บริษัทที่ปรึกษาการใช้ข้อมูลผ่านเทคโนโลยี อย่าง Predictive เอา AI มาประยุกต์ใช้กับทีม Quality assurance (QA) หรือ ทีม Tester อย่างไรบ้าง

การปฏิวัติทางเทคโนโลยีด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในหลายๆ ด้าน รวมถึงบทบาทของ Quality assurance (QA) หรือ Tester ข้อมูลด้วยเช่นกัน ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทอย่างมาก บทบาทของ Quality assurance (QA) หรือ Tester ข้อมูลจึงต้องมีการปรับตัวและพัฒนาทักษะใหม่ๆ เพื่อให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงนี้

Predictive เราเองก็ใช้ Generative AI อย่าง Chat GPT หรือ Gemini เข้ามาช่วยในการหาข้อมูลเบื้องต้น ตัวอย่างเช่น

1. ค้นหาข้อมูล: Generative AI สามารถเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์ เอกสารทางเทคนิค และฟอรัมออนไลน์ ช่วยให้ QA/Tester ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่พบเจอได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

2. วิเคราะห์ปัญหา: Generative AI สามารถวิเคราะห์ข้อความและโค้ดเพื่อระบุสาเหตุของปัญหา ช่วยให้ QA/Tester เข้าใจปัญหาได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และสามารถหาทางแก้ไขที่ตรงประเด็น

3. เสนอ Solution: Generative AI สามารถเสนอ Solution ที่หลากหลายสำหรับปัญหาที่พบเจอ ช่วยให้ QA/Tester มีตัวเลือกในการแก้ไขปัญหาได้หลายทาง และสามารถเลือกวิธีที่เหมาะสมที่สุดกับสถานการณ์

หากธุรกิจใครมีข้อมูลและสงสัยว่า Quality assurance (QA) หรือ Tester มีความสำคัญอย่างไร ทำไมการเก็บ Data จึงต้องมี Quality assurance (QA) หรือ Tester ในการตรวจสอบ สามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่นี่ https://predictive.co.th/blog/data-tester-is-matter/

AI ส่งผลต่อบทบาทของ Quality assurance (QA) หรือ Tester ข้อมูลอย่างไร

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data-driven insights): AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบ ระบุรูปแบบและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น QA/Tester สามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาที่สำคัญก่อน
• การทดสอบแบบจำลอง (Simulation Testing): AI ช่วยสร้างสถานการณ์จำลองที่ซับซ้อน QA/Tester สามารถทดสอบระบบในสถานการณ์ที่หลากหลาย มั่นใจว่าระบบทำงานได้อย่างถูกต้อง
• การออกแบบการทดสอบ (Test Design): AI ช่วยออกแบบชุดทดสอบที่มีประสิทธิภาพ QA/Tester สามารถใช้เวลาคิดวิเคราะห์กลยุทธ์การทดสอบ ออกแบบชุดทดสอบที่เหมาะสมกับระบบ
• การสื่อสารผลลัพธ์ (Communication of Results): AI ช่วยวิเคราะห์ผลลัพธ์การทดสอบ นำเสนอข้อมูลเชิงลึก QA/Tester สื่อสารผลลัพธ์ให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องเข้าใจง่าย

สิ่งที่ควรคำนึงเมื่อใช้ AI

ความปลอดภัยของ AI ในการทดสอบข้อมูล: QA/Tester จำเป็นต้องมั่นใจว่า AI ที่ใช้นั้นปลอดภัย ป้องกันข้อมูลรั่วไหล

สรุป

AI ส่งผลต่อบทบาทของ Quality assurance (QA) หรือ Tester ข้อมูลในหลายแง่มุม ดังนั้น QA/Tester จำเป็นต้องพัฒนาทักษะใหม่ ปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยี และมุ่งเน้นไปที่การออกแบบ กลยุทธ์ และการสื่อสาร เพื่อให้มั่นใจว่าระบบข้อมูลมีคุณภาพสูง

ธุรกิจทุกประเภทที่ใช้ข้อมูลในการดำเนินงาน ล้วนมีความจำเป็นต้องใช้ Quality assurance (QA) หรือ Tester เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง แม่นยำ ของข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสร้างความมั่นใจให้กับลูกค้า

Predictive เราไม่ได้ทำแค่ทดสอบ Bug หรือทดสอบหน้าเว็บที่ลูกค้าใช้ทั่วไปแต่จะเราทำทั้งการทดสอบ และวิเคราะห์ข้อมูล โดยดูจากเป้าหมายของลูกค้าว่า ต้องการเอาข้อมูลไปใช้ในการทำอะไร และ หากทำแล้วสิ่งๆนั้นจะต้องเกิดประโยชน์มากที่สุดแก่ลูกค้า หากต้องการคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญด้าน Data สามารถติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษาเบื้องต้น ฟรี! หรือ กรอกรายละเอียดข้างล่างเพื่อให้ทีมงานเราติดต่อกลับได้เลยครับ