ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਚਰਚਾ (AI) ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਹਰ ਕੋਨੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੀ ਲਹਿਰ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਲਝਣ ਅਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਹਿੱਸਾ ਵੀ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਝਿਜਕਦੀਆਂ ਹਨ ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਇਸਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਬਾਰੇ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜਾਂ ਉਹ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਬਾਰੇ ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਗਲਪ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ।
ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ
ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ #1: AI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਟੈਸਟਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ
ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਡਰ QA ਭਾਈਚਾਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਮਨੁੱਖੀ ਟੈਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣਾ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਹ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਅਕਸਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਵਿਰੋਧ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਬੇਲੋੜੀ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸਲੀਅਤ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੂਖਮ ਹੈ। AI ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਨੁੱਖੀ ਟੈਸਟਰ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ AI ਸਿਰਫ਼ ਦੁਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
ਟੈਸਟਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ AI ਦੁਆਰਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ AI ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਖੋਜੀ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਟੈਸਟਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਸੂਝ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਪਾਰਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਭ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟੈਸਟਰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਨਿਆਵੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਸਟ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭੂਮਿਕਾ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੀ।
ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ #2: ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਸ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਭੁੱਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦਾ ਆਕਰਸ਼ਣ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਕਿ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਰਚਨਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਟੈਸਟਰਾਂ ਨੂੰ AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਕਿਸੇ ਵਿਗਾੜ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੱਗ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅੱਪਡੇਟ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਰੱਥ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਤੋਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ #3: ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਹੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਜਟ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਰਪਿਤ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਅਕਸਰ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵੀ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਹਿੰਗੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਕਸਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੂਲ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੇ ਮਹਿੰਗੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਕੁੰਜੀ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ AI ਤੁਰੰਤ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ। ਕਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਲੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਬੱਗ ਫੜ ਸਕਦੀ ਹੈ। testRigor ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ, ਧਿਆਨ ਡੂੰਘੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ #4: AI ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਤੁਰੰਤ, ਵਿਆਪਕ ਟੈਸਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਸੰਗਠਨ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ, AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ, ਆਮ ਬਨਾਮ ਅਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਾਗੂਕਰਨ ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਸਟ ਤਰਜੀਹ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਸਥਿਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ AI ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਇਸਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਓ। ਇਹ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ #5: ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਿਰਫ ਵੱਡੇ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਹੈ
ਇਹ ਪੱਕਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਲਗਜ਼ਰੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਅਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਲਈ ਰਾਖਵੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇਹ ਖੋਜੇ ਬਿਨਾਂ ਖਾਰਜ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੱਚਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਟੀਮ ਜਾਂ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਨਾਲ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਏਆਈ ਵਾਧੇ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮਾਧਾਨਾਂ ਨੇ ਸੂਝਵਾਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਮਹਿੰਗੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਕੀ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਚੱਕਰ ਦਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੇਵਨ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਔਜ਼ਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੰਜ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਥੀਮ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: AI ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਬਦਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਭਾਈਵਾਲ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਹਕੀਕਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਢੁਕਵੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਫਲ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਸਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਗਾਓ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਗੋਲੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਵਜੋਂ ਦੇਖੋ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਅਸਲ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋਗੇ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋਗੇ।
ਸੰਬੰਧਿਤ Martech Zone ਸਮੱਗਰੀ
