Ekonomi
Basın Bülteni- TesterYou, yazılım kalitesinde kullanıcı deneyiminin önemine dikkat çekti
Yazılım ekipleri daha fazla test çalıştırıyor, otomasyona yatırım yapıyor ve yapay
zekâyı süreçlerine dahil ediyor. Ancak bütün testlerin geçmesi, kullanıcıların
sorunlarının çözüldüğü anlamına gelmiyor. Bir uygulama teknik olarak doğru çalışırken
insanlar işlemlerini tamamlamakta zorlanabiliyor. Test kapsamı artarken
ürünün sunduğu değer aynı yerde kalabiliyor. TesterYou Kurucusu Barış Sarıalioğlu'na
göre, yazılım kalitesinin geleceğini konuşurken önce hangi problemi çözmeye
çalıştığımızı sorgulamamız gerekiyor.
Yazılım testinde yıllardır benzer soruları soruyoruz: Nasıl daha fazla hata buluruz?
Test kapsamını nasıl artırırız? Daha çok testi nasıl otomatikleştiririz?
Bu soruların her biri faydalı olabilir. Ama önce şunu anlamalıyız: Kimin, hangi
problemini çözmeye çalışıyoruz? Yanlış tanımlanmış bir problemi çok verimli çözmek,
bizi doğru sonuca götürmez.
Yapay zekâ ile güçlenen test ekipleri
Yapay zekâ, test fikirleri üretmek, verileri incelemek, kod ve hata kayıtları arasındaki
ilişkileri araştırmak gibi işlerde test ekiplerine destek verebiliyor.
Bu desteğin değeri, ekiplerin kazandığı zamanı ve kapasiteyi nasıl kullandığıyla
ortaya çıkıyor.
TesterYou Kurucusu Barış Sarıalioğlu, yapay zekâ yatırımlarının değerlendirilmesinde
insanın rolüne dikkat çekiyor: Test uzmanları azaltılacak bir maliyet kalemi
olarak görülmemeli. Onlar kurumun geliştirebileceği bir değer. Yapay zekâyla
insanların merakını, yaratıcılığını, araştırma ve sorgulama kapasitesini büyütebiliriz.
Daha kısa sürede daha fazla test üretmek kadar, daha önce aklımıza gelmeyen
bir riski fark etmek de önemli. Asıl fırsat, test uzmanlarının daha iyi
gözlem yapmasını, daha güçlü sorular sormasını ve daha bilinçli kararlar almasını
sağlamak.
Bu yaklaşım, kalite çalışmalarında ölçümlerin anlamını da yeniden gündeme getiriyor.
Çalıştırılan test sayısı, otomasyon oranı ve kapsam yüzdesi ekiplerin faaliyetlerini
görünür kılıyor. Bu göstergelerin kullanıcı deneyimi ve iş sonuçlarıyla
bağlantısının ayrıca kurulması gerekiyor.
Bir müşteri ödeme ekranından ayrılıyorsa, hemen daha fazla test yazmaya başlayabiliriz.
Ama önce neden ayrıldığını anlamamız gerekir. Teknik bir hata mı var?
Teslimat ücreti mi geç gösteriliyor? Kullanıcıdan gereksiz bilgi mi isteniyor?
Her ihtimal farklı bir araştırma gerektirir. Testin ilk sorumluluğu, bu ayrımı
yapmamıza yardımcı olacak kanıtı üretmektir.
Yapay zekâ kullanan sistemlerin kalitesi de sorgulanmalı
Yapay zekânın ürünlerin bir parçası olması, test ekiplerinin araştıracağı alanları
genişletiyor. Üretilen yanıtların doğruluğu kadar, farklı koşullarda nasıl değiştiği,
hangi kullanıcı grupları için sorun yarattığı ve insan müdahalesinin
nerede gerektiği de önem taşıyor.
Sarıalioğlu bu değişimi şöyle değerlendiriyor: Yapay zekâ kullanan bir sistemde
tek bir başarılı sonuçla yetinemeyiz. Veri değiştiğinde ne oluyor? Benzer bir
soruya farklı yanıtlar verdiğinde bunu nasıl değerlendiriyoruz? İkna edici görünen
yanlış bir cevabı nasıl fark ediyoruz? Kaliteyi anlamak için teknik bilgiyle
birlikte bağlamı, insan davranışını ve sonuçların etkisini de incelemeliyiz.
TesterYou, eğitim ve danışmanlık çalışmalarında bu bakış açısını teknik yetkinlikler,
eleştirel düşünme ve uygulamalı öğrenmeyle bir araya getiriyor. TYGO (TesterYou
Go) platformuyla da profesyonellerin sürekli öğrenmesini destekliyor.
