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在质料保证中跳过生成式东谈主工智能可能会使组织在快速发展的技巧范围中过期求个av网站。

译自 How To Use Generative AI for Software Testing and Quality Assurance，作家 Udi Weinberg。

对软件征战保捏“一切如故”心态的组织靠近过期于竞争敌手的风险。速率、可靠性和安全性当今需要成为SDLC的紧要构成部分，而增强的质料工程是确保这三个因素的最好方法之一。

把柄第16版全国质料叙述，生成式东谈主工智能 (GenAI) 和自动化是质料工程（也称为质料保证）发生这种变化的驱能源之一。除了随机跟上赓续发展的技巧除外，使用GenAI和自动化还为组织的质料工程带来了诸多克己和风险。克己包括普及征战过程的效劳和可靠性。它还为顺利实施DevSecOps掀开了大门，其上风从DevOps团队运筹帷幄到蚁集安全实施，再到最终用户的部署后安全。

生成式东谈主工智能是质料工程师的一又友

GenAI的主要上风是通过终了可靠且可推广的测试来缩小资本和颓势。把柄全国质料叙述，很多组织如成心志到了这些克己。举例，68%的受访者正在积极使用GenAI或如故完成了试点并正在制定门道图。最能标明GenAI弃取情况的数据是，在第16版的受访者中，唯一4%的东谈主暗示他们以至莫得探索GenAI的使用。这比上一份叙述中的31%大幅下落。

固然必须在质料工程中迫切使用GenAI，但这种作念法仍处于早期阶段。很多如故愚弄GenAI的组织仍在尝试多样用例，并笃定哪些用例随机带来最大的收益。当今仍然不错运转将AI集成到SDLC中，但推迟弃取可能会使公司靠近过期太多的风险。

当今是时候束缚这个房间里的大象了：通过减少质料工程师东谈主数来缩小资本的吸引。对于大多半组织来说求个av网站，使用GenAI取代质料工程师可能是一个失实。违反，使用GenAI通过增强质料工程师的使命来显赫普及坐蓐力将是聪敏的计策。

实施GenAI来履行宽绰测试任务，不错让工程师腾出时期来处理新的研刊行径或将他们的妙技用于更详实的面貌。反过来，这使组织随机长期处于刻下技巧转型和改日超越的前沿。

此外，要是在SDLC的征战阶段实施了GenAI，公司也应该在质料保证阶段实施它。组织弃取AI的主要原因之一是它不错匡助征战东谈主员普及效劳并更快地生成代码。然则，要是质料工程不弃取AI，它将无法跟上代码委派速率的普及。

另一个需要详实的是，固然GenAI不错在代码到达测试阶段之前就对代码质料和设想作念出孝敬，但它也可能很危急。征战东谈主员可能会养成依赖AI的习气，以至于在将代码交给质料保证团队之前，他们需要运行更多的测试。

GenAI和测试自动化：双赢组合

越来越多的组织意志到他们必须制定全面的自动化计策，使使命与业务效劳保捏一致，并投资于现代技巧。自动化对老练东谈主员的主要上风在于它使质料工程师解脱了宽绰叠加性任务，从而使他们有更多时期进行翻新。GenAI的出现是因为它加快了测试自动化（以及要是需要的话，手动和基于性能的）剧本的创建。这使得统统过程愈加高效。

全国质料叙述的受访者暗示，使用GenAI增强测试自动化的主要克己包括更快的自动化 (72%)、更容易的集成 (68%) 以及测试资源和使命的减少 (62%)。 一朝决定要转型质料工程，就必须长期将几件事情放在首位。为了实施和赞佩一个广阔而准确的AI驱动测试设施，公司应该投资于AI以优化测试，愚弄AI来确保智能产物获得准确和高效的测试。同期，聪敏的作念法是创建GenAI数字测试员与东谈主工测试员相辘集的步地，由东谈主工测试员来考据AI和GenAI无法处理的产物性量方面，并让产物性量工程师为赓续发展的技巧作念好准备。

与GenAI相似，自动化也靠近着挑战和风险，不错通过运筹帷幄来幸免。其中之一是让技巧才智较弱的东谈主员也能为自动化作念出孝敬。第二个挑战是普及创建的测试速率以匹配征战东谈主员赓续普及的速率。自动化测试的可人慕性正在普及，工程师有时会滥用更多的时期来缔造和编写测试。GenAI驱动的质料工程中最令东谈主沸腾的潜在用途之一是愚弄自愈功能。现代码改变需要手动侵犯时，传统的自动化测试鄙俚会失效。瞻望到2025年，自主测试将随机愚弄自愈功能动态地顺应代码和成立的变化，从而确保一个具有弹性善良应性的测试环境。

DevSecOps：一股合伙的力量

要是要让工程师弃取一个Gen AI和测试自动化在统统SDLC和部署后运营的顺利中发扬紧要作用的范围，浅近的谜底可能是新兴的DevSecOps履行。单从界说来看，DevSecOps——代表征战运营（DevOps）、安全运营（SecOps）和IT运营（ITOps）的集成——是IT全国中的一股联协力量。DevSecOps的首要指标是无缝地普及安全性。它还重塑了IT专科东谈主员的变装，并使软件征战生命周期更快、更可靠、更低廉。此外，越来越显著的是，AI不错成为DevSecOps中的一股强鼎力量，尤其是在测试自动化成为计策一部分的情况下。

GenAI和测试自动化使安全性不错无缝地成为软件运筹帷幄和征战的一部分，而不是在周期扫尾或部署之后。借助GenAI和测试自动化，DevOps和SecOps工程师不错通过DevSecOps平台巡视潜在问题，这些平台不错扫描代码、运行全面测试并及时监控系统。GenAI不错超越不雅察，在面貌束缚中发扬作用，匡助揭示风险，提议缓解设施，并协助联系利益联系者最初存眷最具影响力和风险最高的面貌。

其适度是一个整合的、更高效的征战历程，不错坐蓐出更有用的产物。除了在SDLC时代的爽脆除外，DevSecOps还大大缩小了顺利蚁集袭击的风险，这些袭击可能变成数百万以至数十亿好意思元的失掉、蓄无意的万古期停机、声誉受损以及不悦客户的震怒。

GenAI、测试自动化和DevSecOps的改日用途？

瞻望到2025年，更多集成的DevSecOps管谈将变得越来越杰出，同期草率征战、质料工程和安全团队之间的孤岛。这种合伙为更快的软件发布掀开了大门，并通过在统统管谈中尽早且鄙俚地镶嵌测试和安全检讨（在AI驱动的细察力的匡助下）来减少舛错。

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对于AI驱动的DevSecOps蓄意的一个枢纽点是，它向组织谨慎了一种新的主动蚁集安全念念维步地，而不是传统的被迫姿态。为什么这很紧要？固然AI是一种好的器具，但它也不错被用来进行蚁集袭击。2024年，好意思国联邦访问局发出警告警告蚁集犯科分子正在使用AI来普及蚁集袭击的速率、范畴和自动化进程。造反AI的最好面貌是用AI。

跟着AI数据质料工程和准确性的普及，业界将运转克服对AI的信任度、可靠性和安全性的怀疑。罗致这种更动的组织将有助于弥合全面测试自动化的差距，加强数据圆善性，并减少对留传系统的依赖。因此求个av网站，它们将变得更广阔，并为下一次不行幸免的技巧变革作念好更充分的准备。