Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
Los exámenes adecuados para la participación de AI incluyen generar escenarios candidatos de la demanda, seleccionar rangos para la regresión basados en diferencias de código, crear datos de prueba, explicar registros de fallos y descubrir los límites perdidos. Finalmente, una decisión debe ser confirmada por procedimientos repetidos de prueba, afirmaciones claras o resultados manuales. Para funciones de no-certidumbre como idiomas naturales, imágenes y Agente, conjuntos de tareas fijos, reglas de puntuación, versiones de muestreo de errores de errores de secuencias.
¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?
La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Inventario de las deficiencias existentes y los procesos de alto riesgo y establecimiento de una base de referencia de prueba validada manual.
Dependencia de la clave de la validación
Permitir a AI añadir ejemplos y análisis falló, pero el ingeniero confirmó la afirmación.
Desarrollo de resultados evaluables
El ejemplo se utilizará eficazmente para desarrollar la integración continua y para registrar fuentes y versiones.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
Evaluación de empleo, muestreo manual y prohibiciones de puerta a puerta serias para las mejoras de AI.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
AI produce 50 títulos de prueba basados en historias de usuarios, pero un gran número de ellos son sólo cambios de palabras. El equipo debe clasificarlos como escenarios normales, límites, autoridad, coopt y malfuncionamiento ejecutables, y aclarar el estado de bases de datos e interfaces externas. Activos efectivos sólo están disponibles si hay ejemplos de acceso a líneas de agua automatizadas, recuperación estable y ayuda a detectar deficiencias.
El pozo más fácil de seguir.
Número de casos utilizados como resultados clave de los proyectos de prueba AI
Usar entornos inestables conduce a muchos fracasos, y luego AI adivina por qué.
Modelos modifican automáticamente las pruebas y relajan sus afirmaciones directamente para pasar.
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
Compare el tiempo de escape, el tiempo de retorno, el uso efectivo de ejemplos, el tiempo de falla y los costos de mantenimiento de defectos antes y después de la línea. Las barreras de puerta clave deben repetirse, y las pruebas generadas o modificadas por AI están sujetas a evaluación de código; cuando los modelos no están disponibles, el proceso básico de prueba y liberación debe seguir siendo operativo.
Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.