По прогнозам Gartner, исследовательской консалтинговой компании, специализирующейся на рынках ИТ, к концу 2024 года, 75% организаций перейдут от пилотных проектов к внедрению ИИ. Для того, чтобы внедрять инновации в мире пост-COVID, лидерам в области данных и аналитики потребуются постоянно увеличивающиеся скорость и масштаб анализа с точки зрения обработки информации и доступности, чтобы добиться успеха перед лицом беспрецедентных рыночных изменений.
Технологии нового поколения доказывают свою колоссальную роль в ускорении цифровой трансформации и позволяют организациям повышать качество процессов. В то же время, тестирование ПО также играет ключевую роль в обеспечении трехфакторного преимущества: скорость, польза и качество.
На данный момент, будущее рядом, изменения будут массовыми и во многих отношениях, - ИИ будет внедрен для выполнения ряда действий, включая взаимодействие с конечными пользователями. Это справедливо практически для всех технологий, которые набирают популярность и открывают новые возможности для бизнеса: большие данные, умные машины, интернет вещей и робототехника. Хотя, для предприятий важно использовать эти технологии, им также необходимо принять их с полной уверенностью и обеспечить их актуальность лично для своего бизнеса, - новые технологии будут работать только тогда, когда они будут сопоставлены с бизнес-целями.
Обеспечение качества и тестирование ПО необходимы предприятиям для внедрения технологий с целью повышения рентабельности бизнеса. В этом контексте организации оценивают, как гибкая разработка может помочь им в усилиях для осуществления цифровой трансформации, - например, почему внедрение DevOps становится приоритетом, и как это может помочь лучше понять своих потребителей и удовлетворить их требования.
ИИ в стране тестирования ПО
Искусственный интеллект (Artificial intelligence) определенно набирает обороты и внедряется в самых разных отраслях. ИИ помогает системам выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта. В компьютер может поступать огромное количество наборов данных, в которые затем добавляют логику и шаблоны, чтобы проанализировав, сделать соответствующие выводы. Контроль качества и тестирование необходимы для установления действительного соединения между похожими парами входа и выхода.
Авто тестирование необходимо, чтобы убедиться в актуальности полученных результатов и их соответствии бизнес-целям. Например, боты с ИИ теперь могут успешно общаться, используя человеческие реакции и выполняя целый ряд логических действий. Однако, производительность полностью зависит от ввода правильных данных и их эффективной обработки.
Растущая потребность в тестировании Big Data
По оценкам Gartner, к 2023 году, более 33% крупных организаций будут иметь аналитиков, практикующих принятие решений на основе данных (decision intelligence), включая моделирование и обучение дерева решений (decision modeling). Принятие решений на основе данных объединяет несколько дисциплин, включая технологию управления решениями (decision management) и поддержку принятия решений (decision support). Такие методы обеспечивают основу, которая помогает руководителям в области данных и аналитики разрабатывать, моделировать, согласовывать, выполнять, отслеживать и настраивать модели и процессы принятия решений в контексте бизнес-результатов и делового поведения.
Основная цель тестирования Big Data - обеспечить полноту данных, создать возможность их преобразования, подтвердить качество данных и автоматизировать аналитическую деятельность. Общее направление и эффективность технологий во многом зависят от обмена данными. Будь то робототехника, машинное обучение, интеллектуальные устройства или Интернет вещей, в основе всегда лежат большие данные. Более того, тестирование больших данных гарантирует, что данные, полученные из различных датасетов, принесут бизнесу пользу и прибыль в долгосрочной перспективе. Например, маркетинговым командам потребуется быстрый анализ данных о потребителях, чтобы обосновать свои утверждения и лучше понять потенциального покупателя.
Робототехника и изменение движущих сил
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) создана, чтобы помочь сотрудникам организаций настроить компьютерное ПО или робота для обработки транзакций, взаимодействия с данными, запросов информации или вычисления в других системах. Это один из многих примеров внедрения робототехники для облегчения человеческих усилий и автоматизации рутинных задач. В такой среде, производительность и функциональность могут быть гарантированы только тогда, когда ожидаемые результаты будут тщательно протестированы и подтверждены в различных условиях.
Надежность IoT
Сегодня, потребительские бренды и отрасли, работающие в различных областях, используют возможности Интернета вещей (IoT) для внедрения инноваций и предложения новых возможностей. Общее функционирование IoT полностью зависит от того, насколько эффективно происходит обмен данными и насколько эффективно они применяются в реальной среде. Системы IoT необходимо проверять на безопасность, производительность, функциональность и доступность на протяжении всего жизненного цикла потребителя. Тестирование позволяет предприятиям обеспечивать качество в различных условиях и обстоятельствах. Это помогает в целом повысить надежность предприятий, использующих устройства Интернета вещей, для обеспечения желаемого потребительского опыта.
5G
Согласно основным тенденциям цифровой трансформации на 2021 год, 5G уже готов стать мейнстримом. Ведущие телекоммуникационные компании и поставщики услуг связи (CSP) активно наращивают свои возможности, инвестируя в необходимую инфраструктуру 5G.
Удаленный образ жизни в условиях пандемии четко указал на необходимость в устойчивой, непрерывной и надежной сети. Это привело к резкому росту развития и внедрения 5G. Поскольку все больше и больше секторов используют 5G, тестирование здесь также станет критически важным для обеспечения бесперебойной реализации.
Итоги
Потребительский рынок динамичен, и предприятиям необходимо экспериментировать и вводить новшества, чтобы найти нужный отклик у конечного потребителя. Это можно сделать с уверенностью только тогда, когда эти технологии будут хорошо протестированы в различных условиях, несмотря на многочисленные трудности. В этом контексте, QA и тестирование выступают абсолютной движущей силой в мире пост-COVID.
Вольный перевод, источник - статья Software Testing in the world of Big Data, AI, Smart Machines, IoT, 5G, & Robotics - из блога Cigniti, ведущей мировой компании, предоставляющая услуги независимого обеспечения качества и тестирования ПО.
