AI w obszarze Quality Assurance
Zastosowanie Sztucznej Inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje świat Quality Assurance (QA). Przez automatyzację testowania, AI zwiększa efektywność i dokładność procesów QA, pozwalając zespołom skupić się na strategicznych aspektach jakości. AI analizuje dane, wykrywa wzorce i przewiduje błędy, przyczyniając się do szybszego i bardziej efektywnego zapewniania jakości oprogramowania. W tej prezentacji zobaczymy, jak AI zmienia oblicze QA, od automatyzacji po analizę błędów i przyszłe trendy.
Usystematyzowany proces podejścia do projektu – Fazy realizacji
- Określenie celów i oczekiwań w zakresie wdrażania rozwiązań AI
- Audyt/weryfikacja obecnych procesów i technologii
- Dopasowanie rozwiązań narzędzi AI
- Planowanie wdrożenia
- Wdrożenie, monitoring i dostosowanie narzędzi
- Optymalizacja i skalowanie
- Zarządzanie kulturą AI
- Zapewnienie zgodności i bezpieczeństwa
Zarządzania i Automatyzacji Testów z wykorzystaniem autorskiego rozwiązania Power Farm
PF to nowoczesna platforma do zarządzania, standaryzacji i centralizacji usług tworzenia testów automatycznych oraz automatyzacji procesów.
Kluczowe cechy PF:
- Doświadczenie: Oparta na wieloletnich doświadczeniach w prowadzeniu projektów testowych, głównie w sektorze bankowym.
- Efektywność: Metodyka usprawniania procesów tworzenia i utrzymania testów automatycznych, która maksymalizuje wykorzystanie wcześniej stworzonych elementów automatyzacji.
- Elastyczność: PF nie wymaga zmian technologicznych w istniejących procesach tworzenia skryptów.
- Optymalizacja licencji: Efektywne zarządzanie procesem automatyzacji pozwala na optymalne wykorzystanie posiadanych licencji, takich jak HP UFT.
- Bez dodatkowych kosztów: Wykorzystanie narzędzi OpenSource eliminuje konieczność zakupu komercyjnych rozwiązań.
Platforma PF to idealne rozwiązanie dla firm pragnących usprawnić swoje procesy testowania i automatyzacji, jednocześnie redukując koszty i zwiększając efektywność.
Ogólna architektura środowiska AI
Najważniejsze funkcjonalności
- Łączenie automatyzacji w wielu technologiach i w wielu warstwach (procesy end-to-end)
- Zarządzanie i wersjonowanie kompletnym kodem automatów na wielu środowiskach
- Zaawansowane mechanizmy kolejkowania i priorytetyzacji zadań
- Standaryzacja w obszarach: wytwarzania, wydawania oraz utrzymania
- Kontrola dostępu oraz panel uruchomieniowy dla osób bez wiedzy technicznej
- Nowoczesna, skalowalna architektura platformy z otwartym API
Podejście do wdrożenia
1. Consulting
- Analiza obecnego stanu automatyzacji w organizacji
- Uzgodnienie celów organizacji w zakresie projektu
- Uzgodnienie modelu funkcjonowania automatyzacji w organizacji
- Optymalizacja procesu i narzędzi
- Przygotowanie do wdrożenia
2. Wdrożenie
- Dostosowanie platformy pod szczegółowe wymagania organizacji
- Instalacja platformy i integracje z narzędziami zewnętrznymi
- Integracja istniejącego contentu
- Szkolenie z procesu i z platformy
- Stabilizacja poprzez wytwarzanie automatów
- Roadshow
3. Wsparcie
- Określenie zakresu i kolejności automatyzacji testów
- Rozwój platformy poprzez realizację CRów
- Dostarczanie nowych wersji i funkcjonalności
- Wytwarzanie automatów na potrzeby Klienta
- Dodatkowe szkolenia
- Utrzymanie platformy