Jason Arbon ‘In un milione di anni, i computer super-potenti renderanno omaggio ai tester del nostro tempo

Jason Arbon In un milione di anni, i potenti computer renderanno omaggio ai tester attuali

Jason Arbon è il CEO e fondatore di test.ai, un’azienda con oltre $30 milioni di finanziamenti da vari investitori. I loro clienti includono grandi aziende come Microsoft, Google, Fortnite ed Epic Games. Nonostante il successo, il team ha deciso di vendere la maggior parte dell’azienda e attualmente sta lavorando a una nuova avventura segreta, chiamata in modo creativo testers.ai.

Abbiamo discusso dell’uso dell’IA nei test, della lotta un po’ ingiusta tra il QA manuale e il QA automatizzato, dei rischi che i tester affrontano con lo sviluppo esponenziale di nuove tecnologie e del motivo per cui Jason non permette ai bambini di spaventare l’IA dal suo account Google.

Test manuale vs. Test automatizzato

La mia passione è nel testing, in particolare nell’aspetto della risoluzione dei problemi. Un miglior testing porta a un miglior software, il che a sua volta rende il mondo un posto migliore, dato che quasi tutto ciò che facciamo coinvolge il software al giorno d’oggi.

Vedo che molti tester si sono dedicati esclusivamente al testing automatizzato. Questo mi frustra, poiché credo che l’esplorazione manuale sia ancora importante per identificare potenziali problemi e trovare modi per creare un sistema funzionante.

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Quando ho terminato la scuola, l’automazione dei test stava appena iniziando a prendere slancio. Tuttavia, la maggior parte dei test si basava ancora sul lavoro manuale. Ero quasi alla fine della mia laurea in Informatica quando ho trovato lavoro alla Microsoft, lavorando su Windows CE. Come tester, ero responsabile di combinare test manuali e automatizzati per garantire che il prodotto fosse il migliore possibile.

Sono passati anni e sono ancora convinto che il testing esplorativo sia necessario, poiché è cruciale per comprendere lo scopo del software e le esigenze aziendali. Avete tutti visto come la mancanza di test manuali abbia giocato un brutto scherzo a Google nella loro recente dimostrazione di un prodotto alimentato dall’IA.

In molti casi, il codice di test automatizzato può essere superficiale, con molte dipendenze e incline a errori. Quando i test automatizzati falliscono, le persone spesso li disattivano e successivamente risolvono i problemi, oppure fanno intervenire un tester manuale per verificare che il sistema funzioni ancora come previsto. Questo evidenzia i limiti di affidarsi esclusivamente all’automazione per il testing.

Vedo il passaggio dal testing manuale al testing automatizzato non come un’evoluzione, ma piuttosto come un approccio separato.

Ruolo del tester nella gerarchia di sviluppo del prodotto

Tuttavia, qualunque cosa io dica, c’è una differenza significativa di retribuzione tra i tester manuali e gli sviluppatori, il che porta alcuni ottimi tester manuali a diventare ingegneri di automazione dei test come compromesso.

Gli ingegneri del software e altri professionisti del settore possono guadagnare una somma considerevole di denaro, senza limiti al loro potenziale di guadagno, il che porta i migliori ingegneri di automazione dei test a cambiare carriera. Purtroppo, nel mondo dei test, c’è una fuga di cervelli. Questo crea una gerarchia percettiva in termini di percorsi di carriera, ma credo che questa percezione sia sbagliata.

Se guardiamo ad altri settori ingegneristici, possiamo vedere che il flusso è spesso invertito. Nell’aviazione, ad esempio, i nuovi ingegneri presso Boeing potrebbero iniziare lavorando in un team di dieci persone per progettare profili alari, aumentare l’efficienza del carburante e sviluppare materiali per le pale. Questi compiti potrebbero sembrare piccoli, ma sono cruciali per garantire la sicurezza e l’efficienza dell’aereo.

La persona più importante in questo processo è il pilota collaudatore. È responsabile del collaudo manuale dell’aereo e di garantire che soddisfi tutti i requisiti necessari. Deve avere una comprensione approfondita di come l’aereo è stato costruito, come dovrebbe essere costruito e quali sono le aspettative per l’esperienza dei passeggeri e persino l’economia delle compagnie aeree. Inoltre, deve spingere l’aereo ai suoi limiti, testandone le capacità e ciò che può sopportare senza entrare in stallo.

