PH_wp_[EN]_collaboration, man and worman working together

AI Utbildningar

Håll dig i framkant med AI-drivna tester. Lär dig hur du integrerar och optimerar generativ AI i dina arbetsflöden.

Effektivisera test med AI

Nyttja kraften av Gen AI in i testningen

Generativ AI förändrar sättet vi arbetar på och skapar nya möjligheter för effektivitet och innovation. Men många team stöter på utmaningar när det gäller att fullt ut dra nytta av dess potential, ofta på grund av kompetensbrist, begränsade resurser och etiska överväganden. Utan rätt strategi riskerar AI att förbli underutnyttjad, vilket begränsar dess påverkan på produktivitet och problemlösning.

För att möta dessa utmaningar har vi utvecklat en utbildningskurs som ger testare verktygen att integrera Generativ AI i sina arbetsflöden och optimera sina processer.

Vår utbildning ger dig och ditt team de färdigheter som krävs för att dra nytta av AI och förbättra både beslutsfattande och produktivitet. Genom praktisk erfarenhet av stora språkmodeller (LLM) får du en djupare förståelse för deras styrkor, begränsningar och etiska aspekter – inga programmeringskunskaper krävs.

Lär dig att formulera precisa prompts som förbättrar AI:s noggrannhet, minskar bias och påskyndar genereringen av testfall. Genom praktiska övningar får du insikt i hur AI fungerar som en assistent som kompletterar dina färdigheter utan att ersätta din roll.

Med kontinuerlig support får du tryggheten att integrera AI smidigt i dina testprocesser, öka effektiviteten och behålla full kontroll. Oavsett om du är ny inom AI eller har erfarenhet ger denna utbildning dig en konkurrensfördel genom att hjälpa dig utnyttja AI på ett strategiskt och effektivt sätt.

Vi hjälper dig

Optimera AI för smartare, snabbare och pålitliga tester

AI Prompting & Frågor Lär dig hur du skapar exakta prompts för att interagera med LLM:er för generering av testfall, felsökning och utforskande testning.

Etisk och ansvarsfull AI-användning Adressera viktiga utmaningar som partiskhet, säkerhetsrisker, regulatoriska problem och miljöpåverkan av AI-driven testning.

Förbättra noggrannheten Utveckla strategier för att validera och förfina AI-genererade data, säkerställa konsekvens och minimera vilseledande eller partiska resultat.

Integration i arbetsflöden Förstå hur man integrerar AI i befintliga testprocesser och utvecklar bästa praxis för att arbeta tillsammans med AI.

Utvärdera AI-modeller Lär dig hur du bedömer olika AI-drivna verktyg, jämför LLM:er och väljer rätt AI-lösningar för dina testbehov.

Testtekniker Upptäck praktiska tillämpningar av generativ AI, inklusive automatiserad testgenerering, förutsägelser av defekter och intelligent skapande av testdata.

Ta din testning till nästa nivå

Inkludera Gen AI i ditt testarbete

Vår expertledda utbildningar utrustar dig med kunskap och praktisk erfarenhet för att enkelt införliva generativ AI i dina arbetsflöden. Du får lära dig hur du optimerar testautomatisering, genererar testfall och förbättrar noggrannheten med AI-drivna insikter.

Se vårt utbildningsutbud

FAQ

Vanliga frågor kring AI för testning

Vem är denna utbildning för?

Denna utbildning är utformad för alla som är involverade i mjukvaruutveckling och kvalitetssäkring, inklusive QA-konsulter, utvecklare, projektledare, automationsingenjörer, produktägare, kvalitetsingenjörer och QA-chefer. Oavsett om du är ny på AI eller vill förfina din expertis, ger den här kursen praktisk, praktisk inlärning.

Hur kan AI hjälpa till med programvarutestning?

AI revolutionerar testautomatisering genom att intelligent generera och utföra testfall, vilket kraftigt minskar tiden och arbetsinsatsen för repetitiva uppgifter. Genom att analysera stora datamängder förbättrar AI testtäckningen, identifierar mönster i defekter och förutser områden med hög risk för fel. AI-drivna testverktyg anpassar sig dessutom till förändringar i mjukvaran, vilket minskar behovet av manuellt testunderhåll och ökar tillförlitligheten hos automatiserade tester.

AI underlättar också riskbaserad testning genom att prioritera testfall utifrån deras potentiella påverkan och sannolikhet för fel, vilket säkerställer att de mest kritiska områdena testas noggrant. Inom utforskande testning optimerar AI arbetsflöden genom att föreslå edge-fall, automatisera skapandet av testdata och effektivisera teststrategin.

