AI와 자동화를 결합하여 강력한 품질의 엔지니어링 프로세스를 만드는 방법

품질 엔지니어링 프로세스를 향상시키기 위해 인공지능과 자동화 기술을 통합하는 것에 대해 알려줄 것입니다.

지난 10년 동안, 혁신의 빠른 속도는 겉보기에는 계속 진화하는 디지털 환경을 만들었습니다. 이 변화하는 기술 공간 때문에, 조직은 도구를 구현하고 그들이 더 효율적으로 운영하고 고객에게 더 효과적으로 서비스할 수 있도록 하는 플랫폼과 애플리케이션을 채택하기를 열망합니다. 예를 들어, AI는 프로세스를 최적화하고 향상시키고, 시장에서 더 나은 차별화 및 경쟁하고, 고객과 참여하고, 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 등의 방법으로 점점 인기를 얻고 있습니다. AI는 거의 모든 작업을 지원하는 훌륭한 도구이지만, 자동화와 그것을 결합하면 훨씬 더 효율적인 프로세스를 만들 수 있습니다. 이 슈퍼 도구는 AI 지원 자동화라고 불립니다.

특히 Quality Engineering의 경우, 시각적 AI, 자가 치유 AI, 위험 AI 등 세 가지 형태의 AI가 자동화와 계층화될 때 매우 유용하다는 것이 이미 입증되었습니다. 이러한 형태의 AI가 자동화와 결합될 때 Quality Engineering이 강화되고 기업의 효율성이 높아질 수 있습니다.

 

 

AI와 자동화를 결합하여 강력한 품질의 엔지니어링 프로세스를 만드는 방법

 

 

시각적, 자가 치유 및 위험 AI 분석

시각 AI는 사용자에게 제공되는 것의 중요한 변화를 감지하고 애플리케이션이 올바르게 렌더링되었는지 확인하는 AI의 한 형태입니다. 본질적으로 시각 AI는 인간의 눈을 디지털화한 버전으로, 가독성, 사용성, 접근성 등을 모니터링합니다.

자동화와 결합하면, 시각적 인공지능은 화면에서 사용자 인터페이스의 요소를 확인한 후 개별 요소를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 시각적 인공지능은 로그인 버튼과 같이 사용자의 화면에 있는 모든 버튼을 찾은 다음 자동화와 짝을 지어 해당 버튼을 클릭할 수 있습니다. 또한 시각적 인공지능과 자동화를 결합하면 기술적 장벽이 제거되고 복잡한 운영 체제와 언어가 탐색하기 쉬워집니다. 또한 개발자는 자신이 완전히 접근하지 못할 수도 있는 응용 프로그램을 자동화할 수 있습니다.

 반면, 자가 치유 AI는 새로운 반복 중에 테스트와 코드가 깨지지 않도록 보장하면서 애플리케이션이 진화함에 따라 테스트 케이스를 조정하고 테스트 계획을 조정할 수 있도록 도와줍니다. 자가 치유 AI는 사용자의 개입 없이 테스트 컨텍스트를 이해하고 새로운 구성, 화면 및 입력 필드 주변에서 작업할 수 있으며, 또한 현지화된 콘텐츠 및 인터페이스를 훨씬 효율적으로 처리할 수 있습니다.

자가 치유 인공지능과 자동화를 결합하면 작은 변경 사항이 있을 때 전체 애플리케이션 제품군이 중단되지 않도록 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 인터페이스에 변경 사항이 있을 때 애플리케이션의 다양한 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 자가 치유 인공지능과 자동화가 함께 작동하면 모든 문제를 찾을 수 있고 자동화를 프로그래밍하여 문제를 해결할 수 있습니다. 궁극적으로 자가 치유 인공지능과 자동화를 결합하면 문제를 해결하는 데 최소한의 수동 노력이 필요합니다.

