Yapay zekâ, yazılımın tasarlanma, yazılma ve test edilme biçimini değiştiriyor. Ekipler kod üretmek, test senaryoları oluşturmak, olası hataları belirlemek ve tekrarlayan kalite güvence (QA) işlerini otomatikleştirmek için yapay zekâ kullanabiliyor.
Ancak aynı teknolojiyi yazılımı geliştirmek ve doğru olup olmadığını değerlendirmek için kullanmak, kapalı bir güven döngüsü oluşturabilir. Bir model, bir gereksinimi yanlış yorumlayarak kod ve testler üretebilir. İkisi de aynı fikirde olurken kullanıcıyı yine de başarısızlığa uğratabilir.
Bağımsız testler bu kör noktaları ortaya çıkarabilir. Benzer verilerle eğitilen, aynı gereksinimler verilen veya aynı geliştirme ortamında çalışan modeller; belirsiz gereksinimleri, alışılmadık kullanıcı yolculuklarını ve cihaza özgü uç durumları gözden kaçırabilir. İkinci bir model, eksikliği ortaya çıkarmak yerine pekiştirebilir.
Başarılı bir yapay zekâ üretimi testi yalnızca koşullarının karşılandığını gösterir. Bu koşulların eksiksiz, bağımsız veya anlamlı olduğunu kanıtlamaz. Olasılıksal üretim ve değişen bağlam, yapay zekâ kodlama aracılarının görünüşte aynı hedef için farklı kod veya testler üretmesine de yol açabilir; bu durum tekrarlanabilir QA ile çelişir.
Kod tabanlı kontroller önemini korur, ancak kullanıcı deneyimini bütünüyle doğrulamaz. Bir düğme var olabilir ama gizlenebilir; metin mevcut olabilir ama okunamayabilir; bir işlem tamamlanabilir ancak kullanıcıya yanlış tutar, hesap veya durum gösterilebilir.
Görsel kullanıcı arayüzü doğrulaması; farklı ortamlarda düzeni, konumu, içeriği, durumu ve kullanılabilirliği kapsayan, oluşturulmuş sonucu test eder. Kullanıcıların gerçekten ne gördüğünü ve ne yapabildiğini kontrol ederek işlevsel, entegrasyon, güvenlik ve performans testlerini tamamlar.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.