По прогнозам Gartner, исследовательской консалтинговой компании, специализирующейся на рынках ИТ, к концу 2024 года, 75% организаций перейдут от пилотных проектов к внедрению ИИ. Для того, чтобы внедрять инновации в мире пост-COVID, лидерам в области данных и аналитики потребуются постоянно увеличивающиеся скорость и масштаб анализа с точки зрения обработки информации и доступности, чтобы добиться успеха перед лицом беспрецедентных рыночных изменений.
Технологии нового поколения доказывают свою колоссальную роль в ускорении цифровой трансформации и позволяют организациям повышать качество процессов. В то же время, тестирование ПО также играет ключевую роль в обеспечении трехфакторного преимущества: скорость, польза и качество.
На данный момент, будущее рядом, изменения будут массовыми и во многих отношениях, - ИИ будет внедрен для выполнения ряда действий, включая взаимодействие с конечными пользователями. Это справедливо практически для всех технологий, которые набирают популярность и открывают новые возможности для бизнеса: большие данные, умные машины, интернет вещей и робототехника. Хотя, для предприятий важно использовать эти технологии, им также необходимо принять их с полной уверенностью и обеспечить их актуальность лично для своего бизнеса, - новые технологии будут работать только тогда, когда они будут сопоставлены с бизнес-целями.
Обеспечение качества и тестирование ПО необходимы предприятиям для внедрения технологий с целью повышения рентабельности бизнеса. В этом контексте организации оценивают, как гибкая разработка может помочь им в усилиях для осуществления цифровой трансформации, - например, почему внедрение DevOps становится приоритетом, и как это может помочь лучше понять своих потребителей и удовлетворить их требования.
ИИ в стране тестирования ПО
Искусственный интеллект (Artificial intelligence) определенно набирает обороты и внедряется в самых разных отраслях. ИИ помогает системам выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта. В компьютер может поступать огромное количество наборов данных, в которые затем добавляют логику и шаблоны, чтобы проанализировав, сделать соответствующие выводы. Контроль качества и тестирование необходимы для установления действительного соединения между похожими парами входа и выхода.