Testy oprogramowania pozwolą otrzymać poprawny produkt
Każdy program komputerowy, który oddajemy użytkownikowi końcowemu musi być pozbawiony błędów. Wiele firm korzysta ze skomplikowanych procedur testowych, które trwają równolegle z kodowaniem i wszystkimi innymi elementami tworzenia oprogramowania.
Wyzwania związane z testowaniem są coraz większe, a ich rozwiązania mają nieograniczoną liczbę sytuacji wymagających sztucznej inteligencji do ich dokładnego przetestowania. Różne implementacje sztucznej inteligencji wykorzystujące algorytmy oparte na uczeniu maszynowym zostaną wkrótce osadzone w aplikacjach, aby wykonywać zadania zarezerwowane kiedyś dla ludzi. Chociaż rozwiązania z zakresu automatyzacji testów w obszarze inteligencji nie są jeszcze dobrze ugruntowane, nieuniknione jest przejście do większej inteligencji w testowaniu. Automatyzacja poznawcza, uczenie maszynowe, samo naprawianie się i analiza predykcyjna są obiecującymi nowymi technologiami dla przyszłości automatyzacji testów. Przyjęcie inteligentniejszych rozwiązań automatyzacyjnych ma zasadnicze znaczenie dla testowania nowych inteligentnych aplikacji i produktów w szybko zmieniających się środowiskach biznesowych.
Zarządzanie ogromnymi ilościami danych, które są stale przesyłane na różne platformy, wymaga wyjątkowego podejścia do testowania, ponieważ tradycyjne techniki nie są już w stanie sobie z tym poradzić.
Warto przeprowadzić testy integracyjne z innymi rodzajami oprogramowania i platformami na których oprogramowanie będzie docelowo działało. Musimy mieć pewność że będzie ono kompatybilne ze starszymi wersjami oprogramowania. Obecnie także kładzie się nacisk na poprawne działanie na urządzeniach mobilnych. Testowanie dużych zbiorów danych ma na celu sprawdzenie jakości danych i weryfikację przetwarzania danych. Kontrola jakości danych obejmuje różne cechy, takie jak zgodność, dokładność, powielanie, spójność, ważność czy kompletność danych. Weryfikacja przetwarzania danych obejmuje testy wydajnościowe i funkcjonalne. Testowanie dużych zbiorów danych wymaga wysokiego poziomu umiejętności testowania, ponieważ przetwarzanie jest bardzo szybkie.