inutili. Questa base di stabilità completa i miglioramenti in termini di velocità, consentendoci di lavorare in modo efficiente senza compromettere la qualità. Da qui, l'attenzione si sposta sulla gestione proattiva dei rischi.

Individuazione precoce dei rischi

Mentre la velocità e la stabilità costituiscono una solida base, la vera garanzia di qualità deriva dall'identificazione proattiva dei rischi. La QA tradizionale spesso rileva i problemi in ritardo, con conseguenti correzioni costose e lanci ritardati. Integrando l'intelligenza artificiale nel controllo qualità, passiamo da un testing reattivo a uno proattivo.

Gli strumenti di intelligenza artificiale analizzano i dati, identificano gli schemi e rilevano potenziali difetti, colli di bottiglia delle prestazioni e vulnerabilità della sicurezza con una precisione superiore a 95%. Il rilevamento precoce consente ai team di affrontare i problemi prima che si aggravino, riducendo le interruzioni e garantendo un lancio più fluido dei prodotti. Questo approccio proattivo si collega direttamente al nostro obiettivo di fornire software affidabile e di alta qualità nei tempi previsti.

Concentrarsi sui risultati reali

Ogni miglioramento - creazione più rapida dei test, manutenzione più intelligente degli script e rilevamento proattivo dei rischi - ha un unico scopo: fornire risultati misurabili. Innowise personalizza le soluzioni di AI in QA per allinearsi agli obiettivi dei clienti, che si tratti di abbreviare i cicli di rilascio, ridurre i costi o migliorare la copertura dei test e le metriche di qualità.

Collegando ogni miglioramento al nostro processo di QA, creiamo una strategia continua e coesa che supporta i team di sviluppo, si allinea agli obiettivi aziendali e garantisce l'eccellenza del software. Con l'intelligenza artificiale nell'assicurazione della qualità, trasformiamo la QA in una funzione di valore aggiunto che guida il successo in ogni fase dello sviluppo.

Risparmiate risorse e riducete i costi dei test con soluzioni intelligenti basate sull'intelligenza artificiale.

I nostri servizi di test AI

Automazione QA completa alimentata dall'intelligenza artificiale

I test possono essere complicati, ma non quando l'intelligenza artificiale vi copre le spalle. Le nostre soluzioni QA guidate dall'intelligenza artificiale coprono l'intero spettro: generazione, esecuzione e analisi dei casi di test. Non si tratta di automazione fine a se stessa. Stiamo parlando di strumenti che si adattano in tempo reale, individuando i problemi e risolvendoli prima che vadano fuori controllo. Il feedback istantaneo mantiene il team in carreggiata e fa sì che nessun bug sfugga alle maglie della rete.

Test intelligenti con strumenti di test specializzati

Gli strumenti di test generici non sono sufficienti quando il vostro software deve gestire le sollecitazioni del mondo reale. Ecco perché abbiamo creato strumenti avanzati per risolvere problemi difficili. Per i test dell'interfaccia utente, il nostro sistema di intelligenza artificiale gestisce i selettori dinamici come un professionista, in modo che i test non vadano a rotoli. Per quanto riguarda le API, utilizziamo una generazione intelligente di dati per sottoporre a stress test ogni endpoint, individuando colli di bottiglia e vulnerabilità prima che i vostri utenti li vedano.

Integrazione dell'intelligenza artificiale su misura

Il punto è che non esistono due team che lavorano allo stesso modo. Per questo motivo i nostri servizi di test dell'intelligenza artificiale non sono uguali per tutti. Progettiamo sistemi che si adattano perfettamente ai vostri flussi di lavoro. Sia che stiate rinnovando il vostro processo di QA, sia che stiate iniziando da zero, l'integrazione è semplice. I nostri consulenti esperti collaborano con voi per creare una strategia di testing in linea con i vostri obiettivi, senza interrompere il vostro ritmo.

Casi di studio

Perché scegliere Innowise

Competenza nell'integrazione dell'IA

Innowise sa come integrare l'intelligenza artificiale direttamente nei flussi di lavoro di test del software. La utilizziamo per individuare tempestivamente i bug, automatizzare le attività ripetitive e analizzare i dati per individuare problemi che potrebbero sfuggire all'uomo. I nostri strumenti si affiancano alle pipeline CI/CD esistenti, fornendo al vostro team un feedback immediato e fruibile. Questo significa test più rapidi, flussi di lavoro più fluidi e un software affidabile.

Approccio basato sul ROI

Innowise si assicura che l'investimento in QA sia redditizio. L'automazione basata sull'intelligenza artificiale riduce i costi grazie all'individuazione precoce dei bug, prima che si trasformino in costose correzioni. Cicli di test più rapidi significano che potete lanciarvi prima e iniziare a generare profitti prima. Inoltre, con flussi di lavoro semplificati e meno colli di bottiglia, il vostro team dedica meno tempo a compiti ripetitivi e più tempo alla creazione di un software eccellente.

Assistenza e formazione continua

Non ci limitiamo a configurarvi e ad andarcene, ma diventiamo parte del vostro team. La nostra formazione pratica fornisce al vostro team le competenze necessarie per utilizzare gli strumenti con sicurezza fin dal primo giorno. Ma non ci fermiamo qui. Forniamo un supporto continuo per affrontare le sfide, perfezionare i flussi di lavoro e adattare il sistema in base alle vostre esigenze.

I risultati che ci si può aspettare dalla QA guidata dall'AI

50%

risparmio sui costi di AQ

60%

riduzione dei cicli di prova

95%

accuratezza del rilevamento dei difetti

Riflessioni finali

Sono stato in QA abbastanza a lungo per vedere come si è evoluto il testing e posso dire senza dubbio che l'intelligenza artificiale nel testing del software è il più grande cambiamento degli ultimi anni. Accelera i rilasci e individua i problemi prima che diventino reali.

Detto questo, l'intelligenza artificiale non è una pillola magica da premere e dimenticare. Ci vogliono dati puliti, la giusta configurazione e un team che sappia come usarla. Ma una volta che si è riusciti a farlo bene, i vantaggi sono enormi: test più rapidi, meno bug e costi più bassi.

A questo punto, attenersi alla QA tradizionale è come correre in salita. L'intelligenza artificiale è la strada da seguire e coloro che saliranno a bordo ora saranno quelli che stabiliranno il ritmo del settore.

Andrew Artyukhovsky Responsabile Assicurazione Qualità di Innowise

Data: 3 febbraio 2025

Andrew Artyukhovsky Responsabile Assicurazione Qualità di Innowise

Data: 3 febbraio 2025

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