“זהו היישום המדהים ביותר של למידת מכונה שראיתי מעודי.”
מייק קריגר, מייסד שותף של אינסטגרם.
מילותיו של מייק קריגר אינן מוגזמות. בעוד ML מסוגלת לכמה דברים מדהימים במונחים של ניתוח נתונים ותובנות, GitHub Copilot משנה לחלוטין את כללי המשחק בגלל התועלת הפוטנציאלית שהיא יכולה לספק למפתחי מוצרים ברחבי העולם.
טייסי משנה מקודדים ובינה מלאכותית Generative עוזרים לצוותים להשיג יתרונות עצומים, כגון האצת מחזור חיי פיתוח התוכנה למהירויות שעד כה לא ניתן היה לדמיין. עם זאת, השפעת הטכנולוגיה על RPA ובדיקות תוכנה הם שניים מהגבולות המרגשים ביותר של הטכנולוגיה המדהימה הזו.
במאמר זה, נבחן כיצד טייסי משנה מקודדים ובינה מלאכותית גנרטיבית שינו את עולמות בדיקות התוכנה וה-RPA בהווה, לפני שנחקור את השפעתם העתידית על הטכנולוגיה.
טייסי משנה ובינה מלאכותית גנרטיבית ב
פיתוח תוכנה: פריימר
בינה מלאכותית גנרטיבית וטייסי משנה לקידוד הם חדשים יחסית בנוף פיתוח התוכנה. לפני שנדון בהשפעה שלהם על החלל, כדאי להסתכל על הרקע שלהם ואיך הם עובדים.
מקודדים אוטומטיים המופעלים על ידי 1.AI
מודלי שפה גדולים (LLM) השתפרו להפליא בשנים האחרונות. ככל שגודל מערכי הנתונים וכוח החישוב גדלו באופן אקספוננציאלי, איכות התפוקה עלתה.
ישנם ורטיקלים רבים שיכולים להפיק תועלת LLMs. חלק מהכתובים ביותר כוללים יצירת טקסט, תמונות, קטעי וידאו וצורות אחרות של מדיה. עם זאת, בעוד מקרי שימוש אלה מרשימים, יש השלכות על מפתחים שהם אולי הרבה יותר מעניינים.
ישנם מספר מקודדים אוטומטיים LLM בשוק. עם זאת, GitHub CoPilot הוא אולי הידוע והמוצלח ביותר. חלק גדול מהסיבה הוא שהוא מאומן במאגר GitHub. יש לו גישה למיליוני דוגמאות של קוד פתוח, שיטות עבודה מומלצות, ארכיטקטורת יישומים ועוד שאפשר ללמוד מהם, מה שמאפשר לו לספק פלטים איכותיים ורב-תכליתיים.
2. כיצד פועלים טייסי משנה בקידוד?
אחת הדרכים הקלות ביותר לדבר על אופן הפעולה של טייסי משנה מקודדים היא על ידי התבוננות במוצר המוביל במשחק, GitHub CoPilot. האפליקציה מבוססת על מודל ChatGPT-3 של OpenAi.
בדיוק כמו ChatGPT ומשפטים דומים, CoPilot מבוסס על מיליארדי פרמטרים. במהלך הפיתוח של ChatGPT-3, OpenAI החלה לבנות תוכנת קידוד ייעודית בשם OpenAI Codex. מיקרוסופט רכשה גישה בלעדית למוצר.
עם זאת, הדבר העיקרי כאן הוא כי מיקרוסופט כבר הבעלים של GitHub. אם אתה מתכנת, תדע הכל על GitHub. בעיקרון, זוהי פלטפורמה מבוססת אינטרנט המשמשת לבקרת גרסאות ושיתוף פעולה בפרויקטים של פיתוח תוכנה. הם אימנו את קודקס OpenAI על ספריית GitHub שהכילה מיליוני שורות קוד ציבורי בקוד פתוח.
CoPilot משתמש בלמידת מכונה כדי למצוא תבניות וקשרי גומלין בין שורות קוד. בדיוק כמו ChatGPT, הוא מסתכל על מילה או שורה ומחשב את ההסתברות של מה שאמור לבוא הלאה בהתבסס על מאגר עצום של נתונים היסטוריים.
