“La IA reemplazará a QA”. Esta no es la primera vez que escuche esta afirmación. Pero cuando alguien me lo dijo directamente, les pedí que mostraran cómo y simplemente no podían hacerlo.
Mi cofundador Guy y yo comenzamos este intercambio pronto para lanzar nuestra segunda compañía Blinki también. Ahora, nos centramos en nuestros esfuerzos para crear un ingeniero de pruebas de IA completamente autónomo.
Hemos creado una plataforma avanzada que no solo pudo comprender las aplicaciones bajo el experimento, produciendo y manteniendo fuertes demandas de prueba, así como también restaurada de forma independiente de la falla.
Me complace decir que la tecnología ha funcionado. Sin embargo, desde hablar con numerosas iniciativas globales, había una preocupación continua sobre la fe y el control, no la efectividad de los equipos de IA.
CEO y cofundador, Blinkio.
Cambiar restricciones a la izquierda
A lo largo de la industria, vemos que las empresas tienen una presión intensa para publicar software más rápido que nunca.
Se introdujeron métodos como Agil, CI/CD, Divops y Shift Left para acelerar la distribución sin comprometer todos los valores. Sin embargo, cuando el cambio salió de la izquierda, su intención original a menudo era mal entendida o incorrecta.
Básicamente, con el propósito de malversar las pruebas antes del ciclo de vida del desarrollo, el cambio a menudo elimina la alineación o el papel de control de calidad dedicado.
Se pidió a los desarrolladores que verificaran su precisión no solo para crear características pronto sino sin legitimidad independiente. En el papel, puede estar presente como una forma efectiva de trabajar; Sin embargo, en realidad, las consecuencias son claras.
Por experiencia, los desarrolladores carecen de entusiasmo por probar su propio código y, como resultado, la cobertura a menudo está dispersa.
Desde mi punto de vista, el cambio no falló porque era inherentemente defectuoso; Más bien falló porque aún no estaba completo y listo para usar la forma en que debería hacerse.
Creo que la implementación exitosa del turno izquierdo es revisar los modelos de colaboración, definir la responsabilidad compartida e incrustar la calidad en la Bicicleta Life Software.
Las partes que trabajan en él no solo escriben pruebas antes, sino que se evalúan los riesgos, cómo se definen los requisitos y reescriben la reacción a mejorar la mejora continua.
Simplemente eliminando el control de calidad y una economía falsa tomada por la compensación de la innovación. Créeme cuando digo que no funciona.
Donación: Características
Hoy, la inteligencia artificial está lista para darle al cambio una segunda oportunidad. Sin embargo, la adopción generalizada sigue obstruida por una barrera nueva y creciente, es algo que me gusta decir ‘Foi’, que es el miedo a la IA.
Este miedo no está involucrado en la ciencia ficción. Se está reemplazando incluso entre el personal más innovador. El miedo a ser responsable de la decisión tomada por los sistemas de que no entienden.
Lo más importante, se trata del miedo a renunciar al control en la tecnología introducida sin una explicación o transparencia adecuada.
Según la teoría, creo que la mayoría de los fundadores de tecnología estarán de acuerdo en que la IA debería ser aceptada. En la práctica, a menudo se introduce como una caja negra, y todavía se ve como obligatoria.
Se espera que las partes confíen en algo que no pueden interrogar. En cambio, daña la confianza y la resistencia al combustible. He sido testigo de cuán rápido se puede disolver la resistencia cuando las personas son invitadas al proceso de adopción de AI.
Cuando las partes pueden comprender completamente cómo funciona realmente la IA y la forma en que prioriza las pruebas y por qué se transfiere fallas específicas, toda su perspectiva se transfiere.
Las partes que comienzan con la duda ahora están utilizando nuestra plataforma para manejar miles de pruebas de forma autónoma. Esta transformación se llevó a una mezcla no solo sobre tecnología sino también sobre transparencia y control una vez desarrollado.
