Контроль качества (quality assurance, QA) имеет огромное значение. Если общественность сочтет, что компании все равно, она уйдет в другое место. Более того, низкое качество может стать опасным, если дефекты станут причиной травм или других осложнений. Помочь в обеспечении качества может искусственный интеллект. Портал Information Age приводит семь примеров, а также советы по использованию ИИ в QA, которые вы можете взять на вооружение для своей организации.

1. Приоритизация тест-кейсов

QA включает в себя ряд различных этапов и задач, которые связаны между собой, чтобы гарантировать, что ошибки и дефекты будут устранены до того, как продукт попадет к клиенту. Однако для того, чтобы все это было выполнено должным образом, сотрудникам необходимо определить приоритеты, установив какие активности должны быть выполнены немедленно, а какие могут подождать. Это гарантирует, что бдительность будет хорошо сбалансирована со своевременностью на протяжении всего цикла QA.

Факторы, которые обычно необходимо принимать во внимание, включают покрытие кода, анализ рисков и критичность для бизнеса. Существуют инструменты отбора на основе ИИ, которые могут быть использованы, чтобы помочь персоналу определить, с чего начать. Для этого такие инструменты анализируют код, документы и поведение.

Используя ИИ для определения приоритетов тестирования в процессе обеспечения качества, пользователи могут быть спокойны относительно отсутствия пробелов в процессе и что все сотрудники находятся на одной волне в отношении прогресса и того, что необходимо сделать.

2. Помощь разработчикам в выпуске ПО без ошибок

Одной из областей, где ИИ доказывает свою полезность для обеспечения качества, является разработка ПО. ИИ особенно хорошо подходит для регрессионного тестирования.

Этот подход требует проверки того, что ранее протестированные версии ПО продолжают работать так, как ожидалось, после внесения изменений в код. Кроме того, ИИ может помочь в создании новых тест-кейсов. Некоторые модели ИИ могут распознавать или придумывать сценарии без предварительного ознакомления с ними.

Если вы рассматриваете использование ИИ для помощи в тестировании, определите, какие процессы обычно занимают у людей больше всего времени, или где чаще всего происходят ошибки. Затем оцените, может ли ИИ избежать некоторых из этих проблем и ускорить шаги, которые обычно выполняют тестировщики, проверяя, все ли в порядке с новым ПО.

Также следует помнить, что использование ИИ для тестирования ПО лучше всего работает при наличии большого набора данных. Именно поэтому необходимо тщательно обучать модели ИИ, а не делать поспешных шагов.

3. Сокращение случаев заболеваний пищевого происхождения

Из-за болезней пищевого происхождения в США ежегодно заболевают 48 млн. человек, а 128 тыс. попадают в больницу. Компании, производящие любые потребительские товары, должны строго придерживаться на своих предприятиях надлежащей практики, чтобы не допустить упущений, которые могут привести к пищевым отравлениям и отзыву продуктов.

Команда Google совместно с исследователями из Гарварда создала модель ИИ, которая, как сообщается, может выявлять возможные проблемы с безопасностью продуктов питания практически в режиме реального времени. Она изучает поисковые запросы пользователей Google, которые имеют данные об их местоположении.

Например, если человек искал что-то на тему пищевого отравления, например, «причины диареи», то ИИ использует данные о местоположении, чтобы увидеть, какие рестораны этот человек недавно посетил. Затем департаменты здравоохранения получают списки заведений, в которых могут быть проблемы, и инспекторы отправляются на расследование.

Хотя Google использовал эту систему только в нескольких городах, ИИ лучше справился с поиском проблем, чем предыдущая система, в которой люди жаловались на недостатки безопасности продуктов питания в ресторанах. Более конкретно, модель ИИ обнаружила небезопасные рестораны в 52,1% случаев, по сравнению с 39,4% при использовании метода, основанного на жалобах.

Возможно, у вашей компании нет таких ресурсов, как у Гарварда и Google. Однако велика вероятность, что ИИ все же поможет и вам. Некоторые инструменты проводят анализ настроений в социальных сетях. Если вы понимаете, что плохие отзывы внезапно посыпались в течение ночи или нескольких часов, вам необходимо разобраться в этом вопросе — независимо от того, что вы продаете.