כוחם של טייסי משנה של בינה מלאכותית טמון ביכולתם להציע קטעי קוד בזמן שמפתחים עורכים. חשבו על זה כמו על השלמה אוטומטית טעונה במיוחד לקידוד. כאשר מתכנתים מזינים שורת קוד, LLM משווה את תחילת הקוד עם הספרייה העצומה של פרויקטים קודמים. משם, הוא מציע שורות הסתברותיות ושורות קוד חדשניות.
היתרונות הברורים כאן הם שמפתחים יכולים לחסוך כמות מדהימה של זמן באמצעות השלמה אוטומטית זו. זה מגביר את הפרודוקטיביות, ובמקרים רבים, את הדיוק של הקוד.
3. מה לגבי Generative AI לקידוד ופיתוח?
כפי שניתן לראות מההיסטוריה של CoPilot, ל- Generative AI ול- Copilots יש שורשים דומים. שתיהן טכנולוגיות המשתמשות בהסתברות סטטיסטית כדי לבצע תחזיות לגבי מה שמשתמשים צריכים בהתבסס על מידע זקוף.
עם זאת, ההבדל הגדול בין תוכנת טייס משותף לבין בינה מלאכותית גנרטיבית הוא שהאחרונה מבוססת על מהירות. בקיצור, זה אומר שהמשתמשים מזינים סט של הוראות כתובות למכונה, והיא מפיקה תוכן. כפי שכל מי שהשתמש ב- ChatGPT או באפליקציות דומות יודע, פלט זה יכול להגיע בצורה של טקסט, תמונות, וידאו או קוד.
לכן, בעוד שהשיטות שבהן משתמשים מתכנתים כדי להגיע לקידוד אוטומטי הן שונות, אנו יכולים למקם אותן תחת מטריה דומה של קידוד אוטומטי או גנרטיבי בסיוע AI.
האבולוציה של בדיקות תוכנה
בדיקות תוכנה מגיבות ומתפתחות ללא הרף. בתוך כמה עשורים, הוא השתנה והשתנה כדי לענות על דרישות חדשות ולהשתמש בהתקדמות הטכנולוגיה.
1. בדיקה ידנית:
הימים הראשונים של בדיקות התוכנה כללו בדיקות ידניות. סוג זה של בדיקות היה יקר וגוזל זמן מכיוון שהוא דרש ממומחי QA לעבור על תוכנה עם מסרק שיניים עדין על ידי פיתוח סדרה של מקרי בדיקה, הרצת ורישום התוצאות, תזמון תיקונים וחזרה על התהליך.
הבטחת שכל התרחישים והמצבים האפשריים מכוסים על ידי בדיקות אלה הייתה אתגר גדול, וכאשר נוספו לזמן ולעלויות הכרוכות בכך, בדיקות ידניות היו עתירות משאבים. הוא גם היה רגיש מאוד לטעויות אנוש, שהוגברו על ידי אפשרויות הפצה מוגבלות, מה שאומר שכל באג שלא התגלה היה מאתגר לתקן במהירות.
2. בדיקות סקריפטים:
בדיקות סקריפטים היוו צעד ענק קדימה עבור קהילת ה- QA. במקום לעבור על קוד ולבדוק תרחישים באופן ידני, מפתחים היו מסוגלים לכתוב תוכניות שיכלו לבדוק תוכנה באופן אוטומטי. היתרון הגדול כאן היה שהבדיקות נעשו יעילות יותר ומועדות פחות לטעויות אנוש. עם זאת, השגת מטרה זו דרשה תכנון וקידוד מיומנים, מדויקים וגוזלי זמן כדי להבטיח כיסוי מקיף.
3. אוטומציית בדיקות:
אוטומציית בדיקות הייתה האבולוציה הבאה של הבדיקות. כלים כמו ZAPTEST הצליחו להציע למתכנתים את כל היתרונות של בדיקות סקריפטים אך עם ממשק ללא קוד. שוב, היתרונות המשמעותיים כאן היו חיסכון בזמן, בדיקות לשימוש חוזר ולהתאמה, בדיקות UI ו- API, ובדיקות חוצות פלטפורמות ומכשירים שונים.
