„A mesterséges intelligencia az új elektromosság. Ahogyan az áram száz éve szinte mindent átalakított, ma alig tudok olyan iparágat mondani, amit az AI ne változtatna meg a következő években” – véli Andrew Ng, a Google Brain társalapítója, a Stanford professzora. A legutóbbi UC-webinár alkalmával ettől függetlenül, kicsit mégis ennek szellemében beszéltük át az SAP S/4HANA bevezetésének témakörét, valamint az AI egyre fokozódó szerepét a tesztautomatizálásban.
Előadóink, a nagyvállalati SAP-környezeti tapasztalatokat bemutató Faluvégi János (Senior Solution Advisor, SAP) és Sáránszki Gergely (Solution Sales Executive, SAP), valamint az AI tesztautomatizálásban betöltött szerepét ismertető Homoki István (Head of Quality Assurance and Automation, United Consult) egyetértettek abban, hogy napjainkban már nem csupán egyszerű technológiai frissítések zajlanak, hanem olyan szintű stratégiai transzformáció történik, amely egész vállalatok, sőt, komplett iparágak működését érinti. A bevezetési projektek komplexitását mindezek ellenére gyakran alábecsülik a résztvevők, különösen a tesztelési oldalon. A hibás vagy hiányos tesztelés sajnos súlyos üzleti következményekkel járhat – erre is felhívták a figyelmet szakértőink.
Lemaradtál legutóbbi élő webinár adásunkról? Nézd vissza bármikor!
Csatlakozz ingyenes webinárunkhoz ahol szakértőink megmutatják, hogyan tud az AI-támogatott tesztautomatizáció időt és pénzt spórolni vállalatod számára az S/4HANA átállás során!
„Az ERP-rendszerek migrációja az egyik legösszetettebb és legnagyobb felelősséggel járó vállalati projekt, ahol akár egyetlen hiba is komoly működési fennakadást okozhat” – hangzott el a webináriumon. A kézi tesztelés ugyanakkor időigényes és költséges, ráadásul gyakran nem is elégséges a szükséges mélység és lefedettség biztosításához. Az iparági tapasztalatok szerint az SAP S/4HANA projektek egyik fő blokkolója a manuális tesztelési kapacitás szűkössége.
Miért jó az intelligens tesztautomatizálás?
A webináron szakértőink részletesen kifejtették, hogy a szoftvertesztelés az S/4HANA projektek egyik fő blokkolója, iparági átlagban a tesztelésre szánt erőforrás akár a teljes projektidő 25%-át is kiteheti. A költséghatékony megoldás erre az intelligens tesztautomatizálás. Létezik olyan modellalapú tesztelési megközelítés, amely alkalmas a tesztek gyors létrehozására, karbantartására és újrafelhasználására is, mindezt kódolás nélkül.
„A Tricentis Tosca egy modell-alapú megközelítést alkalmaz, amely lehetővé teszi a tesztek kódolás nélküli létrehozását és újrafelhasználását különböző rendszerek között” – hallhatták a webinár résztvevői. Konkrét esettanulmányokat is bemutattak szakértőink, köztük egy amerikai energetikai vállalat példáját, ahol 250 teszteset manuális futtatása heti 1300 órát vett volna igénybe, a bevezetés után azonban ugyanez 32 óra alatt megtörtént, s mindez több millió dolláros megtakarítást eredményezett.
Támogató eszköz, igazi másodpilóta…
A webináriumon azt is megmutattuk, hogyan támogatja a tesztelést a mesterséges intelligencia, ami persze nem váltja ki a tesztelőt, de képes másodpilótaként értelmezni a teszteseteket, hibákat, és természetes nyelven segíteni a munkát, és ez a fejlesztés minden fázisára igaz.
Szó esett az úgynevezett „shift left” szemléletről is, amelynek lényege, hogy már a projekt korai szakaszában, az üzleti követelmények megfogalmazásakor gondolunk a minőségbiztosításra. Mindez a teszteléssel összefüggésben azt jelenti, hogy nem a tesztelés az egyetlen minőségbiztosítási kontrollpont, hanem a projekt során folyamatosan, minden egyes fázisra vonatkozóan definiálunk minőségbiztosítási kritériumokat.
Ha érdekel, hogyan lehet egy S/4HANA-projektet hatékonyan, hiba nélkül, kontrollált teszteléssel lebonyolítani, a gombra kattintva információkat találsz a webinár ingyenes visszanézésével kapcsolatban!