Le competenze tecniche non dovrebbero essere sottovalutate semplicemente perché potrebbero non essere altrettanto appariscenti o eccitanti rispetto ad altri aspetti del settore. Sono queste competenze fondamentali che permettono l’innovazione e il progresso nell’industria nel suo complesso.

Nel mondo dello sviluppo software, il testing spesso passa in secondo piano. Questo perché il software è relativamente facile da correggere rispetto agli aerei. Tuttavia, proprio come il pilota collaudatore è cruciale per garantire la sicurezza e l’affidabilità di un aereo, il testing è fondamentale per garantire che i prodotti software siano funzionali, sicuri e soddisfino le esigenze degli utenti.

Nel campo del QA, molti tester aspirano a diventare programmatori, il che può essere uno spreco di potenziale umano. Il cervello umano è più adatto a spingere i limiti di un sistema anziché svolgere semplicemente compiti tediosi come verificare se un oggetto rientra nelle tolleranze, aggiungere un nuovo pulsante o un nuovo campo a un database.

La configurazione attuale nel campo dell’ingegneria sembra scomporre esseri umani complessi in compiti più semplici, il che non è ideale.

Sviluppo, QA vs. AI: Chi è veramente in pericolo?

Sembra che gli ingegneri siano tra gli specialisti più preoccupati per l’ascesa dell’IA. Questo solleva la domanda: se l’ingegneria richiede un’intelligenza umana così sofisticata, perché ti senti così minacciato?

La verità è che molti compiti di ingegneria richiedono meno creatività e pensiero critico di quanto si possa pensare. Questi compiti possono spesso essere ridotti a semplici funzioni, che sono più suscettibili di essere sostituite dall’IA. Nel mondo dell’ingegneria del software, molti problemi sono già stati risolti, e gli ingegneri spesso si limitano a incollare insieme queste soluzioni.

Gli sperimentatori manuali, d’altra parte, tendono ad essere più scettici sull’IA, convinti che le macchine non potrebbero mai essere abbastanza buone da sostituirli. Possono essere difensivi riguardo ai loro ruoli, ma la realtà è che l’automazione dei test è una delle aree più vulnerabili quando si tratta di progressi dell’IA.

Con strumenti come Co-pilot, ora puoi scaricare software che scrive test intelligenti per te, correggendo il codice di automazione di base e persino generando script di test con un semplice input di testo. Ciò mette in evidenza come gli ingegneri dell’automazione dei test siano meno creativi rispetto ad altri ruoli nel campo della tecnologia. Al contrario, il ruolo di un sperimentatore manuale è più difficile da sostituire, poiché sono responsabili di garantire che le idee creative funzionino effettivamente in pratica. I sperimentatori manuali esperti potrebbero essere più protetti rispetto a coloro che sono passati ai test automatizzati, purché siano competenti nel loro campo.

Cosa i tester possono imparare dall’invenzione del telaio

L’ascesa dell’IA e dell’automazione può essere paragonata all’invenzione del telaio in Inghilterra, che ha rivoluzionato l’industria del cotone oltre a causare panico e resistenza. Tuttavia, col tempo, l’attenzione si è spostata sulla creatività umana e il valore del lavoro creativo è aumentato.

Le aziende più preziose oggi, come i marchi di abbigliamento di lusso, enfatizzano la creatività e l’artigianato rispetto ai processi di produzione o ai componenti di lavoro umano. I migliori tester si adatteranno all’uso dell’IA per rendere il loro lavoro più veloce ed efficiente, concentrandosi sugli aspetti creativi dei loro lavori.

Attualmente, c’è l’opportunità di creare uno standard di test per ogni app, simile ai sigilli di sicurezza sugli apparecchi elettronici. Ciò garantirebbe un livello di qualità e sicurezza di base per tutti i prodotti software, che verrebbero eseguiti da laboratori di test standardizzati e centralizzati. A loro volta, i tester potrebbero concentrarsi su aspetti più creativi e complessi dell’assicurazione di qualità, elevando i loro ruoli e sfruttando al massimo il potenziale umano in un mondo sempre più guidato dall’IA.