4. בדיקות מונחות נתונים:
בדיקות מונחות נתונים היו הפתרון לבעיה של תוכנות בדיקה שעיבדו מערכי נתונים שונים. שוב, זוהי צורה של אוטומציית בדיקות, אך שיטה זו כוללת יצירת סקריפטים לבדיקה והפעלתם מול ערכות נתונים שהוקצו. סוג זה של בדיקות איפשר למפתחים לעבוד מהר יותר, לבודד בדיקות ולהפחית את משך הזמן החוזר על מקרי בדיקה.
5. בדיקות בינה מלאכותית גנרטיבית:
בדיקות Generative AI הן החידוש החדש ביותר בבדיקות תוכנה. באמצעות LLMs, צוותי QA יכולים ליצור מקרי בדיקה ונתוני בדיקה המסייעים להאיץ את תהליך הבדיקה. מקרי בדיקה אלה גמישים מאוד וניתנים לעריכה, מה שמסייע למפתחים לעשות שימוש חוזר בבדיקות ולשנות את ייעודן ולהגדיל במידה ניכרת את היקף הבדיקות.
שימוש עכשווי בטייסי משנה ו
בינה מלאכותית גנרטיבית בבדיקות תוכנה ו-RPA
לבינה מלאכותית גנרטיבית ולטייסי משנה הייתה השפעה גדולה על בדיקות תוכנה. עם זאת, במקום להחליף מתכנתים באופן מוחלט, כלים אלה סייעו להגדיל את הבודקים. בקיצור, הם עוזרים למפתחים להיות מהירים ויעילים יותר, ובמקרים רבים, לשפר את איכות הבדיקות.
סקר המפתחים של Stack Overflow משנת 2023
מציע כמה תובנות לגבי השימוש הנוכחי בכלי AI בקהילת פיתוח התוכנה. אחד החלקים המעניינים ביותר בסקר הצביע על כך שבעוד שמעט יותר ממחצית מהמפתחים אמרו שהם מעוניינים בכלי AI לבדיקות תוכנה, פחות מ-3% אמרו שהם סומכים על כלים אלה. יתר על כן, רק 1 מתוך 4 הציע כי הם משתמשים כעת בכלי AI לבדיקות תוכנה.
מה שמעניין בנתונים אלה הוא שהם מראים כי השימוש בכלי AI עדיין אינו נפוץ וכי מאמצים מוקדמים עדיין יכולים לקבל יתרון.
1. מקרי שימוש של Copilot ו- Generative AI בבדיקות תוכנה ו- RPA
טייסי משנה ובינה מלאכותית גנרטיבית משפיעים על כל תחום של פיתוח תוכנה. הנה כמה מהדרכים שבהן הטכנולוגיה יכולה לעזור עם בדיקות תוכנה ו- RPA.
ניתוח דרישות
ניתוח דרישות הוא חלק מרכזי במחזור החיים של פיתוח תוכנה. התהליך כולל הבנת דרישות בעלי העניין והתכונות השונות הנדרשות לבניית תוכנה. Generative AI יכול לעזור לצוותים עם רעיונות על ידי העלאת רעיונות ופרספקטיבות חדשות.
תכנון בדיקות
לאחר שדרישות הבדיקה מובנות היטב, צוותי QA צריכים לפרק את הדברים ללוח זמנים כדי להבטיח כיסוי בדיקות הולם. סוג זה של עבודה דורש מומחיות וניסיון, אך Generative AI יכול לתמוך בצוותים באמצעות דוגמאות ומדריכים, וכן להמליץ על כלים ספציפיים ושיטות עבודה מומלצות לדרישות הייחודיות שלהם.
יצירת מקרה מבחן
צוותי QA יכולים להשתמש ב- LLM כדי לנתח קוד, דרישות משתמש ומפרטי תוכנה כדי להבין את הקשרים הבסיסיים מאחורי המערכת. ברגע שלבינה המלאכותית יש הבנה של הקלט והפלט וההתנהגויות הצפויות של התוכנה, היא יכולה להתחיל לבנות מקרי מבחן שיבדקו את התוכנה.
היתרונות כאן הם מעבר לחיסכון בזמן וקידוד ידני. יצירת מקרי מבחן AI יכולה גם להוביל לכיסוי מקיף יותר מכיוון שהיא יכולה לחקור תחומים שמהנדסי QA עשויים שלא לקחת בחשבון, מה שמוביל לבנייה אמינה יותר.