Sarıalioğlu'nun yazılım ekiplerine mesajı ise net: Yeni bir araç seçmeden, otomasyon
hedefi koymadan veya yüzlerce test yazmadan önce durup sormalıyız: Problemi
gerçekten anladık mı? Çünkü ilk test etmemiz gereken şey, problemi nasıl anladığımızdır.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -
zekâyı süreçlerine dahil ediyor. Ancak bütün testlerin geçmesi, kullanıcıların
sorunlarının çözüldüğü anlamına gelmiyor. Bir uygulama teknik olarak doğru çalışırken
insanlar işlemlerini tamamlamakta zorlanabiliyor. Test kapsamı artarken
ürünün sunduğu değer aynı yerde kalabiliyor. TesterYou Kurucusu Barış Sarıalioğlu'na
göre, yazılım kalitesinin geleceğini konuşurken önce hangi problemi çözmeye
çalıştığımızı sorgulamamız gerekiyor.
Yazılım testinde yıllardır benzer soruları soruyoruz: Nasıl daha fazla hata buluruz?
Test kapsamını nasıl artırırız? Daha çok testi nasıl otomatikleştiririz?
Bu soruların her biri faydalı olabilir. Ama önce şunu anlamalıyız: Kimin, hangi
problemini çözmeye çalışıyoruz? Yanlış tanımlanmış bir problemi çok verimli çözmek,
bizi doğru sonuca götürmez.
Yapay zekâ ile güçlenen test ekipleri
Yapay zekâ, test fikirleri üretmek, verileri incelemek, kod ve hata kayıtları arasındaki
ilişkileri araştırmak gibi işlerde test ekiplerine destek verebiliyor.
Bu desteğin değeri, ekiplerin kazandığı zamanı ve kapasiteyi nasıl kullandığıyla
ortaya çıkıyor.
TesterYou Kurucusu Barış Sarıalioğlu, yapay zekâ yatırımlarının değerlendirilmesinde
insanın rolüne dikkat çekiyor: Test uzmanları azaltılacak bir maliyet kalemi
olarak görülmemeli. Onlar kurumun geliştirebileceği bir değer. Yapay zekâyla
insanların merakını, yaratıcılığını, araştırma ve sorgulama kapasitesini büyütebiliriz.
Daha kısa sürede daha fazla test üretmek kadar, daha önce aklımıza gelmeyen
bir riski fark etmek de önemli. Asıl fırsat, test uzmanlarının daha iyi
gözlem yapmasını, daha güçlü sorular sormasını ve daha bilinçli kararlar almasını
sağlamak.
Bu yaklaşım, kalite çalışmalarında ölçümlerin anlamını da yeniden gündeme getiriyor.
Çalıştırılan test sayısı, otomasyon oranı ve kapsam yüzdesi ekiplerin faaliyetlerini
görünür kılıyor. Bu göstergelerin kullanıcı deneyimi ve iş sonuçlarıyla
bağlantısının ayrıca kurulması gerekiyor.
Bir müşteri ödeme ekranından ayrılıyorsa, hemen daha fazla test yazmaya başlayabiliriz.
Ama önce neden ayrıldığını anlamamız gerekir. Teknik bir hata mı var?
Teslimat ücreti mi geç gösteriliyor? Kullanıcıdan gereksiz bilgi mi isteniyor?
Her ihtimal farklı bir araştırma gerektirir. Testin ilk sorumluluğu, bu ayrımı
yapmamıza yardımcı olacak kanıtı üretmektir.
Yapay zekâ kullanan sistemlerin kalitesi de sorgulanmalı
Yapay zekânın ürünlerin bir parçası olması, test ekiplerinin araştıracağı alanları
genişletiyor. Üretilen yanıtların doğruluğu kadar, farklı koşullarda nasıl değiştiği,
hangi kullanıcı grupları için sorun yarattığı ve insan müdahalesinin
nerede gerektiği de önem taşıyor.
Sarıalioğlu bu değişimi şöyle değerlendiriyor: Yapay zekâ kullanan bir sistemde
tek bir başarılı sonuçla yetinemeyiz. Veri değiştiğinde ne oluyor? Benzer bir
soruya farklı yanıtlar verdiğinde bunu nasıl değerlendiriyoruz? İkna edici görünen
yanlış bir cevabı nasıl fark ediyoruz? Kaliteyi anlamak için teknik bilgiyle
birlikte bağlamı, insan davranışını ve sonuçların etkisini de incelemeliyiz.
TesterYou, eğitim ve danışmanlık çalışmalarında bu bakış açısını teknik yetkinlikler,
eleştirel düşünme ve uygulamalı öğrenmeyle bir araya getiriyor. TYGO (TesterYou
Go) platformuyla da profesyonellerin sürekli öğrenmesini destekliyor.
Sarıalioğlu'nun yazılım ekiplerine mesajı ise net: Yeni bir araç seçmeden, otomasyon
hedefi koymadan veya yüzlerce test yazmadan önce durup sormalıyız: Problemi
gerçekten anladık mı? Çünkü ilk test etmemiz gereken şey, problemi nasıl anladığımızdır.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -