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一项新调查显示，在过去 12 个月中，IT 专业人士对使用生成式 AI 作为质量保证和测试工具的态度发生了显著变化。
由 Joe McKendrick 撰写，2024 年 10 月 30 日 2:00 上午 PT
人工智能（AI）是否能解决——或至少部分解决——困扰软件质量的问题？自第一台计算机问世以来，软件质量一直是一个挑战，而在技术网络和解决方案充斥的世界中，这个问题变得更加尖锐。一项新研究指出，生成式 AI（gen AI）正在成为管理质量的重要步骤。
根据 Capgemini 和 Sogeti（Capgemini 集团的一部分）发布的调查，该调查对 1,755 名技术高管进行了调查，越来越多的组织强调在质量工程中纳入生成式 AI。68% 的组织正在使用生成式 AI 来辅助其质量工作。至少 29% 的组织已将生成式 AI 完全整合到其测试自动化流程中，而 42% 的组织正在积极探索其潜力。
大型语言模型和 AI 工具的演变，特别是 Copilot，已经实现了它们与现有软件开发生命周期的无缝集成，引领了质量工程自动化的新一波效率和创新浪潮，由 OpenText 的 Jeff Spevacek 领导的调查团队作者表示。
在去年的软件质量调查中，我们看到组织在 AI 解决方案上的投资有所增加，以推动质量转型议程，Spevacek 和他的合著者写道。然而，相当一部分人对 AI 在质量工程中的价值持怀疑态度。
此外，他们进一步补充说，过去 12 个月中，对 AI 的态度发生了显著变化。大量组织正在从实验转向生成式 AI 的实际规模实施，以支持质量工程活动。我们真正相信我们将在这个领域看到进一步的进展。
然而，将 AI 作为软件质量保证工具并非没有挑战。至少 61% 的受访者担心利用生成式 AI 解决方案可能导致的数。