איתור ופתרון באגים
למידת מכונה מאפשרת לאנשי QA לקצר משמעותית את הזמן שלוקח לאתר ולפתור באגים. בבדיקות תוכנה, קל לאתר באגים רבים. עם זאת, בתרחישים רבים, זהו תהליך מייגע וגוזל זמן. Generative AI יכול לבצע בדיקות בשבריר מהזמן של עובדי כפיים ולעזור להדגיש אפילו את הבאגים העקשניים ביותר. יתר על כן, כלי AI אלה יכולים גם לפתור את הבאגים שהם מזהים, ולחסוך זמן אינסופי לצוותי QA.
בדיקות ממשק משתמש
כלי בינה מלאכותית גנרטיבית יכולים לדמות מגוון התנהגויות משתמש ואינטראקציות עם מערכות תוכנה. השיטות יכולות לתת לצוותי הפיתוח ביטחון שהממשק שלהם יכול להתמודד עם מגוון רחב של שימושים בין אדם למחשב. יתר על כן, Generative AI יכול גם לנתח נתוני ממשק משתמש ומפות חום ולהציע הצעות כיצד לשפר את ממשק המשתמש ולהפוך אותו לידידותי יותר למשתמש.
העתיד של טייסי משנה ובינה מלאכותית גנרטיבית
בבדיקות תוכנה ו-RPA
בעוד השימוש הנוכחי של טייסי משנה ובינה מלאכותית גנרטיבית באוטומציה של תוכנה כבר מרגש, העתיד טומן בחובו הבטחה גדולה עוד יותר.
העתיד של טייס המשנה והבינה המלאכותית הגנרטיבית תלוי בשיפורים שניתן לבצע במוצרים. מחקר שנערך לאחרונה באוניברסיטת פרדו, שכותרתו מי עונה על זה טוב יותר? ניתוח מעמיק של תשובות ChatGPT ו-Stack Overflow לשאלות הנדסת תוכנה מדגיש כמה מהמגבלות של מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית.
החוקרים נתנו ל-ChatGPT יותר מ-500 שאלות מ-Stack Overflow. כלי הבינה המלאכותית ענה יותר ממחצית בצורה לא מדויקת. עכשיו, חשוב לציין שאחד הנושאים המשמעותיים ביותר שהחוקרים ציינו היה שהבינה המלאכותית נכשלה בתדירות הגבוהה ביותר מכיוון שהיא לא הבינה את השאלות כראוי. פרט זה מדגיש את החשיבות של הנדסה מהירה בתוך Generative AI.
בנוסף, גם גוגל וגם אמזון ערכו השנה בדיקות עצמאיות כדי לבחון את האיכות של כלי Generative AI במסגרת שאלות ראיון. בשני המקרים, הכלי הצליח לענות על שאלות מבחן מספיק טוב כדי לקבל את המשרה, כפי שדווח על ידי
CNBC
ו-Business Inside
, בהתאמה.
אז ברור שאנחנו נמצאים בנקודה בטכנולוגיה הזו שבה הפוטנציאל קיים, אבל צריך לגהץ כמה דברים קטנים. קנה המידה שבו הכלים הללו השתפרו בשנים האחרונות נותן לנו ביטחון שהוא יגיע לרמה הנדרשת וכנראה להקדים את לוח הזמנים.
כעת, אנו יכולים להסתכל על כמה מהתחומים שבהם טכנולוגיות אלה ישפיעו על העתיד של בדיקות פיתוח תוכנה.
1. היפראוטומציה
היפר-אוטומציה מתארת יעד באבולוציה של הארגון שבו כל תהליך שניתן להפוך לאוטומטי יהיה אוטומטי. זוהי גישה הוליסטית לפרודוקטיביות המקושרת מאוד.
במונחים של פיתוח תוכנה, לא קשה לדמיין מערכת מרכזית עם פיקוח על דרישות תהליכים עסקיים. המערכת תבין ותזהה צרכים והתייעלות ותזהה כל הזמן תחומים שיש לשפר באמצעות טכנולוגיה.
ככל שעסקים מתפתחים, מערכות מרכזיות אלה ישתמשו בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לבנות יישומים שיפתרו צווארי בקבוק וחוסר יעילות באופן אוטומטי או אולי ידחפו עבודות מסוימות למהנדסים להשלים.
