1. Oszczędność czasu

Tradycyjna metoda tworzenia testów jest ograniczona przez ludzkie możliwości i zrozumienie wymagań testowych. To często prowadzi do niezamierzonych konsekwencji.

Generatywne AI dostosowuje specyficzne treści, rekomendując różnorodne pomysły na testy i generując skrypty testowe. Pomaga to zarówno programistom, jak i testerom zmniejszyć liczbę błędów ludzkich. W przypadkach, gdy oprogramowanie musi być testowane na wielu platformach, urządzeniach i konfiguracjach, automatyczne generowanie testów pomoże ograniczyć marnotrawstwo, przestoje i poprawki. W rezultacie zaoszczędzisz niezliczone godziny pracy.

2. Redukcja kosztów

Redukcja kosztów w DevOps zazwyczaj wymaga podejmowania decyzji, które zmniejszają złożoność i minimalizują ryzyko. Jednak brak pełnego wglądu — od poziomu kodu po poziom CEO — utrudnia podejmowanie decyzji.

Generatywne AI pomaga Twojej firmie podejmować lepiej poinformowane, oparte na danych decyzje, umożliwiając szybkie uzyskanie wartościowych wniosków i wyników w obszarach, które pozwalają na ograniczenie wysokiego ryzyka. Generatywne AI zmniejsza także złożoność poprzez automatyczne generowanie testów, skryptów testowych i przypadków testowych, co sprawia, że przepływ wartości staje się bardziej efektywny.

3. Zwiększenie jakości

Wykryte defekty mogą znaleźć się w wydaniach i trafić do rąk klientów. Często prowadzi to do zalewu zgłoszeń wsparcia od rozczarowanych klientów oraz licznych poprawek, aby naprawić wydanie.

Dzięki generatywnemu AI programiści i testerzy mogą znaleźć więcej defektów na wcześniejszym etapie, aby zapewnić, że każde wydanie spełnia wysokie standardy jakości Twojej firmy. Wczesne znajdowanie i rozwiązywanie problemów z pomocą AI daje możliwość szybszego wprowadzenia produktu na rynek, jednocześnie pomagając zespołom maksymalizować pokrycie testowe.

4. Poprawa produktywności

Powtarzalny, ręczny proces tworzenia testów może nieświadomie sprawić, że testy będą czasochłonne i kruche. Błędy składniowe, losowe dane i zewnętrzne zależności to tylko niektóre czynniki, które powodują, że testy stają się nieefektywne.

Generatywne AI poprawia zakres i głębokość testowania dzięki modelom AI, które są zdolne do przełamywania silosów poprzez testy o dużej skali, różnorodne i realistyczne. Umożliwia zespołom DevOps automatyzację powtarzalnych zadań, dając im więcej czasu na skupienie się na pracy generującej wartość, co poprawia ich ogólną produktywność.

Przezwyciężanie wątpliwości dotyczących generatywnego AI

Najlepszym sposobem na przezwyciężenie niepewności i wątpliwości związanych z generatywnym AI jest skupienie się na istniejących problemach, które należy rozwiązać w Twojej firmie, i zastanowienie się:

• Czy zmniejszenie błędów ludzkich, marnotrawstwa, przestojów i poprawek pomogłoby zaoszczędzić czas?
• Czy zmniejszenie ryzyka o dużej wartości i ograniczenie złożoności pomogłoby obniżyć nadmierne wydatki i koszty?
• Czy wcześniejsze wykrywanie defektów, szybsze wprowadzenie produktu na rynek i maksymalizacja pokrycia testowego pomogłyby zwiększyć całkowitą jakość?
• Czy automatyzacja powtarzalnych zadań i umożliwienie programistom oraz testerom skupienia się na pracy generującej wartość poprawiłaby produktywność?

Jeśli na którekolwiek z tych pytań twoja odpowiedź była pozytywna, nadszedł czas, aby przemyśleć pracę z AI.

OpenText jest pionierem nowej ery możliwości, w której generatywne AI uzupełnia ludzką kreatywność, tworząc rozwiązania przyszłości. Niedawno uruchomił opentext.ai i wykorzystuje AI do przewidywania terminów dostaw, identyfikowania ryzyka i luk oraz generowania skryptów testowych, które dostarczają wysokiej jakości aplikacje programowe z niespotykaną dotąd prędkością i efektywnością.

Wspierane przez nową generację LLM, OpenText daje organizacjom możliwość korzystania z mocy generatywnego AI bez utraty kontroli nad ich wrażliwymi i zastrzeżonymi danymi.

Odkryj nowy poziom DevOps z nową generacją AI dzięki OpenText DevOps Aviator.