Tekoäly muuttaa tapaa, jolla kehitämme ja testaamme ohjelmistoja. Eri projekteissa ja toimialoilla laadunvarmistuksen merkitys kasvaa ja saa uusia vivahteita, mikä tekee siitä entistä kiinnostavampaa. Tässä on ajatuksiamme käynnissä olevista muutoksista, joita tekoäly tavalla tai toisella aiheuttaa.

Selkeästä logiikasta arvaamattomiin tuloksiin

Ohjelmistot olivat aiemmin jotakin, jota voitiin lukea, ymmärtää ja käsitellä loogisesti. Tekoälyjärjestelmien myötä näin ei enää aina ole. Selkeän, jäljitettävän logiikan sijasta kohtaamme usein tuloksia, joita muovaavat monimutkaiset mallit, dynaamiset kontekstit ja joskus satunnaisuus.

Tämä muuttaa laadunvarmistuksen roolia. Kyse ei ole enää vain oikeaksi vahvistamisesta tiukassa mielessä, vaan luottamuksen rakentamisesta järjestelmiin, joita ei voida täysin selittää. Esimerkiksi sama syöte suosittelujärjestelmässä voi tuottaa eri tuloksia ajan tai käyttäjäkontekstin mukaan. Kaikkien tulosten jäljittämisen sijasta on tärkeämpää ymmärtää järjestelmän toimintamallit.

Testidatasta strateginen voimavara

Tekoälyn kanssa testidatan laatu ja monimuotoisuus ovat tärkeämpiä kuin koskaan ennen. Geneerinen testidata ei enää riitä. Tarvitaan dataa, joka heijastelee todellista maailmaa, mukaan lukien sen poikkeamat ja reunatapaukset, samalla kun otamme huomioon tietoturvan ja yksityisyyden.

Monissa tekoälyprojekteissa tällaisen testidatan valmistelu ja hallinta ovat yksi koko laadunvarmistusprosessin strategisimmista vaiheista. Esimerkiksi terveydenhuollossa pienetkin variaatiot oireiden ilmaisussa voivat johtaa täysin erilaisiin tuloksiin diagnostiikkamalleissa. Tästä syystä huolellisesti suunniteltu ja asiayhteyteen perustuva datan käsittely on kriittistä.

Laadunvarmistus läpi elinkaaren, ei vain ennen julkaisua

Ajatus siitä, että testaus on vain yksi vaihe ennen julkaisua, on vanhentunut, ja tekoäly tekee tästä entistäkin selvempää. Laatu alkaa aikaisessa vaiheessa, kun kyseenalaistetaan oletuksia, arvioidaan suunnittelun lähtökohtia ja kartoitetaan riskejä. Laadunvarmistus ei myöskään pääty julkaisuun, vaan siihen kuuluu järjestelmien tuotantokäytön seurantaa ja niiden todellisesta käytöstä oppimista.

Esimerkiksi tekoälypohjaiset työkalut voivat menettää suorituskykyään viikkojen kuluessa lanseerauksen jälkeen, jos niiden taustadata muuttuu. Tästä syystä palautesilmukat ja jatkuva seuranta ovat nyt perusosa laadunvarmistuksen työkalupakkia.

Ymmärrä, mitä ja ketä varten testataan

Kun yhä suurempi osa ohjelmistosta tuotetaan tai muovautuu tekoälyn avulla, laadunvarmistus tarkoittaa yhä enemmän tulosten kuin pelkän koodin arviointia. Tämä tarkoittaa käytettävyyden, oikeudenmukaisuuden, säädöstenmukaisuuden ja luotettavuuden tarkastelua. Se tarkoittaa kysymyksiä kuten: onko tämä järjestelmä sopiva kaikille käyttäjille, joille se on tarkoitettu, kaikissa käyttöympäristöissä?

Esimerkiksi finanssialalla laadunvarmistukseen sisältyy nyt myös sen varmistaminen, että tekoälyn tuottamat asiakasraportointitiedot eivät ole vain tarkkoja ja ymmärrettäviä, vaan myös tiukkojen säädösten mukaisia. Tämä on laajempi vastuualue, joka vaatii yhteistyötä, kriittistä ajattelua ja laajempaa käsitystä siitä, mitä ”laatu” todella tarkoittaa.

VALAn näkökulma

Me VALAlla uskomme, että laatu ei synny vain lopputuotteessa. Se rakentuu prosesseista, ihmisistä ja päätöksistä, jotka ohjaavat tekemistä. Tekoäly ei muuta tätä perustaa. Päinvastoin, se nostaa vaatimustasoa. Haluamme auttaa asiakkaitamme ja itseämme sopeutumaan, oppimaan ja johtamaan vastuullisesti.

• Blog
|
• QA
|
• Tekoäly