2. תכנון ארכיטקטורות תוכנה
עם מספיק נתונים, כלי AI יכולים להבין שיטות עבודה מומלצות לארכיטקטורת תוכנה ולמצוא דרכים לשפר עיצובים אלה ליעילות מרבית. למידת מכונה עוסקת במציאת דפוסים ומערכות יחסים שהם מעבר לטווח המוח האנושי.
אם לכלי AI יש ידע מספיק במגוון יישומים, אנו יכולים להורות להם לכופף ארכיטקטורות קודמות לקראת דרישות חדשות, מה שיוביל לבנייה יעילה יותר או אפילו לרעיונות שאחרת לא היו נלקחים בחשבון.
3. מודרניזציה של מערכות מדור קודם
בעוד שאף תוכנה לעולם אינה מושלמת, ישנם כלים רבים שעדיין עושים עבודה מצוינת ומוטמעים כל כך עמוק בתשתית החברה שקשה להחליף אותם. התאמת מערכות אלה יכולה להיות מטלה, במיוחד אם הן נכתבו באמצעות קוד תוכנה שיצא מהאופנה.
בעתיד, כלי Generative AI יוכלו להמיר קוד זה לשפה du jour, מה שיאפשר לצוותים לשמור על מערכות המורשת שלהם, ובמקרים רבים, לשפר אותן.
4. שיפור פיתוח עם קידוד מועט וללא קידוד
אחד האתגרים של בדיקות תוכנה אוטומציה באמצעות כלי Generative AI שזיהינו לעיל היה מצב שבו למתכנת לא היה הידע והניסיון לאמת את הפלט.
טייסי משנה של בינה מלאכותית יעזרו להגדיל כלים עם קידוד מועט על ידי הצעת הצעות טובות יותר שיובילו ליישומים חזקים. כלי בדיקה מתוחכמים יאפשרו למפעילים אנושיים שלטון יצירתי חופשי תוך אימות מתמיד של עבודתם ופתיחת הדלת לאנשי מקצוע שאינם טכניים לבנות את היישומים הדרושים להם.
היתרונות של Generative AI בבדיקות תוכנה
לשימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית לבדיקות תוכנה יתרונות רבים שהופכים אותה לאופציה אטרקטיבית עבור צוותי פיתוח שרוצים לעבוד מהר יותר אך מבלי להתפשר על איכות.
1. האצת מחזור החיים של פיתוח תוכנה
מפתחים נמצאים תחת לחץ מתמיד לעבוד שעות ארוכות כדי להבטיח שתוכנה ותכונות חדשות יגיעו לשוק בזמן. בעוד שמתודולוגיות Agile/DevOps הבטיחו שהפיתוח יהיה יעיל יותר, עדיין ישנם שלבי פיתוח בודדים שיכולים להפיק תועלת מהתייעלות נוספת.
כלי בינה מלאכותית גנרטיבית מאפשרים לצוותי בדיקה להתמודד עם שלבי SDLC שונים, החל מיצירת אבות טיפוס ועד בדיקות ממשק משתמש.
2. זיהוי באגים מקיף
אחד היישומים החזקים ביותר של AI בבדיקות תוכנה מגיע מהיכולת של הטכנולוגיה להשוות מערכי נתונים גדולים. כלי ML יכולים לנתח ערכות נתונים עצומות (כולל קוד) כדי לבנות מאגר של מידע ומודלים צפויים.
כאשר מפתחים מבצעים קוד מבצעי, הם יכולים להשוות אותו למודלים אלה, שיכולים להדגיש תרחישים בלתי צפויים, יחסי תלות ופגיעויות, ולאפשר קוד טוב יותר לאורך כל תהליך הפיתוח.
3. כיסוי בדיקות משופר
כלי למידת מכונה בנויים כדי לנתח ולהבין קבוצות עצומות של נתונים. כאשר הוא מיושם על בדיקות תוכנה, הוא מאפשר לצוותים להגדיל את היקף בדיקות התוכנה שלהם. היתרונות הם מעבר להוצאת העבודה האנושית מהמשוואה כדי לחסוך כסף; AI מוביל גם לסוג הרבה יותר מקיף של בדיקות המאפשר זיהוי באגים משופר על פני קבוצה מורכבת של תרחישים.
4. עלויות מופחתות
בהשוואה להעסקת צוות של מהנדסי QA ושימוש בהם למשימות בדיקות תוכנה חוזרות וגוזלות זמן, Generative AI ו- RPA הם מהירים וחסכוניים יותר.