Una possibile direzione per i tester è quella di creare una piattaforma che orchestri tutta l’automazione disponibile nel mondo e la colleghi alle persone attraverso un mercato di offerta e domanda per i servizi di testing. Ciò potrebbe creare un modello di business altamente redditizio, simile a Uber. Uber non vuole possedere o produrre auto; semplicemente facilitano le connessioni tra autisti e passeggeri.

Allo stesso modo, i tester di maggior successo si sposteranno rapidamente verso l’alto, concentrandosi sulla creazione di servizi e miglioramenti a valore aggiunto anziché limitarsi a lavorare sull’automazione di base. Questo cambiamento di focus consentirà loro di adattarsi al mutare del paesaggio del testing del software mentre l’IA continua a progredire e a prendere il controllo di compiti più semplici.

Dalla creazione di massa a misure di controllo personalizzate

Costruire sistemi di IA è facile, ma mantenerli sotto controllo? Questa è la vera sfida. Per diventare sovrumani, le macchine devono essere più intelligenti di noi e persino testarsi da sole. Devono conoscere cose che noi non conosciamo, ed è qui che le cose si complicano.

Immagina di spendere 100 miliardi di dollari per costruire un sistema che aiuti l’IA a testarsi da sola. Questo potrebbe portare alla sorprendente singularità di cui la gente parla: un’IA così intelligente da poter evolvere senza il nostro aiuto, diventando superintelligente. La cosa divertente è che non ci sono abbastanza talenti che si concentrano su questa area cruciale per assicurarsi che l’IA si evolva nel modo giusto.

Ecco cosa sogno: tra un milione di anni, quando i computer gestiranno tutto, si prenderanno un attimo per fermarsi e onorare i tester che li hanno aiutati a diventare ciò che sono. È un pensiero bellissimo, vero? Non si limiteranno ad onorare gli sviluppatori di IA, ma anche i tester che hanno avuto la chiave della loro evoluzione.

L’incremento dell’IA vs. l’adattamento alla progressione dell’IA

Quando emerge una nuova tecnologia, le persone spesso cercano di incrementare i loro metodi esistenti, come mettere una testa di cavallo finta su una macchina per renderla familiare. Tuttavia, dovremmo invece partire da zero, considerando come raggiungere i nostri obiettivi utilizzando la tecnologia più recente disponibile. Con il rapido sviluppo dell’IA, dobbiamo anche tenere presente che le nostre idee di oggi potrebbero diventare obsolete in poche settimane.

Invece di semplicemente incrementare il nostro testing con l’IA, dovremmo pianificare tenendo presente la progressione dell’IA e puntare a delegare gran parte del nostro lavoro noioso e ripetitivo alla tecnologia. Continuando ad adattarci, possiamo sfruttare appieno il potenziale dell’IA e rimanere avanti nei nostri rispettivi campi.

A breve termine, potremmo assistere a un aumento significativo della domanda di tester umani poiché la barriera per lo sviluppo di app e la creazione di software viene abbassata. Tuttavia, nel lungo termine, è probabile che le macchine diventino più capaci di testare e migliorare le proprie creazioni, riducendo così il numero di ingegneri e tester necessari.

Per prepararci a questo futuro, dobbiamo cambiare la nostra mentalità e essere aperti all’idea che le macchine assumano maggiori responsabilità. Ecco alcune idee su come utilizzare meglio l’AI:

• Cambia la tua mentalità, passando dall’idea di controllo all’idea di collaborazione. Invece di concentrarsi sul controllo dell’AI, dovremmo cercare di lavorare con l’AI come partner, sfruttando i punti di forza unici di entrambi gli esseri umani e l’intelligenza artificiale.

• Comprendi i limiti dell’AI. Riconosci che l’AI non è una soluzione magica per ogni problema. Sii consapevole dei suoi punti di forza e delle sue debolezze e applicala a compiti in cui può veramente eccellere.

• Promuovi una mentalità collaborativa. Tratta l’AI come un partner anziché come uno strumento da controllare e sii aperto a imparare l’uno dall’altro.

