佛罗里达州奥兰多——人工智能正在改变企业构建、测试和改进软件的方式。
对于依赖应用程序、医疗平台、智能设备或消费技术的企业来说，质量保证变得越来越复杂。产品需要在更多系统上运行，更频繁地更新，并满足用户更高的期望。
这给质量保证团队带来了新的压力，要求他们更早发现问题并更高效地测试产品。
拥有14年以上经验的Machinify高级质量保证工程师Pradeesh Ashokan表示，人工智能正成为这一过程的重要组成部分。
"AI不仅仅是一个效率工具。它通过实现预测性、实时性和可扩展的测试，正在重塑整个质量保证领域，"Ashokan说。
传统的质量保证通常依赖于手动检查、回归测试和对产品更新的重复审查。这些步骤仍然很重要，但随着软件变得越来越复杂，它们可能变得难以管理。
人工智能驱动的测试可以通过自动化重复性任务、识别过去故障中的模式并帮助团队在产品到达客户之前决定关注重点，从而提供帮助。
Ashokan表示，人工智能可以帮助质量保证团队减少在常规检查上花费的时间，更多地专注于改进产品体验。
"通过自动化单调的任务，质量保证团队可以专注于更高价值的活动，如改善用户体验和解决战略挑战，"Ashokan说。
在可靠性与文档记录至关重要的监管行业中，人工智能在质量保证中的应用尤为重要。例如，在医疗技术领域，软件问题可能影响合规性、运营和用户信任。
Ashokan曾参与涉及医疗技术、语音助手和智能设备的质量保证系统工作。他在Riva Health的工作包括为无线血压监测系统进行质量保证，其中自动化测试有助于在维持质量标准的同时减少回归测试时间。
人工智能还可以支持预测性测试。机器学习模型可以分析历史数据并标记出更可能出现缺陷的区域，而不是等待用户或测试人员发现问题。
"AI的预测能力结合实时监控工具，创造了一个安全网，确保系统在任何条件下都可靠且具有弹性，"Ashokan说。
对于试图更快发布产品的公司，人工智能驱动的质量保证还可以支持更短的开发周期。自动化测试可以更频繁地运行，为团队在发布更新前提供更快的反馈。
作为《纳米技术感知》的发表作者，Ashokan表示企业还需要将质量保证作为开发过程的一部分，而不是将其视为最后一步。
"当质量保证成为开发过程的组成部分时，你可以更早发现问题，并在不降低质量的情况下更快地发布，"Ashokan说。
作为Hackathon Raptors的评委，Ashokan强调了协作在构建能在现实条件下工作的技术中的重要性。
对于企业来说，信息很简单：人工智能可以帮助公司更快地测试，但真正的价值在于它帮助团队构建更可靠的产品。
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