4. Позволяет людям сосредоточиться на других задачах

Во многих компаниях QA — это лишь одна из обязанностей, которую человек выполняет в течение рабочего дня. Например, у журналистов есть множество задач, которые объединяются для обеспечения качества. Они должны проверять свои источники, следовать руководству по стилю своей организации и проверять опечатки и грамматические ошибки при подготовке материалов.

Некоторые считают, что ИИ поможет журналистам и их редакторам уделять больше времени другим частям рабочего процесса, например, углублению в историю и поиску большего количества людей, готовых дать интервью. Они утверждают, что ИИ не отнимает рабочие места, но меняет методы работы людей и позволяет им больше сосредоточиться на тех обязанностях, которые технологии не могут выполнить так хорошо.

Если вы считаете, что ИИ может поддержать ваши цели в области контроля качества, взяв на себя часть трудоемких задач, которые в вашей организации выполняют люди, ищите целенаправленные и простые в использовании решения. Кроме того, полезно применять метрики, подтверждающие, что ИИ действительно экономит время людей без ущерба для качества.

5. Выявление дефектов до того, как продукция попадет на рынок

Более жесткие рынки и высокая глобальная конкуренция — вот те вещи, которые заставили производителей уделять больше внимания обеспечению качества, чем когда-либо. Компания, которая преуспевает в QA, выполняет свои обещания по удовлетворению потребностей клиентов. Как правило, они включают внедрение обеспечение качества во все аспекты своей деятельности. В производственном секторе легко убедиться, насколько дорогостоящими могут стать проблемы контроля качества, если их не решать.

Многие автомобильные компании используют датчики промышленного Интернета вещей для работы ИИ и контроля качества. Датчики собирают данные, а алгоритмы ИИ анализируют их, чтобы выявить возможные проблемы.

Возможно, самый полезный аспект этого метода заключается в том, что производители могут узнавать о проблемах как можно раньше. Благодаря этому они могут значительно снизить вероятность того, что с конвейера сойдут и будут отправлены покупателям автомобили с дефектными деталями.

Если ваша компания хочет снизить количество дефектов продукции, подумайте, могут ли такие технологии, как датчики или интерфейсы больших данных, дать вам возможность узнать, где начинаются проблемы и почему они возникают. Таким образом, вам будет легче определить, где существуют пробелы в вашем процессе контроля качества и как их устранить.

6. Улучшение и индивидуализация медицинской помощи

Руководители медицинских учреждений используют различные статистические данные для отслеживания результатов лечения пациентов и поиска проблем, которые могут привести к некачественной медицинской помощи. Например, они могут изучать показатели реадмиссии, среднюю продолжительность пребывания в больнице, длительность ожидания приема в отделениях неотложной помощи и т. д. Все эти показатели являются частью оценки уровня качества работы по сравнению с другими медучреждениями.

Больница Flagler во Флориде использует инструменты ИИ для оказания помощи пациентам с высоким риском смертности. Эта технология дает возможность сократить расходы и продолжительность пребывания в больнице. Например, этот инструмент позволяет сэкономить более 1300 долл. прямых переменных расходов на пациента с пневмонией и сократить его пребывание в больнице на два дня.

Вы можете использовать аналогичный подход, выяснив, может ли ИИ улучшить какие-либо статистические данные, основанные на времени или затратах. Как всегда, следует понимать, что уровень качества должен оставаться высоким, даже если другие показатели снижаются.

7. Обеспечение лучших результатов обучения

Обучение, которое проходят сотрудники, также связано с QA. Исследователи из Национального университета Сингапура разработали инструмент, который использует ИИ для адаптации содержания обучения к конкретным пользователям.

По их словам, этот метод улучшает познание больше, чем другие методы обучения. ИИ показал, что люди по-разному реагируют на интенсивность обучения, и индивидуальный подход может способствовать лучшему пониманию.

Один из способов использования ИИ и контроля качества в обучении — отслеживание того, какие модули люди изучали ранее и как они реагировали на различные стили подачи контента, например, видео или аудио.

Контроль качества поддерживает ваш бизнес

Если обеспечение качества является постоянным приоритетом вашего предприятия, это означает, что оно избегает дорогостоящих проблем, которые могут испортить мнение о вас общественности.

Использование ИИ может помочь вам сэкономить время и другие ресурсы при максимальном повышении качества выпускаемой продукции.