Dessutom ger AI-drivna analyser realtidsinsikter om mjukvarans kvalitet, vilket gör det möjligt att identifiera avvikelser och upptäcka dolda problem tidigare i utvecklingscykeln. Genom att integrera AI i testprocessen kan team arbeta mer effektivt, minska risker och säkerställa en högre kvalitet i sina leveranser.

Kan AI helt ersätta manuell testning?

Nej, AI är en kraftfull assistent men kan inte helt ersätta mänskliga testare. AI är utmärkt på automatisering, mönsterigenkänning och hantering av repetitiva uppgifter, men mänsklig expertis är avgörande för utforskande testning, kritiskt tänkande och tolkning av komplexa scenarier. Kombinationen av AI och mänskliga testare ger den bästa balansen mellan effektivitet och kvalitet.

Vilka etiska farhågor bör vi överväga när vi använder AI i tester?

AI i testning erbjuder många fördelar, men det medför också viktiga etiska aspekter som måste hanteras för att säkerställa rättvis, säker och ansvarsfull användning.

AI-bias och rättvisa – AI-modeller kan ärva fördomar från träningsdata, vilket kan leda till snedvridna eller orättvisa testresultat. För att minska bias är det viktigt att använda mångsidiga och representativa datauppsättningar samt att kontinuerligt validera AI-genererade resultat.
Datasekretess och säkerhet – AI-driven testning involverar ofta hantering av stora mängder känslig information. Det är avgörande att säkerställa efterlevnad av regelverk som GDPR, HIPAA och ISO-standarder för att skydda användarnas integritet och förhindra obehörig dataexponering.
Ansvar och transparens – AI-genererade testresultat, defektförutsägelser och riskbedömningar måste vara spårbara och förklarliga. Organisationer bör säkerställa att AI-drivna beslut kan granskas och valideras av mänskliga testare.
Övertillit till AI – AI kan förbättra effektiviteten, men testare bör inte blint förlita sig på AI-genererade resultat. Mänsklig tillsyn krävs för att tolka AI:s analyser, validera testfall och säkerställa att resultaten är relevanta och användbara.
Etisk användning av AI i testautomation – AI bör ses som ett verktyg som kompletterar testare, snarare än en ersättning. Ett balanserat förhållningssätt är avgörande för att AI ska stärka mänskligt omdöme och kritiskt tänkande istället för att ersätta det.
Regelefterlevnad – AI-drivna testprocesser måste överensstämma med branschregler och etiska riktlinjer för att minimera juridiska risker och säkerställa ansvarsfull AI-användning i testmiljöer.

Genom att adressera dessa etiska frågor kan AI användas på ett hållbart och ansvarsfullt sätt för att förbättra mjukvarutestning utan att kompromissa med rättvisa, säkerhet eller transparens.

Vilka är de framtida trenderna för AI inom testning?

AI inom mjukvarutestning utvecklas i snabb takt, och flera viktiga trender formar dess framtid:

Självlärande testautomatisering – AI-drivna verktyg lär sig kontinuerligt av tidigare testkörningar, anpassar sig till förändringar i mjukvaran och uppdaterar testfall automatiskt. Detta minskar underhållsinsatserna och gör testprocessen mer dynamisk.
Prediktiv analys för testning – AI kan analysera historisk data, identifiera mönster och förutsäga var defekter troligtvis kommer att uppstå. Detta gör det möjligt för team att fokusera proaktivt på högriskområden och förebygga problem innan de påverkar produktionen.
Autonoma tester – AI-drivna bots kommer att kunna genomföra tester självständigt, analysera resultat och generera nya testscenarier utan mänsklig inblandning, vilket förbättrar både effektivitet och testtäckning.
AI-stödd utforskande testning – AI kommer att hjälpa testare genom att föreslå testscenarier, identifiera edge cases och lyfta fram kritiska områden som behöver ytterligare undersökning baserat på tidigare defekter och applikationsbeteende.
Intelligent defektanalys och rotorsaksdetektion – AI hjälper till att snabbt identifiera grundorsaken till fel, kategorisera defekter och rekommendera korrigeringar, vilket gör felsökningsprocessen mer effektiv och träffsäker.

Genom att integrera dessa AI-drivna tekniker kan mjukvarutestning bli mer intelligent, automatiserad och proaktiv, vilket leder till snabbare utvecklingscykler och högre kvalitet i mjukvaruleveranser.

Relaterat innehåll