זה בדוק: המקצוע הטכנולוגי שנשאר יציב גם בעידן ה-AI
בזמן שתחומים אחרים עוברים טלטלה דרמטית בגלל כניסת הבינה המלאכותית, דווקא תחום ה-QA הולך ומתחזק • בודקי תוכנה מתייחסים למערכת לא רק כאל רצף פקודות ומשתמשים המון באינטואיציה ובמחשבה אנושית - שפשוט קשה לשחזר
,עודכן
0השמעה
בעולם הטכנולוגיה הכל קורה כל כך מהר, עד שכבר קשה לעקוב. כמעט כל יום אנחנו שומעיםעל עוד יכולות AI שעתידות, כך לפי המומחים, להחליף תהליכים ומקצועותשבעבר נחשבו לכאלו שרק בני אדם יוכלו לבצע. חברות מצמצמות תקנים ומשרות שנראו יציבים במשך שנים מתחילות להיעלם. אבל כל זה כבר נאמר, אז מה חדש?
בתוך כל האירוע הזה יש מקצוע אחד שהרבה אנשים שוכחים לדבר עליו, אולי כי הוא פחות זוהר, או נתפס בטעות כמשהו שקל להחליף: בדיקות תוכנה. דווקא ענף ה-QA, באופן כמעט פרדוקסלי, נשאר יציב יותר מכל הענפים בהייטק.
גל הקיצוצים נמשך: אמזון מפטרת 14,000 עובדים ומצביעה על האשם: בינה מלאכותית| רויטרס
אחד הדברים שמבלבלים בדיון על החלפת מקצועות הוא הנטייה להניח שברגע שמכונה יודעת לבצע פעולה מסוימת, היא גם מבינה אותה. אבל AI יודעת ללמוד רק מדברים שכבר קרו. היא מזהה דפוסים, משחזרת מצבים ומנחשת את הצעד הבא על בסיס נתונים קיימים. היא לא יודעת "להרגיש" שמשהו לא מסתדר, או לא עובד כשורה למרות שעל פניו הכל תקין.
בודקי תוכנה, לעומת זאת, חיים בדיוק במרחב הזה של מה שעדיין לא קרה. הם מתייחסים למערכת לא רק כאל רצף פקודות, אלא כאל ישות שיכולה להפתיע, להישבר ולהתנהג אחרת מהמצופה. הם משתמשים המון באינטואיציה ובמחשבה אנושית, שקשה לשחזר.
מערכות מבוססות AI מצריכות בדיקות מורכבות יותר. התוצאות שלהן אינן עקביות, פעמים רבות כל שינוי קטן במודל יכול לשנות לחלוטין התנהגות קודמת. להסתמך על AI שיבדוק AI אחר זה מתכון בטוח לאובדן שליטה. דווקא כאן, שיקול דעת אנושי הופך להיות חיוני
מי שניסה בעבר להחליף בודקי תוכנה יודע שהבטחות גדולות לא תמיד מתממשות. פעם אמרו שהאוטומציה תחסל את הצורך בבודקים. בפועל קרה ההפך: נוצרה אוטומציה, אבל היה צריך עוד יותר אנשים שיבינו את המערכת, שיתכננו את הבדיקות, שיתחזקו את הכלים, שיתפסו מה שהתוכנה מפספסת.
בנוסף, מערכות מבוססות AI מצריכות בדיקות מורכבות יותר. התוצאות שלהן אינן עקביות, פעמים רבות כל שינוי קטן במודל יכול לשנות לחלוטין התנהגות קודמת. להסתמך על AI שיבדוק AI אחר זה מתכון בטוח לאובדן שליטה. דווקא כאן, שיקול דעת אנושי הופך להיות חיוני.
מה שמעניין הוא שהדוגמאות שממחישות את זה מגיעות מהשטח, לא מתיאוריה: בודקים שמגלים באגים שמערכת אוטומטית לא הייתה מסוגלת לזהות; תמלול AI שנותן שלוש תשובות שונות לאותה שאלה; לוגיקה עסקית שהמודל לא מצליח להבין; התנהגות לא צפויה כשיש רשת חלשה, דאבל קליק, מעבר מהיר מדי בין מסכים... בסופו של דבר, מי שמזהה את זה בזמן הוא האדם, לא האלגוריתם.
ולכן, בזמן שתחומים אחרים עוברים טלטלה, דווקא תחום ה-QA הולך ומתחזק. ככל שהעולם ממציא עוד טכנולוגיה, כותב עוד קוד, משלב עוד AI בתוך מוצרים קיימים, כך גדל הצורך בעיניים אנושיות שיבחנו את הכל ויוודאו שהדבר הזה שאנחנו בונים באמת עובד, באמת יציב, באמת מוכן למשתמשים.
הכותבת היא מנכ"לית ומייסדת חברת Good Quality המתמחה בבדיקות תוכנה ובפיתוח אוטומציה ופועלת מאופקים
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו