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

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.

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.

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.

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.