A ascensão da inteligência artificial tem sido notícia ultimamente e por boas razões. Mais do que qualquer outro avanço recente, a inteligência artificial teve efeitos de longo alcance na sociedade na totalidade. Analisaremos a partir de agora o impacto da inteligência artificial nas funções de analista de qualidade.
Descobrimos que é o catalisador que facilita o uso da automação para realizar tarefas. Também permite um nível mais profundo de análise de dados e pode reportar resultados num formato que pode ser facilmente utilizado por utilizadores sem formação técnica. Além disso, permite aos usuários tomar decisões rápidas e informadas com mais base de dados.
Embora a inteligência artificial tenha mudado o mundo inteiro, o seu impacto também teve um impacto dramático no campo da garantia de qualidade (GQ). Estas mudanças trazem grandes benefícios, mas também criam novos obstáculos a superar.
Neste artigo, examinarei esses prós e contras para entender como a inteligência artificial impactou as funções de controle de qualidade em geral.
Os benefícios de usar inteligência artificial para garantia de qualidade
Primeiro, vamos ver como a inteligência artificial pode ajudar na garantia de qualidade:
Automação com inteligência artificial:
Antes da introdução generalizada da inteligência artificial, o processo de garantia de qualidade era essencialmente manual. Para desenvolvedores de software, garantir a qualidade de um aplicativo é uma tarefa difícil. É claro que isso envolve o uso de ferramentas complexas, mas o programador continua fazendo muitos testes, vasculhando cada linha de código e aplicando cada correção. Mesmo com todo esse esforço, erros ainda aparecem frequentemente no produto final devido à natureza humana. Graças à IA, os desenvolvedores não precisam mais executar manualmente processos de garantia de qualidade ou realizar testes de regressão, funcionalidade e carga: essas tarefas agora podem ser totalmente automatizadas.
Análise com antecedência
Num ambiente tradicional, os erros são corrigidos assim que são cometidos. Os algoritmos de inteligência artificial agora podem prevenir erros de forma proativa, analisando o código e fazendo ajustes antes que os erros ocorram. Por esta razão, o papel do testador de controle de qualidade mudou mais para a análise de dados.
Experiência de usuário:
Se a experiência do usuário de um aplicativo estiver abaixo da média, os clientes não retornarão a ele. Até agora, os testes de UX geralmente permaneceram uma tarefa para todos devido à sua complexidade e subjetividade. Mas hoje, a inteligência artificial está avançada o suficiente para copiar as interações humanas. Isso permite que a IA seja um contribuidor útil para os testes de UX, tornando os testes mais rápidos e possivelmente entregando melhores resultados. Teste exploratório
Neste tipo de teste, o testador não segue um caminho pré-determinado, mas fica livre para explorar a aplicação. A inteligência artificial agora pode realizar essa tarefa e, ao fazê-lo, pode encontrar novos bugs e problemas no código que antes não eram detectados, sem gastar incontáveis horas de testes manuais.
Desafios no uso de Inteligência Artificial para garantia de qualidade:
Discutimos os muitos benefícios do uso de inteligência artificial para controle de qualidade. Mas a presença da IA nem sempre é positiva. Vejamos agora algumas das dificuldades causadas pela IA:
- solicitar dados:
A inteligência artificial não aprende simplesmente como executar as suas diversas funções: requer a apresentação de excesso de dados cuidadosamente selecionados. Todos esses dados devem ser revisados por profissionais de controle de qualidade. Eles precisam garantir que os dados inseridos no sistema estejam corretos, caso contrário o modelo de IA será mal treinado.
- método misterioso:
Em geral, muitas pessoas ainda não compreendem totalmente como funciona a inteligência artificial. Mesmo os especialistas em IA nem sempre entendem como os sistemas aprendem. Além disso, as empresas que produzem IA muitas vezes tentam manter os seus métodos em segredo. Não compreender totalmente como a IA funciona pode se tornar um grande problema.
- sempre mudando:
Finalmente, a inteligência artificial continua a evoluir rapidamente. Para se manter atualizado, um profissional de controle de qualidade deve monitorar e aprender constantemente sobre as últimas tendências. Isso inclui aprender sobre os modelos de IA mais recentes e como eles mudaram em relação aos seus antecessores. Isso significa que, embora seja uma ferramenta destinada a ajudar os profissionais de controle de qualidade a realizar seu trabalho com mais eficiência, a IA também exige muito trabalho para dominar e continuar aprendendo.
Conclusão
Como podemos ver, a inteligência artificial teve um grande impacto nas funções de controle de qualidade. Muda como os profissionais de controlo de qualidade realizam o seu trabalho de uma forma positiva, mas também preocupante. Quanto mais as equipes de controle de qualidade aprendem a entender a IA, e quanto mais aprendemos sobre ela como sociedade, maiores serão as recompensas para o controle de qualidade e para o produto final.
