Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
Os testes adequados para a participação no AI incluem gerar cenários candidatos a partir da demanda, selecionar intervalos para regressão com base em diferenças de código, criar dados de teste, explicar registros de falhas e descobrir limites ausentes. Em última análise, uma decisão deve ser confirmada por procedimentos de testes repetidos, afirmações claras ou resultados manuais. Para funções de não-certeza, como linguagens naturais, imagens e agente, conjuntos de tarefas fixas, regras de pontuação, amostragem manual e limiares de erro graves pode ser usada. As versões de modelos, dicas, conhecimentos e dados de teste devem ser registrados, evitando conclusões inexplicáveis da mesma versão em momentos diferentes.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Inventário das deficiências existentes e dos processos de alto risco e estabelecimento de uma base de base manual de testes validados.
Dependência da Chave de Validação
Permitir que AI adicionasse exemplos e análises falhou, mas o engenheiro confirmou a afirmação.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
O exemplo será usado de forma eficaz para desenvolver a integração contínua e gravar fontes e versões.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Avaliação de trabalho, amostragem manual e proibições de porta em porta para melhorias AI.
Como é que entendes isso no negócio?
O AI produz 50 títulos de teste baseados em histórias de usuários, mas um grande número deles são apenas alterações de palavras. A equipe deve classificá-los como normais, limites, autoridade, cenários de cooptação e mau funcionamento, e esclarecer o estado das bases de dados e interfaces externas. Os ativos eficazes só estão disponíveis se houver exemplos de acesso a linhas de água automatizadas, recuperação estável e ajuda para detectar deficiências.
O poço mais fácil de pisar.
Número de casos utilizados como principais resultados de projetos de teste AI
Usando ambientes instáveis leva a muitas falhas, e então AI adivinha por quê.
Modelos automaticamente modificam testes e relaxam suas afirmações diretamente para passar.
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
Compare a fuga, tempo de retorno, uso eficaz de exemplos, tempo de falha e custos de manutenção para defeitos antes e depois da linha. As barreiras de porta-chave devem ser repetidas, e os testes gerados ou modificados pelo AI estão sujeitos à avaliação de código; quando os modelos não estão disponíveis, o processo básico de teste e liberação deve ainda estar operacional.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.