在质料保证中跳过生成式东说念主工智能可能会使组织在快速发展的时候范围中逾期。

译自 How To Use Generative AI for Software Testing and Quality Assurance，作家 Udi Weinberg。

对软件拓荒保握“一切如故”心态的组织面对逾期于竞争敌手的风险。速率、可靠性和安全性咫尺需要成为SDLC的首要构成部分，而增强的质料工程是确保这三个身分的最好方法之一。

凭据第16版全国质料论述，生成式东说念主工智能 (GenAI) 和自动化是质料工程（也称为质料保证）发生这种变化的驱能源之一。除了或者跟上不停发展的时候以外，使用GenAI和自动化还为组织的质料工程带来了诸多公正和风险。公正包括进步拓荒过程的着力和可靠性。它还为告捷实施DevSecOps掀开了大门，其上风从DevOps团队想象到网罗安全实施，再到最终用户的部署后安全。

生成式东说念主工智能是质料工程师的一又友

GenAI的主要上风是通过完毕可靠且可推广的测试来裁汰资本和弱势。凭据全国质料论述，好多组织也曾意志到了这些公正。举例，68%的受访者正在积极使用GenAI或也曾完成了试点并正在制定阶梯图。最能标明GenAI接收情况的数据是，在第16版的受访者中，独一4%的东说念主默示他们致使莫得探索GenAI的使用。这比上一份论述中的31%大幅下落。

固然必须在质料工程中蹙迫使用GenAI，但这种作念法仍处于早期阶段。好多也曾垄断GenAI的组织仍在尝试各式用例，并笃定哪些用例或者带来最大的收益。咫尺仍然不错启动将AI集成到SDLC中，但推迟接收可能会使公司面对逾期太多的风险。

咫尺是时候处治这个房间里的大象了：通过减少质料工程师东说念主数来裁汰资本的吸引。对于大多半组织来说，使用GenAI取代质料工程师可能是一个诞妄。相悖，使用GenAI通过增强质料工程师的职责来显贵进步分娩力将是理智的策略。

实施GenAI来实行日常测试任务，不错让工程师腾出时候来处理新的研发手脚或将他们的技巧用于更详确的名目。反过来，这使组织或者长久处于面前时候转型和改日跳跃的前沿。

此外，若是在SDLC的拓荒阶段实施了GenAI，公司也应该在质料保证阶段实施它。组织接收AI的主要原因之一是它不错匡助拓荒东说念主员进步着力并更快地生成代码。关联词，若是质料工程不接收AI，它将无法跟上代码委派速率的进步。

另一个需要能干的是，固然GenAI不错在代码到达测试阶段之前就对代码质料和想象作念出孝敬，但它也可能很危境。拓荒东说念主员可能会养成依赖AI的风俗，以至于在将代码交给质料保证团队之前，他们需要运行更多的测试。

GenAI和测试自动化：双赢组合

越来越多的组织意志到他们必须制定全面的自动化策略，使职责与业务效果保握一致，并投资于现代时候。自动化对熟识东说念主员的主要上风在于它使质料工程师解脱了日常叠加性任务，从而使他们有更多时候进行翻新。GenAI的出现是因为它加快了测试自动化（以及若是需要的话，手动和基于性能的）剧本的创建。这使得所有这个词过程愈加高效。

全国质料论述的受访者默示，使用GenAI增强测试自动化的主要公正包括更快的自动化 (72%)、更容易的集成 (68%) 以及测试资源和职责的减少 (62%)。 一朝决定要转型质料工程，就必须长久将几件事情放在首位。为了实施和珍贵一个宏大而准确的AI驱动测试要领，公司应该投资于AI以优化测试，垄断AI来确保智能居品赢得准确和高效的测试。同期，理智的作念法是创建GenAI数字测试员与东说念主工测试员相筹办的模式，由东说念主工测试员来考据AI和GenAI无法处理的居品性量方面，并让居品性量工程师为不停发展的时候作念好准备。

与GenAI相似，自动化也面对着挑战和风险，不错通过想象来幸免。其中之一是让时候智商较弱的东说念主员也能为自动化作念出孝敬。第二个挑战是进步创建的测试速率以匹配拓荒东说念主员不停进步的速率。自动化测试的可珍贵性正在进步，工程师就怕会消费更多的时候来竖立和编写测试。GenAI驱动的质料工程中最令东说念主应承的潜在用途之一是垄断自愈功能。现代码转换需要手动纷扰时，传统的自动化测试普通会失效。预测到2025年，自主测试将或者垄断自愈功能动态地安妥代码和建立的变化，从而确保一个具有弹性和安妥性的测试环境。

DevSecOps：一股合资的力量

若是要让工程师聘请一个Gen AI和测试自动化在所有这个词SDLC和部署后运营的告捷中表示首要作用的范围，简便的谜底可能是新兴的DevSecOps履行。单从界说来看，DevSecOps——代表拓荒运营（DevOps）、安全运营（SecOps）和IT运营（ITOps）的集成——是IT全国中的一股联协力量。DevSecOps的首要决策是无缝地进步安全性。它还重塑了IT专科东说念主员的脚色，并使软件拓荒生命周期更快、更可靠、更低廉。此外，越来越昭着的是，AI不错成为DevSecOps中的一股强放浪量，尤其是在测试自动化成为策略一部分的情况下。

GenAI和测试自动化使安全性不错无缝地成为软件想象和拓荒的一部分，而不是在周期收尾或部署之后。借助GenAI和测试自动化，DevOps和SecOps工程师不错通过DevSecOps平台检察潜在问题，这些平台不错扫描代码、运行全面测试并及时监控系统。GenAI不错卓越不雅察，在名目经管中表示作用，匡助揭示风险，提倡缓解行径，并协助相干利益相干者领先关心最具影响力和风险最高的名目。

其截止是一个整合的、更高效的拓荒经过，不错分娩出更灵验的居品。除了在SDLC时间的从简以外，DevSecOps还大大裁汰了告捷网罗挫折的风险，这些挫折可能酿成数百万致使数十亿好意思元的耗损、想象外的永劫候停机、声誉受损以及不悦客户的大怒。

GenAI、测试自动化和DevSecOps的改日用途？

预测到2025年，更多集成的DevSecOps管说念将变得越来越杰出，同期冲破拓荒、质料工程和安全团队之间的孤岛。这种合资为更快的软件发布掀开了大门，并通过在所有这个词管说念中尽早且普通地镶嵌测试和安全查验（在AI驱动的细察力的匡助下）来减少破绽。

对于AI驱动的DevSecOps想象的一个关节点是，它向组织督察了一种新的主动网罗安全念念维模式，而不是传统的被迫姿态。为什么这很首要？固然AI是一种好的器用，但它也不错被用来进行网罗挫折。2024年，好意思国联邦拜访局发出造就造就网罗违纪分子正在使用AI来进步网罗挫折的速率、限制和自动化进度。招架AI的最好样貌是用AI。

跟着AI数据质料工程和准确性的进步kaiyun官方网站，业界将启动克服对AI的信任度、可靠性和安全性的怀疑。禁受这种转动的组织将有助于弥合全面测试自动化的差距，加强数据好意思满性，并减少对留传系统的依赖。因此，它们将变得更宏大，并为下一次弗成幸免的时候变革作念好更充分的准备。