Teknologjia diskriminuese e AI mund të kapërcejë tregtinë midis shpejtësisë së kostos dhe të cilësisë

Kushdo që ka menaxhuar ndonjëherë një projekt ka të ngjarë të marrë një vendim midis dhënies me shpejtësi të lartë, cilësi të lartë, ose me kosto të ulët: Siç thotë fjala, ju mund të zgjidhni vetëm dy. Kjo është zakonisht aq e vërtetë për shpërndarjen e softuerit siç është për çdo gjë tjetër, por rritja e presionit për të transformuar dixhitalisht dhe për të dhënë vazhdimisht azhurnime ka bërë që shpejtësia të jetë një kërkesë e paracaktuar për shumicën e organizatave. Kjo lë një zgjedhje midis cilësisë dhe kostos, e cila shpesh zbret në një vendim rreth testimit.

Testimi – veçanërisht testimi i njësisë – ka qenë një fazë e nënvlerësuar në ciklin e jetës së dorëzimit të softuerit (SDLC) për dekada. Historikisht ka qenë e ngadaltë, me burime dhe më pak interesante sesa zhvillimi i veçorive të reja, që mund të jetë arsyeja pse motivimi kryesor për të shkruar teste njësish për shumë zhvillues janë presionet e jashtme, p.sh. menaxhimi ose kërkesat e klientit.

<h5></h5>

Ndërsa testimi ka fituar disa arsye pasi organizatat shohin ndikimin e saj pozitiv në cilësi, dhe rrjedhimisht vendosin një vlerë më të lartë në të, kostot mbeten të larta dhe duket se janë në rritje. Në Raportin e Cilësisë Botërore të Capgemini 2017–2018, drejtuesit e lartë të IT që iu përgjigjën sondazhit thanë se ata presin të ndajë 32% të buxhetit të përgjithshëm të IT për testimin deri në vitin 2020, nga 26% aktual.

Me një rritje të kostos së testimit dhe rëndësisë së tij, a do të bëhet edhe më e vështirë të merret vendimi midis buxhetit dhe cilësisë? Ndoshta jo: Teknologjitë e reja, shkatërruese të AI mund të kenë bërë përfundimisht të mundur të dyshojmë nëse duhet ta bëjmë këtë zgjedhje në radhë të parë.

Takohuni me afatet më të shkurtra kohore me softuer të shkathët

Që nga manifesti i shkathët u shkrua në 2001, metodat e shkathëta të zhvillimit të softverit kanë inkurajuar cikle zhvillimi gjithnjë e më të shkurtër dhe shpërndarjen më të shpejtë të azhurnimeve të aplikacioneve, dhe zhvendosja e pritjeve të konsumatorit e kanë vendosur këtë standard të ri në gur.

Kompanitë me origjinë në re me arkitektura fleksibël softuerësh shpesh mund të përmbushin qëllime ambicioze nga koha në treg. Në të kundërt, ndërmarrjet e mëdha u zvogëluan me kodin e trashëgimisë që ishte shkruar në një kohë para se testimi i njësive zakonisht të mos kishte një suitë testimi. Këto suita testimi përndryshe do të lehtësonin procesin e rindërtimit dhe do të bënin të mundur lëshimin e azhurnimeve të shpeshta pa thyer kodin e vjetër.

Qëndrimi konkurrues kërkon gjetjen e një mënyre për të përmbushur afatet e shpejta kohore të vendosura nga rivalët dhe rregulloret, ndërsa ende jep një produkt me cilësi mjaft të lartë.

Shikoni drejt të ardhmes së AI në kodim

Në tre vitet e kaluara, AI ka përparuar mjaftueshëm në një pikë ku është në gjendje të zhvillojë një kod që ka aplikime të biznesit të vërtetë. Duke përdorur një motor arsyetimi dhe të mësuari matematikor, kjo lloj teknologjie mund të zvarrit çdo rrugë në një bazë ekzistuese të kodeve dhe automatikisht të gjenerojë teste njësish për rezultate të ndryshme, përfshirë rastet e avantazheve dhe qosheve.

 

AI për kodin mund të ndihmojë zhvilluesit të parandalojnë defektet dhe të adresojnë një numër sfidash, duke përfshirë ciklin e jetesës së shkurtuar të zhvillimit të programeve kompjuterike, duke i bërë të mundur që ata të gjenerojnë automatikisht teste njësie, krahas kodit që po zhvillojnë aktualisht. Kjo siguron një reagim të menjëhershëm që është edhe më i dobishëm sesa përdorimi i testeve të jashtme, sepse ato janë të pranishme për t’u konsultuar në të njëjtën kohë që zhvilluesi shkruan kodin burimor. Për zhvilluesit, kjo qasje e njëkohshme do të thotë që nuk ka prishje të interesit dhe nuk ka nevojë të zhvendosni fokusin ose të përpiqeni të mbani mend atë që keni menduar kur keni shkruar kodin.

Ai gjithashtu mund të lejojë arkitektët e softuerëve, zhvilluesit dhe menaxherët e IT të kuptojnë ndikimin e ndryshimeve ose migrimeve në kodin e panjohur të trashëgimisë. Testet e njësive të automatizuara u mundësojnë atyre të marrin vendime më të informuara në lidhje me procesin e zhvillimit.

Për CIO, CTO, menaxherët dhe drejtuesit e ekipit, AI për kod mund të identifikojë fushat e produktit tuaj që janë duke bërë më mirë ose më keq në drejtim të rrezikut, dhe cilat aspekte ka të ngjarë të shihen si cilësi më të larta ose më të ulëta. Kjo është veçanërisht e dobishme kur tregoni se ku kodi ekzistues nuk është i mbuluar dhe automatikisht gjeneron teste për të rritur mbulimin.

Kostoja përkundrejt shkëmbimit të cilësisë ndërmjet testimit dhe buxhetit ka ndikuar në diskutime në salla dhe strategji informatike për një kohë të gjatë. Për çdo organizatë që të garojë sot, të dy janë shumë të rëndësishme për të vendosur ndërmjet tyre.

Postime te ngjashme