Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Für die AI-Beteiligung geeignete Tests umfassen die Generierung von Kandidatenszenarien aus Bedarf, die Auswahl von Regressionsbereichen auf der Grundlage von Codeunterschieden, die Erstellung von Testdaten, die Erklärung von Fehlerprotokollen und das Aufdecken fehlender Grenzen. Letztlich muss eine Entscheidung durch wiederholte Testverfahren, klare Aussagen oder manuelle Ergebnisse bestätigt werden. Für Nicht-Sicherheitsfunktionen wie natürliche Sprachen, Bilder und Agent können feste Aufgabensätze, Scoring-Regeln, manuelle Probenahme und schwerwiegende Fehlerschwellen verwendet werden. Modellversionen, Tipps, Wissen und Testdaten müssen aufgezeichnet werden, um unerklärliche Schlussfolgerungen aus derselben Version zu verschiedenen Zeiten zu vermeiden.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Bestandsaufnahme bestehender Mängel und Verfahren mit hohem Risiko und Erstellung eines validierten manuellen Test-Baselines.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
AI Beispiele und Analysen hinzufügen zu lassen, scheiterte, aber der Ingenieur bestätigte die Behauptung.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Das Beispiel wird effektiv verwendet, um eine kontinuierliche Integration zu entwickeln und Quellen und Versionen aufzuzeichnen.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Job-Bewertung, manuelle Probenahme und ernsthafte Tür-zu-Tür-Verbote für AI-Erweiterungen.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
AI erstellt 50 Testtitel auf Basis von User Stories, aber viele davon sind nur Wortwechsel. Das Team sollte sie als durchsetzbare Normal-, Limit-, Authority-, Coopt- und Fehlfunktionsszenarien einstufen und den Status von Datenbanken und externen Schnittstellen klären. Effektive Assets sind nur verfügbar, wenn es Beispiele für den Zugang zu automatisierten Wasserleitungen, stabile Wiederherstellung und Hilfe bei der Erkennung von Mängeln gibt.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Anzahl der Fälle, die als Schlüsselergebnisse von AI-Testprojekten verwendet wurden
Die Verwendung instabiler Umgebungen führt zu vielen Ausfällen, und dann errät AI warum.
Modelle ändern Tests automatisch und entspannen ihre Aussagen direkt, um sie zu bestehen.
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Vergleichen Sie die Fluchtzeit, die Rückgabezeit, die effektive Verwendung von Beispielen, die Ausfallzeit und die Wartungskosten für Defekte vor und nach der Linie. Schlüsseltürschranken müssen wiederholt werden, und von AI generierte oder modifizierte Tests unterliegen der Codeauswertung. Wenn keine Modelle verfügbar sind, sollte der grundlegende Test- und Freigabeprozess weiterhin betriebsbereit sein.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.