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采用人工智能，质量保证如何革新
你在考虑数字化转型吗？综上所述，大多数协会都梦想拥有一般的客户体验、生产力、灵活性和收益，以包括当今的框架、应用程序和过程。其中，质量保证是独一无二的。
此外，每一个高级程序都不可避免地运行在敏捷改进系统或 DevOps 上，通过解释更短的放电周期和额外的重量来在更短的时间内传递高质量的代码。
为了得到进一步的帮助，协会打算在 DevOps 方面增加额外的控制并更新他们的质量保证方法。似乎有必要改变企业中质量保证的运作方式。推动 QA 过程的关键驱动力是测试系统的灵活性和更快的上市时间，从而提供最好的质量。
为了跟上协同测试模式改进的步伐，传统的测试自动化已经不能满足人工智能测试计算机化的需要。
在本文中，我们将研究通过将质量保证团队与支持 ai 的解决方案结合起来，从而有助于质量保证团队发生革命性变化的要点。
自动化质量保证，创造更好的业务
自动化进入质量保证领域已有年的历史。无论如何，机器人化的优势并不影响组织的起立和注意。在第一代自动化中，专家们更多地关注基于 ui 的回归，最终目标是创建一个框架，通过使用商业工具来帮助加速自动化。此外，计算机化的步伐远离了包括流行语是驱动的，信息驱动和业务驱动的系统，以获得一个关键的东西放在一边，为您的客户。综上所述，投资基金过去在很大程度上限制了复发，因为它对企业没有多大影响。
下一波自动化浪潮包括 API 自动化、测试数据自动化等形式的业务功能方面，因为它为测试活动带来了巨大的价值，特别是对于测试执行。重点已经从基于 ui 的多堆栈自动化转移到提高效率和上市时间。
人工智能对质量保证的影响
基于人工智能的认知自动化系统又称智能自动化系统，是将最好的自动化方法与人工智能相结合，产生最优的结果。重点主要放在三项措施上——首先是消除测试包含的自动化，其次是通过越来越不令人惊讶的测试简化工作，最后从不完善的识别转向放弃规避。在目前的情况下，进行更好的 AI 计算的配置分解的例子和程序大量的信息，从而导致更好的运行时选择。例如，在软件升级期间，机器学习算法帮助遍历代码，以检测功能中的关键变化，并将它们与识别测试用例的需求联系起来。这有助于优化测试，防止在热点上做出可能导致重大故障的决策。
具体来说，物质欲望可以通过缩短测试生命周期和逐步提高其智能性来减弱。根据调查，人工智能的可靠发展出现在客户体验部分，而协会个人探索关于人工智能和分支创新的不同途径，如深度学习，人工智能编程和神经系统管理。2018年，所有以人工智能为基础的专家代表了全球46% 的人工智能推断商业尊严。此外，在2022年之前，这个数字依赖于下滑26% 左右，因为这些组织怀疑将在人工智能提供的逐步细化的安排中进一步下滑。
有了这样的愿望，这只是冰山一角，人工智能的安排和设备正在尝试增强自我学习和自我促进的发展。这些结果在更好的机器人化和一致的测试生命周期。
人工智能提高了准确性
类似于一流的自动化，当我们谈到准确性时，来自人工智能的期望是至关重要的。这就是协会在利用人工智能阶段和将资源投入未来活动中的关键选择背后的原则解释。当准确的信息被记录下来并且测试数据进一步利用于软件测试的自动化时，单独的测试就可以有效地完成。所有的人工智能平台都被期望产生严谨和准确的数据，这些数据被认为是足智多谋和可参考的。
最大化了整个测试覆盖率
一般来说，人工智能阶段依赖于扩展其对业务应用程序的测试的整个长度和范围，同时提高产品质量。这个过程需要查看数据文件和数据表，以了解应用程序的行为并相应地规划测试用例。此外，这将放大测试行动的深度，并作为一个授权因素，工程师和分析师，以帮助他们的确定性水平，推动项目在客户区内。
人工智能确保更快的周转速度
在发布产品之前，解决与之相关的问题需要付出努力和金钱，这会进一步消耗时间，因为这会延长将应用发布到用户手中的时间。随着人工智能授权的机器人化仪器，分析师和工程师将被提前告知他们的故障和缺陷。这样做不仅可以节省美元，还可以提供更快的上市时间。一般来说，每个组织都需要速度，但是保证质量是长期成功的关键。
总结
大型遗留企业对其核心 IT 系统进行了巨大的投资，需要进行大量的测试，因为据估计，一个典型企业的测试成本是总支持成本的三分之一。所面临的挑战是如何在测试成本水平和故障发生率之间保持平衡。借助于智能自动化解决方案，企业可以通过推动最佳价值和效率来重振其核心战略和提高生产力。在那之前-继续学习！
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