Bandymų įrankių rinka, kurioje naudojamas dirbtinis intelektas
Testavimo įrankiai su dirbtinio intelekto pagalba – tai programinės įrangos programos, kuriose naudojami dirbtinio intelekto (DI) metodai, tokie kaip mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterinis matymas ir gilusis mokymasis, siekiant automatizuoti ir patobulinti įvairius programinės įrangos testavimo aspektus, pavyzdžiui, testų generavimą, vykdymą, analizę ir priežiūrą. Su dirbtiniu intelektu susijusios testavimo priemonės gali padėti programinės įrangos kūrėjams ir testuotojams pagerinti savo programinės įrangos produktų kokybę, efektyvumą ir patikimumą, taip pat sumažinti testavimui reikalingas išlaidas ir laiką.
Tikimasi, kad artimiausiais metais pasaulinė testavimo priemonių su dirbtiniu intelektu rinka smarkiai augs dėl vis platesnio dirbtinio intelekto technologijų diegimo įvairiose pramonės šakose, pavyzdžiui, valdžios, bankininkystės, finansinių paslaugų, draudimo, sveikatos priežiūros, mažmeninės prekybos, gamybos ir telekomunikacijų.
Dirbtinio intelekto priemonės didina rinkos pajamas iki neregėtų aukštumų ir sukelia revoliuciją testavimo srityje.
Kai kurie iš pagrindinių veiksnių, skatinančių dirbtinio intelekto testavimo priemonių rinkos augimą, yra šie:
Didėjanti judrių ir DevOps metodikų, pagal kurias reikia nuolat testuoti ir integruoti programinės įrangos produktus, paklausa, taip pat didėjantis programinės įrangos programų sudėtingumas ir dydis kelia iššūkių rankiniam testavimui ir tradicinėms testavimo priemonėms.
Didėjantis poreikis didinti naudotojų patirtį ir klientų pasitenkinimą, todėl reikia testuoti programinės įrangos produktus įvairiais aspektais, pavyzdžiui, funkcionalumo, patogumo, prieinamumo, saugumo ir našumo, taip pat didėjantys naudotojų lūkesčiai dėl greitesnio ir sklandesnio programinės įrangos pristatymo ir atnaujinimo.
Naujų technologijų, tokių kaip debesų kompiuterija, daiktų internetas (IoT), didieji duomenys ir blokų grandinė, atsiradimas, dėl kurių atsiranda naujų galimybių ir iššūkių programinės įrangos testavimui, taip pat didėjantis dirbtinio intelekto pagrindu veikiančių testavimo priemonių, kurios suteikia įvairių privalumų, pavyzdžiui, tikslumo, mastelio keitimo, pritaikomumo ir intelekto, prieinamumas ir įperkamumas.
Kai kurie iš pagrindinių iššūkių, su kuriais susiduria AI įgalintų testavimo priemonių rinka, yra šie:
Dėl to, kad nėra standartizacijos ir AI įgalintų testavimo priemonių reguliavimo, gali kilti etinių, teisinių ir socialinių problemų, tokių kaip duomenų privatumas, saugumas, atskaitomybė ir skaidrumas, taip pat gali kilti poreikis laikytis įvairių konkrečios pramonės šakos standartų ir gairių, tokių kaip ISO, IEEE ir ISTQB.
kvalifikuotų ir patyrusių specialistų, galinčių projektuoti, kurti ir naudoti dirbtinio intelekto pagrindu veikiančias testavimo priemones, trūkumas ir poreikis nuolat mokyti ir šviesti esamus darbuotojus, nes dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios testavimo priemonės sparčiai tobulėja ir reikalauja naujų įgūdžių ir žinių.
Didelės pradinės investicijos ir didelės AI įgalintų testavimo priemonių priežiūros išlaidos, kurios gali atgrasyti kai kurias mažąsias ir vidutines įmones ir besiformuojančias rinkas nuo jų diegimo, ir techniniai AI įgalintų testavimo priemonių apribojimai ir iššūkiai, pavyzdžiui, duomenų kokybė, integracija, patvirtinimas ir patikra.
Siekdami įgyti konkurencinį pranašumą ir išplėsti savo pozicijas rinkoje, šie rinkos dalyviai taiko įvairias strategijas, tokias kaip produktų inovacijos, kūrimas ir įvedimas į rinką, susijungimai ir įsigijimai, partnerystė ir bendradarbiavimas, moksliniai tyrimai ir technologinė plėtra.
Su dirbtiniu intelektu susijusių testavimo priemonių rinka segmentuojama pagal komponentus, diegimą, galutinio naudojimo pramonę, taikymą, technologiją ir regioną. Rinka pagal komponentus skirstoma į dvi kategorijas – sprendimus ir paslaugas. Rinka skirstoma į du diegimo tipus – debesijos ir vietinius. Pagal galutinio naudojimo pramonę rinka skirstoma į valdžios, draudimo, sveikatos priežiūros, mažmeninės prekybos, gamybos, telekomunikacijų ir kitas sritis. Pagal taikymą rinka skirstoma į funkcinio testavimo, našumo testavimo, suderinamumo testavimo, saugumo testavimo, tinkamumo naudoti testavimo ir kitas sritis. Pagal technologiją rinka skirstoma į mašininio mokymosi, natūralios kalbos apdorojimo, kompiuterinės regos ir gilaus mokymosi segmentus. Pagal regionus rinka analizuojama Šiaurės Amerikoje, Europoje, Azijos ir Ramiojo vandenyno regione, Lotynų Amerikoje, Artimuosiuose Rytuose ir Afrikoje.