ככל שעולם פיתוח התוכנה הופך תחרותי יותר, מציאת דרכים לספק מוצרים איכותיים ועמידים בתקציב עולה בחשיבותם. כלי בינה מלאכותית גנרטיבית וטייסי משנה יכולים להפחית את ההסתמכות על מהנדסים ולאפשר להם לבצע עבודה מונחית ערך ולהוביל לבנייה פחות מנופחת.
האם כלי Generative AI מאייתים את הסוף
של מהנדסי תוכנה אנושיים?
למרות היתרונות הברורים שלהם, כל כלי אוטומציה יכול לגרום לעובדים רמה של חרדה לגבי עתידם. בעוד שזו תגובה נורמלית, המהירות וההיקף של Generative AI פירושם שהחששות נרחבים מהרגיל. בעוד שלכלים אלה יש את היכולת להפוך עבודות רבות לאוטומטיות, הם אינם יכולים לבצע את כל המשימות שמהנדסי תוכנה עושים. הבנת יכולות הטכנולוגיה, כמו גם מגבלותיהן, חיונית למהנדסים ולמנהיגים.
הדבר הראשון שאנשים צריכים לזכור הוא שכלי אוטומציה של בדיקות המופעלים על ידי AI קיימים בשוק די הרבה זמן. עם זאת, האופי הידידותי למשתמש של Generative AI עושה את זה מסוגל גמישות נוספת.
אחד הדברים הראשונים שעלינו לקחת בחשבון הוא שבינה מלאכותית Generative פועלת בצורה הטובה ביותר עבור פלטים שניתן לאמת. זו נקודת מפתח. טבעו של איך LLMs מאומנים אומר שהם יעשו כמיטב יכולתם כדי לתת לך תשובה, גם אם זה לפעמים אומר “הזוי” עובדות, הפניות, וטיעונים.
כעת, אם יש לך ידע מספיק בקידוד, תוכל לקרוא ולאמת כל טקסט ש- Generative AI מפיק ולתפוס שגיאות פוטנציאליות. אם אתה מתכנת אזרחי שמשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית במקום להיות מסוגל לקודד, אתה לא תהיה מסוגל לתפוס את הטעויות האלה.
לכן, כאשר מסתכלים מנקודת מבט זו, מהנדסים מיומנים עדיין יהיו חלק קריטי של המערכת האקולוגית של פיתוח תוכנה. הם עדיין יידרשו לבחון הן במובן הפיקוחי והן במובן המעשי.
מגבלה נוספת של Generative AI לבדיקות תוכנה קשורה לבדיקות מובייל. לדוגמה, ChatGPT הוא אפשרות טובה לבדיקת ממשקי משתמש של אתרים. עם זאת, אין לו גישה למכשירים ניידים שונים. עם כל כך הרבה מכשירים ודגמים שונים בשוק, היא מפגרת אחרי תוכנות אוטומציית בדיקות נוכחיות כמו ZAPTEST. גם בעיה זו אינה משוכה קלה. יותר
מחצית מכל השימוש באינטרנט מגיע ממכשירים ניידים
, והמספר הזה גדל מדי שנה.
לכן, בעוד Generative AI ייקח חובות רבות ממפתחים, זה לא יהפוך את אנשי המקצוע האלה למיושנים ללא שינויים עצומים בתשתית הבדיקה והיכולת לאמת את התפוקה.
מחשבות אחרונות
בדיקות תוכנה ו-RPA נמצאות במסלול מתמיד של שיפור. ככל שטכנולוגיות ושיטות חדשות עולות, שתי הדיסציפלינות סופגות את שיטות העבודה המומלצות כדי לסייע לצוותי QA לספק בדיקות מהירות ומקיפות יותר בשבריר מהמחיר של בדיקות ידניות.
בעוד ששיפור היקף הבדיקות והפחתת טעויות אנוש ועלויות הם חלק מהיתרונות הברורים יותר של בדיקות מבוססות בינה מלאכותית, זה גם עוזר לצוותים לאמץ גישת צינורות אינטגרציה ופריסה רציפה (CI/CD).
עם ציפיות צרכנים ותחרות גבוהה מאי פעם, Generative AI מציעה לצוותים דרך לספק בדיקות מהירות ויעילות מבלי להתפשר על איכות.
