Membangun Landasan Perusahaan yang Kuat untuk Pengujian Agentik:5 Pilar Penting Selain Otomatisasi

AI mengubah dinamika penyampaian perangkat lunak. Kode dibuat lebih cepat, lebih sering diubah, dan diterapkan melalui lanskap aplikasi yang semakin kompleks. Pergeseran ini menimbulkan pertanyaan baru bagi tim berkualitas:bagaimana Anda menjaga kecepatan tanpa kehilangan kendali?

Banyak dari kemampuan AI saat ini dalam pengujian membantu mempercepat tugas individu. Mereka dapat menghasilkan pengujian, merangkum hasil, atau membantu pembuatan otomatisasi. Keuntungan tersebut penting.

Namun era pengujian berikutnya kemungkinan besar tidak akan ditentukan oleh fitur-fitur AI yang terisolasi, melainkan oleh seberapa efektif organisasi mengoperasionalkan AI di seluruh perusahaan.

Di sinilah pengujian perangkat lunak agen dimulai.

Pengujian agen memerlukan lebih dari sekadar AI yang tertanam pada alat yang ada. Hal ini memerlukan fondasi perusahaan yang dapat memanfaatkan agen bawaan di seluruh siklus hidup, mendukung agen khusus yang disesuaikan dengan lingkungan tertentu, mengatur pekerjaan antar manusia dan sistem, menerapkan tata kelola dengan pagar pembatas yang tepat, dan melakukan penskalaan produksi yang andal. Dan ini bukan hanya tentang bergerak lebih cepat melalui jalur pipa. Hal ini tentang membantu tim membuat keputusan rilis yang lebih baik, mengidentifikasi risiko produk yang berarti lebih awal, dan memberikan perubahan dengan lebih percaya diri.

Inilah peralihan dari pengujian berbantuan AI ke rekayasa kualitas agen.

Dari otomatisasi hingga augmentasi

Otomatisasi tradisional membantu tim mengurangi upaya manual dan meningkatkan konsistensi. Namun mereka masih sangat bergantung pada manusia untuk desain pengujian, pemeliharaan, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan. Pengujian agen mengubah model itu. Agen cerdas semakin dapat mendukung pekerjaan seperti:

• Menilai kualitas kebutuhan

• Menghasilkan kasus uji manual dan otomatis

• Membuat otomatisasi kode rendah dan kode

• Menghasilkan data uji sintetik

• Beradaptasi dengan perubahan selama eksekusi

• Menganalisis hasil dan merekomendasikan tindakan selanjutnya

Intinya bukanlah untuk menghapus penguji dari proses. Hal ini untuk memperkuat dampaknya.

Daripada menghabiskan waktu mengelola aset yang rapuh dan alur kerja yang terputus, penguji dapat lebih fokus pada strategi, risiko, dan melepaskan kepercayaan diri sementara sistem cerdas mengambil bagian lebih besar dari pekerjaan berulang dan bervolume tinggi.

Mengapa bantuan AI saja tidak cukup

Pengujian perusahaan tidak lagi terbatas pada satu tim atau alat saja. Hal ini mencakup bidang aplikasi yang kompleks, alur kerja yang teregulasi, organisasi teknik terdistribusi, dan volume perubahan yang terus meningkat.

Dalam kondisi seperti ini, bantuan AI yang terisolasi memang berguna, namun tidak cukup.

Beberapa fitur AI yang digabungkan ke dalam alat yang tidak terhubung dapat meningkatkan produktivitas lokal; namun, hal tersebut tidak menciptakan konteks bersama di seluruh siklus hidup. Mereka tidak mengoordinasikan penyerahan antara manusia dan sistem, atau secara otomatis menyediakan tata kelola, ketertelusuran, atau kontrol yang diperlukan untuk adopsi skala perusahaan.

Itulah sebabnya pengujian perangkat lunak agen bukan sekadar langkah otomatisasi berikutnya. Ini adalah model operasi baru untuk kualitas berkelanjutan.

1. Manfaatkan agen untuk mempercepat nilai dengan cepat

Titik awal praktis untuk pengujian agen adalah dengan menggunakan agen bawaan yang tersedia di seluruh tahapan utama siklus hidup pengujian.