Líderes en AI – Un aspecto personal
Creo que la fe es la clave para la adopción de la tecnología. Además, creo que en cualquier grupo que diga estas tecnologías y las ayude a implementarlas también es útil.
Trabajar en IA y tecnología profunda como fundadora significa que a menudo navegan por obstáculos sutiles e infinitos. Por lo general, hay una expectativa tácita de demostrar la propia autoridad técnica. Estos reflejan estimaciones profundas sobre quién se considera calificado para ayudar a las empresas a crear su futuro con IA.
Lo que me ha ayudado personal y profesionalmente es la visibilidad. Cuando se ve a las mujeres que las empresas de IA establecen y el liderazgo y no simplemente usan IA, se hace, desafía la raíz de manera algo profundamente.
Es por eso que no soy solo como orador en los eventos, sino también en el grupo de consultoría, el panel y la conversación individual. Es para convertir la IA y ayudar a la aceptación.
Para mí, la inclusión debe salir de la representación. Requiere acceso al efecto. Esto significa estar presente en las habitaciones donde se toman decisiones sobre tecnología, ética e influencia. Creo que el futuro de la IA debería coordinarse utilizándolo.
Decodificación del lenguaje de AI
En el paisaje actual, la inteligencia artificial a menudo está rodeada por una abrumadora capa de jerga. LLMS, agentes, redes neuronales y sistemas autónomos a partir de datos sintéticos. Aunque la terminología relacionada con la IA puede ser terrible, debe entenderse.
La IA debe ser responsable en los dominios altos de Strik, como las pruebas de software de salud, finanzas y empresas. Las partes no son solo lo que sucedió, sino saber por qué. Otro es el sistema de comportamiento del agente que funciona de forma autónoma para los humanos.
Este tipo de funcionalidad ya está presente en la plataforma AI moderna. Pero para usarlo de manera segura y efectiva, los equipos deben poder monitorear y ajustar cómo funcionan los sistemas de IA en tiempo real. Excepto por ello, eso es casi imposible crear la confianza más necesaria.
El futuro de AI: tranquilo, fuerte e integrado
No creo que la IA cambie el mundo a través de una época dramática. Creo que sus efectos más poderosos serán mudos y en la infraestructura, sucederá bajo la interfaz del usuario y detrás de la pantalla.
La IA, lista para el futuro, no necesariamente se declarará con una demostración brillante. Sus contribuciones no están en el título, en la estabilidad del lanzamiento, en un ciclo de recuperación rápido y los equipos que envían el software se medirán con confianza.
Este cambio volverá a superar el valor que ponemos en el poder humano. Las tareas mecánicas recurrentes y recurrentes de la IA automáticamente, las habilidades que se cultivan hacia la prominencia son la capacidad de enmarcar la curiosidad, los pensamientos estratégicos y los problemas complejos.
En mi opinión, estas son las características que no son solo una de las habilidades técnicas, sino también la definición de liderazgo efectivo en un mundo habilitado para AI.
Las empresas que tendrán éxito en el futuro están integrando la IA de manera reflexiva. Aquellos que consideran el principio de diseños con fe, calidad e interpretación, y no se establecen para el éxito. También creo que la IA no muestra a la IA como un reemplazo de la intuición humana, pero uno funcionará tan bien como uno de ellos.
Créeme cuando digo que la IA no reemplazará a los trabajadores. Sin embargo, creo que ignorar su potencial o implementarlo sin transparencia puede evitar el futuro de su organización.
Cuando el turno se fue? Ha sido menos que la primera vez. Pero creo que tenemos la oportunidad de intentarlo nuevamente con la aplicación adecuada de la IA, esta vez con el equipo, la mentalidad y la visibilidad para hacerlo correcto.
Hemos presentado los mejores modelos de idiomas grandes (LLM) para la codificación.
Este artículo fue producido como parte del canal de Insight Specialist TechRaderPro, donde somos la mejor y brillante mente brillante en la industria de la tecnología. Las opiniones publicadas aquí están en el autor y no son esenciales para TechroderPro o Future PLC. Si está interesado en contribuir, busque más aquí:
