يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا بالفعل، ولكن لا يستخدمه الجميع بفعالية. يسألنا العديد من العملاء عن كيفية دمجنا الذكاء الاصطناعي في عملية ضمان الجودة لدينا، ولكن إنشاء نهج حقيقي وقابل للاستخدام لم يكن سهلاً كما بدا. اليوم، أريد أن أشارككم كيف تعاملنا مع الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة والدروس التي تعلمناها على طول الطريق.
ضجيج الذكاء الاصطناعي والواقع
قبل عامين، ظهر ChatGPT على الساحة. سارع الناس للتعرف على الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة والتعلم الآلي. في البداية، كان التركيز على الذكاء الاصطناعي ليحل محل الوظائف، ولكن مع مرور الوقت، تلاشت هذه المناقشات، تاركة وراءها طوفانًا من المنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي حققت اختراقات في كل صناعة.
بالنسبة لتطوير البرمجيات، كانت الأسئلة الرئيسية هي:
-
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد عملياتنا اليومية؟
-
هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مهندسي ضمان الجودة؟
-
ما هي الفرص الجديدة التي يمكن أن يجلبها الذكاء الاصطناعي؟
بدء التحقيق بالذكاء الاصطناعي
في شركتنا، تلقينا استفسارًا من المبيعات يسأل عن أدوات الذكاء الاصطناعي التي كنا نستخدمها. ردنا؟ حسنًا، كنا نستخدم ChatGPT وGitHub Copilot في بعض الحالات، ولكن لا شيء مخصص لضمان الجودة. لذلك، شرعنا في استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز بشكل حقيقي ممارسات ضمان الجودة لدينا.
ما وجدناه هو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد الإنتاجية، ويوفر الوقت، ويوفر بوابات جودة إضافية، إذا تم تنفيذه بشكل صحيح. كنا حريصين على استكشاف هذه الفوائد.
تصنيف أدوات الذكاء الاصطناعي
على مدار الأشهر القليلة التالية، قمنا بتحليل العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، وصنفناها إلى ثلاث مجموعات رئيسية:
-
الأدوات الموجودة مع ميزات الذكاء الاصطناعي: أضافت العديد من المنتجات ميزات الذكاء الاصطناعي فقط لركوب موجة الضجيج. في حين أن بعضها كان جيدًا، إلا أن الذكاء الاصطناعي كان في كثير من الأحيان مجرد وسيلة للتحايل التسويقي، حيث يوفر وظائف أساسية مثل توليد بيانات الاختبار أو التدقيق الإملائي.
-
المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي من الصفر: تهدف هذه المنتجات إلى أن تكون أكثر ذكاءً ولكنها غالبًا ما تكون قاسية عند الحواف. كانت واجهات المستخدم الخاصة بهم غير موجودة، ولم تعمل العديد من الأفكار كما هو متوقع. ومع ذلك، رأينا إمكانات للمستقبل.
-
الدعاية الكاذبة: كانت هذه المنتجات تعد بتطبيقات خالية من العيوب وخالية من الأخطاء، وعادةً ما تتطلب معلومات بطاقة الائتمان مقدمًا. لقد تجاهلنا هذه الأمور بسرعة باعتبارها عمليات احتيال واضحة.
ما تعلمناه
على الرغم من بحثنا الشامل، لم نعثر على أي أدوات ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام التجاري على نطاق واسع في ضمان الجودة. تحتوي بعض الأدوات على ميزات واعدة، مثل اختبارات الإنشاء التلقائي أو التوصية بخطط الاختبار، ولكنها إما كانت غير مكتملة أو تشكل مخاطر أمنية من خلال طلب الوصول المفرط إلى التعليمات البرمجية المصدر.
ومع ذلك، فقد حددنا استخدامات واقعية للذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الاستخدام العام مثل ChatGPT وGitHub Copilot، أدركنا أنه على الرغم من عدم توفر الأدوات الخاصة بضمان الجودة بعد، إلا أنه لا يزال بإمكاننا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عمليتنا. ولتحقيق أقصى استفادة من ذلك، قمنا باستطلاع آراء 400 مهندس ضمان الجودة لدينا حول استخدامهم للذكاء الاصطناعي في عملهم اليومي.
حوالي النصف كانوا يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل، في المقام الأول من أجل:
-
المساعدة في أتمتة الاختبار
-
أتمتة المهام الروتينية
تطوير نهج جديد
قمنا بعد ذلك بإنشاء دورة تدريبية داخلية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي خصيصًا لمهندسي ضمان الجودة. وقد مكنهم ذلك من استخدام الذكاء الاصطناعي في مهام مثل إنشاء حالات الاختبار والتوثيق وأتمتة المهام المتكررة. وكما تعلم المهندسون، اكتشفوا المزيد من الطرق لتحسين سير العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ما مدى ربحيتها؟ أظهرت قياساتنا أن الذكاء الاصطناعي قلل من الوقت المستغرق في إنشاء حالات الاختبار والتوثيق بنسبة 20%. بالنسبة لمهندسي البرمجة، مكنهم الذكاء الاصطناعي من إنشاء أطر اختبار متعددة في جزء صغير من الوقت الذي كان سيستغرقه يدويًا، مما أدى إلى تسريع العملية. المهام التي كانت تستغرق أسابيع يمكن الآن إنجازها في يوم واحد.
السلبيات
على الرغم من فوائده، إلا أن الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا. إنها ليست ذكية بما يكفي لاستبدال الوظائف، خاصة للمهندسين المبتدئين. قد يُنشئ الذكاء الاصطناعي حالات اختبار، لكنه غالبًا ما يتجاهل عمليات التحقق المهمة، أو يقترح عمليات فحص غير ذات صلة. فهو يتطلب الرقابة المستمرة والتحقق من الحقائق.
لماذا تخطئ العديد من الشركات؟
أكبر خطأ ترتكبه الشركات هو القفز إلى الذكاء الاصطناعي دون فهم حدوده. يقع الكثيرون ضحية هذه الضجة وينتهي بهم الأمر باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التي لا تعمل بشكل جيد، فقط ليواجهوا الإحباط. والحقيقة هي أن الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة قيمة، ولكن يجب استخدامه بشكل مدروس جنبًا إلى جنب مع الإشراف البشري.
النقاط الرئيسية من رحلتنا مع الذكاء الاصطناعي في ضمان الجودة:
-
الذكاء الاصطناعي ليس رصاصة سحرية. إنه يوفر تحسينات تدريجية ولكنه لن يغير عملياتك بشكل جذري بين عشية وضحاها.
-
يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي جهدًا. يجب أن يتم تصميمه ليناسب احتياجاتك، ولن يؤدي اتباع الاتجاهات بشكل أعمى إلى تحقيق هدفك.
-
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد، لكنه لا يمكن أن يحل محل الإشراف البشري. إنها غير فعالة بالنسبة للمهندسين المبتدئين الذين قد لا يكونون قادرين على تمييز متى يكون الذكاء الاصطناعي مخطئًا.
-
لا تزال أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي المخصصة بحاجة إلى التحسين. السوق ليس جاهزًا بعد لأدوات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في ضمان الجودة والتي تقدم قيمة حقيقية.
يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا مثيرًا ويغير العديد من الصناعات، ولكنه يظل في ضمان الجودة أداة مساعدة بدلاً من أن يغير قواعد اللعبة. نحن في NIX نتقبل هذا الأمر، ولكننا لا نتخلص من كتاب القواعد بعد.