• Impara e adattati continuamente. Con l’evoluzione della tecnologia dell’AI, sii pronto a adattare e aggiornare le tue strategie. Mantieniti informato sugli ultimi progressi nell’AI e sii disposto a sperimentare nuovi approcci.

• Priorità alle considerazioni etiche. Assicurati che l’uso dell’AI sia in linea con i tuoi principi etici e valori. Considera l’impatto potenziale dell’AI sulla società e prendi decisioni responsabili riguardo alla sua implementazione.

Avatar AI alimentati da IA focalizzati su QA: un nuovo approccio ai test

È affascinante pensare alla possibilità di digitalizzare e personalizzare i processi di test creando avatar alimentati da IA di tester rinomati come Tariq, Kevin o Angie Jones. Codificando le loro conoscenze, tecniche e opinioni in un bot, potresti avere una squadra virtuale di tester che lavora sul tuo progetto senza necessità della loro presenza fisica.

Questo approccio potrebbe rivoluzionare i test consentendo agli sviluppatori di scegliere una squadra di tester su misura in base alle loro specifiche competenze e preferenze. Ad esempio, il bot di Angie Jones potrebbe essere particolarmente bravo nei test di Selenium e offrire misure di qualità opinione e assertive.

Il concetto di squadre virtuali può estendersi anche oltre i test, come hai menzionato nel tuo esempio di scrittura di contenuti. Se potessimo codificare le nostre competenze e stili unici in avatar alimentati da IA, potremmo ampliare la nostra competenza senza dover investire più tempo personalmente. Ciò consentirebbe un uso più efficiente delle risorse e potenzialmente porterebbe a migliori risultati in vari settori.

Considerazioni etiche: chi sono i giudici?

I modelli di IA come GPT possono essere influenzati da pregiudizi, in quanto vengono addestrati su enormi quantità di dati internet pregiudicati. Per ottenere risultati migliori, abbiamo bisogno di persone diverse con competenze diverse che lavorino sui sistemi di IA.

Abbiamo bisogno di un equilibrio tra il contenuto generato dall’IA e l’input umano. Combinare l’efficienza dell’IA con l’intelligenza umana porta a risultati accurati ed eticamente solidi, offrendoci una comprensione più ampia di argomenti complessi.

Quando cerchi “Bush” puoi ottenere risultati diversi in base alle preferenze delle persone: una pianta, una band musicale o un ex Presidente. Ho scoperto di recente che principalmente donne di mezza età che guadagnano circa 15 dollari all’ora stavano valutando i risultati di ricerca, portando a esiti pregiudicati. E coloro che davano risposte al di fuori del punto di vista comune venivano licenziati. Quanta diversità!

Dobbiamo mettere in discussione l’intero processo, dalle teorie all’implementazione pratica e all’impatto sulle persone. È scioccante come lavoratori sottopagati spesso si occupino di compiti complessi, abbassando notevolmente la qualità. Prendi ad esempio ChatGPT; pagavano solo 2 dollari all’ora per le valutazioni, influenzando la qualità dei risultati.

Le richieste più cruciali su una pagina di ricerca riguardano probabilmente argomenti medici, giusto? Ma indovina un po’? Persone senza alcuna formazione medica stanno valutando i risultati. Cosa ne diresti di pagare esperti come medici 300 dollari all’ora per valutare le richieste nel loro campo? Purtroppo, viene considerato troppo complesso ed costoso. Quindi, finiamo per utilizzare il denominatore comune più basso e la qualità del lavoro ne risente.

Dobbiamo insegnare all’IA ad essere amichevole e cooperativa: non vogliamo che si rivolti contro di noi o prenda il controllo. Ci sono tonnellate di questioni etiche da considerare man mano che l’IA diventa una parte sempre più importante delle nostre vite.

I miei figli si sono divertiti molto a imparare sull’IA, capendo anche come “sconfiggerla” con indicazioni che fanno impazzire l’IA riguardo la “morte”. È uno sguardo selvaggio sul comportamento dell’IA, ma dobbiamo fare attenzione alle parole che usiamo quando chattiamo con i sistemi di intelligenza artificiale.

Non permetto giochi come “spaventare e sconfiggere l’IA” dal mio account.

Lo sai, giusto per sicurezza.