마지막으로 위험 AI는 변화 및 사용 로그를 분석하여 개발자가 애플리케이션에서 위험에 처한 대상을 감지하고 영향 분석을 수행하는 데 도움을 주며, 변화의 비즈니스 및 기술적 위험에 초점을 맞춘 올바른 테스트 세트를 선택합니다. 이를 통해 특히 더 큰 회귀 제품군이 실행되는 데 오랜 시간이 걸리기 시작할 때 품질 좋은 엔지니어가 프로세스를 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 자동화와 결합하면 위험 AI는 문제를 찾기 시작할 위치를 우선으로 하며, 자가 치유 AI를 사용한 자동화는 가능한 최소한의 수동 노력으로 테스트 제품군을 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

AI 지원 자동화가 품질 엔지니어링에 미치는 영향

AI 지원 자동화는 전반적으로 품질 엔지니어링에 도움이 됩니다. AI와 자동화를 통해 기업은 팀 전체 및 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 테스트에 대한 가시성을 확보하여 문제를 신속하게 해결하고 엔드 투 엔드 품질을 육성할 수 있습니다.

소프트웨어 개발 라이프사이클의 거의 모든 곳에서 함께 사용할 수 있지만 많은 데이터, 패턴, 추세 및 이상 탐지를 필요로 하거나 다루는 분야에서 가장 유용합니다.

예를 들어, 고품질 엔지니어링 내에서 시각적 인공지능 테스트는 자동화가 진행됨에 따라 배경에서 텍스트 요소의 가독성을 검증할 수 있습니다. 요소가 겹치거나 화면 밖으로 그려지거나 이미지에 의해 가려지거나 색맹에 어려운 색 조합을 포함할 때 일반적으로 오류를 일으키지 않으며 대부분의 자동화에 효과가 있습니다. 그러나 시각적 인공지능은 문제를 감지하고 개발자들이 수정해야 할 깃발을 올릴 것입니다.

또한 고객이 코드, 보안 패치 또는 타사 라이브러리를 변경할 경우 위험 AI가 영향 분석을 실행하여 이러한 변경 사항을 해결하기 위해 어떤 테스트를 실행해야 하는지 파악하고 발생 가능한 장애 시나리오를 신속하게 찾을 수 있습니다. 

마지막으로, 데이터 입력 화면이 두 단계로 분리되어 자동으로 탐색 단계를 추가해야 하는 경우, 자가 치유 AI가 개입하여 실패할 수 있는 모든 테스트 스크립트를 수정할 수 있으며, 그렇지 않으면 사람의 개입이 필요합니다.

 

 

인간과 인공지능 지원 자동화

또한 AI 지원 자동화를 활용하면 비기술적 사용자에서 숙련된 테스트 엔지니어에 이르기까지 전체 팀이 수작업에서 벗어나게 되어 팀이 보다 복잡하고 비즈니스에 중요한 작업에 집중하고 품질 보증에서 더 큰 역할을 수행할 수 있습니다. AI와 자동화를 결합하면 인간을 완전히 사슬에서 단절시킬 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 그 어느 때보다 더 중요합니다.

AI 지원 자동화가 스크립트 업데이트와 같은 지루한 작업을 대신하게 됨에 따라, 양질의 엔지니어들은 이제 제품 경험, 테스트 적용 범위 등과 같은 보다 전략적이고 중요한 작업에 집중할 충분한 시간을 갖게 되었습니다. 천 명의 무료 인턴이 있다고 생각해 보십시오. 더 이상 기계 작업을 할 필요는 없지만, 여전히 잘 설계하고 프로세스, 시사점 및 규모에 집중할 필요가 있습니다.

궁극적으로, 인공지능과 자동화를 결합하면 인간이 하는 일의 유형이 향상되고, 더 많은 시간을 비판적으로 생각하는 동시에 더 빠르고 효율적으로 움직일 수 있습니다.

 

 

AI 지원 자동화를 통한 양질의 미래 보장

혁신과 디지털 전환의 속도가 곧 느려질 것 같지 않은 상황에서 조직은 고객을 최대한 유지하고 효율적으로 운영하며 고객에게 지속적인 서비스를 제공할 수 있는 도구가 필요합니다.

AI 지원 자동화는 중요 품질 엔지니어링 프로세스를 포함한 다양한 프로세스를 최적화하고 향상시키는 강력한 리소스입니다. 시각적 AI, 위험 AI 및 자가 치유 AI를 자동화와 결합함으로써, 품질 엔지니어는 그렇지 않으면 포착되지 않았을 수도 있는 애플리케이션 내의 문제를 더 잘 파악하고 해결할 수 있습니다.

특히 품질 엔지니어링은 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 필수적이고 중요한 부분이기 때문에 AI 지원 자동화를 활용하면 소프트웨어 엔지니어링의 가장 기본적인 측면을 높이고 보다 강력하고 신속한 솔루션을 만들 수 있습니다.