如何利用生成性人工智能进行软件测试和质量保证
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内容提要
软件开发组织若保持“照常营业”心态，面临落后风险。快速、可靠和安全是软件开发的关键，生成性人工智能（GenAI）和自动化正在推动质量工程的变革。GenAI能够降低成本和缺陷，提高开发效率，支持DevSecOps。尽管许多组织在探索GenAI，但需谨慎使用以避免过度依赖。未来，集成的DevSecOps将加速软件发布并增强网络安全。
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关键要点
- 保持“照常营业”心态的软件开发组织面临落后风险。
- 快速、可靠和安全是软件开发生命周期中的关键要素。
- 生成性人工智能（GenAI）和自动化正在推动质量工程的变革。
- GenAI能够降低成本和缺陷，提高开发效率，支持DevSecOps。
- 68%的组织正在积极使用GenAI或已完成试点并制定路线图。
- 使用GenAI替代质量工程师可能是错误的，应该增强质量工程师的工作效率。
- 将GenAI应用于开发阶段时，质量保证阶段也应纳入GenAI。
- GenAI和测试自动化的结合可以加速测试脚本的创建，提高效率。
- DevSecOps整合开发、安保和IT运营，提升软件开发的安全性和效率。
- 预计到2025年，集成的DevSecOps管道将更加突出，促进快速软件发布。
- AI可以帮助组织建立主动的网络安全思维，而不是传统的被动反应。
- 随着AI数据质量和准确性的提高，行业将克服对AI的怀疑，增强数据完整性。
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延伸问答
生成性人工智能如何改变软件测试和质量保证？
生成性人工智能（GenAI）通过提高开发效率、降低成本和缺陷，推动质量工程的变革，支持DevSecOps的实施。
为什么组织不应该用GenAI替代质量工程师？
用GenAI替代质量工程师可能是错误的，应该利用GenAI增强质量工程师的工作效率，而不是取代他们。
DevSecOps在软件开发中有什么重要性？
DevSecOps整合开发、安保和IT运营，提升软件开发的安全性和效率，确保安全性在开发过程中的无缝融入。
使用GenAI进行测试自动化的主要好处是什么？
使用GenAI进行测试自动化的好处包括加快自动化速度、简化集成和减少测试资源的需求。
未来DevSecOps的趋势是什么？
预计到2025年，集成的DevSecOps管道将更加突出，促进快速软件发布并减少漏洞。
如何有效地将GenAI应用于软件开发生命周期？
在软件开发生命周期中，GenAI应在开发阶段和质量保证阶段同时应用，以提高整体效率。
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