Agen ini dapat membantu tim meningkatkan desain pengujian, menghasilkan otomatisasi, mengidentifikasi pengujian yang berlebihan, mendukung alur kerja eksekusi, dan memunculkan wawasan di seluruh fase pengujian. Ketika AI diintegrasikan ke dalam alur kerja, tim dapat mempercepat proses yang ada tanpa memulai dari awal. Hal ini penting karena sebagian besar organisasi tidak memerlukan strategi AI halaman kosong. Mereka membutuhkan cara-cara praktis untuk bergerak lebih cepat sekarang.

Namun agen bawaan hanyalah titik awal. Lingkungan perusahaan terlalu bervariasi untuk menghasilkan kecerdasan yang universal.

2. Bangun agen yang mencerminkan realitas perusahaan

Setiap perusahaan memiliki arsitektur, kewajiban kepatuhan, rantai alat, dan model penyampaiannya sendiri. Agar pengujian agen dapat bekerja dengan baik, pengujian tersebut harus sesuai dengan kenyataan yang ada.

Organisasi memerlukan kemampuan untuk membentuk AI di lingkungan mereka sendiri dengan menentukan tujuan, batasan, konteks, alat, dan jalur eskalasi. Mereka juga memerlukan cara untuk mengevaluasi perilaku sebelum peluncuran yang lebih luas.

Ketika agen mencerminkan cara organisasi sebenarnya beroperasi, mereka menjadi lebih relevan, lebih dapat dipercaya, dan lebih efektif.

Namun, agen yang dirancang dengan baik sekalipun tidak menciptakan transformasi dengan sendirinya. Nilai perusahaan berasal dari koordinasi.

3. Mengatur kecerdasan di seluruh siklus hidup

Peluang nyata dalam pengujian agen muncul ketika agen, otomatisasi, dan orang-orang beroperasi dalam alur kerja yang terkoordinasi.

Orkestrasi menghubungkan persyaratan, desain, otomatisasi, eksekusi, analisis, dan umpan balik ke dalam sistem yang berkelanjutan. Hal ini memungkinkan pengurutan yang cerdas, penyerahan yang lebih jelas, kemampuan observasi yang lebih kuat, dan integrasi yang lebih erat dengan jalur pengiriman. Tanpa orkestrasi, AI tetap merupakan kumpulan fitur yang bermanfaat namun terisolasi. Dengan orkestrasi, ini menjadi bagian dari model eksekusi.

Perbedaan itulah yang membedakan eksperimen dengan skala operasional.

4. Atur otonomi dengan kepercayaan dan kendali

Fakta sederhananya adalah:ketika AI mengambil lebih banyak tanggung jawab, tata kelola menjadi lebih penting, bukan berkurang.

Pengujian agen harus mencakup lapisan kepercayaan yang mendukung:

• Kemampuan audit dan transparansi

• Visibilitas dan kontrol biaya

• Konteks yang membumi untuk mengurangi keluaran yang tidak dapat diandalkan

• Penegakan kebijakan dan pagar pembatas

• Perlindungan data sensitif

• Pengawasan manusia di pos pemeriksaan kritis

Ini bukan kontrol opsional. Ini adalah kondisi yang membuat otonomi yang lebih besar dapat digunakan dalam lingkungan perusahaan. Tata kelola tidak boleh dipandang sebagai gesekan. Hal inilah yang memungkinkan organisasi untuk berkembang dengan percaya diri.

5. Skalakan eksekusi mulai dari eksperimen hingga infrastruktur

Pengujian terakhir dari setiap solusi pengujian agen adalah apakah solusi tersebut dapat berjalan dengan andal dalam produksi.

Sangat mudah untuk mendemonstrasikan AI dalam skenario yang terisolasi; namun jauh lebih sulit untuk mendukung portofolio regresi besar, aplikasi perusahaan yang kompleks, dan tim yang terdistribusi secara global dengan konsistensi yang dibutuhkan oleh lingkungan produksi.

Pengujian agen tingkat perusahaan memerlukan eksekusi skala cloud, arsitektur aman, integrasi DevOps yang mendalam, dan kemampuan untuk menggunakan kembali alur kerja, keterampilan, dan aset di seluruh tim.

Ketika landasan tersebut sudah ada, dampak bisnisnya menjadi nyata.

Pengujian agen sedang beraksi

Bayangkan sebuah perusahaan besar bersiap merilis fitur baru dalam aplikasi perbankan digital:

• Manajer produk memperbarui persyaratan untuk alur kerja pembayaran baru

• Dari sana, pengujian agen mulai beroperasi di seluruh siklus hidup

• Agen yang berfokus pada persyaratan meninjau spesifikasi yang diperbarui dan menandai kriteria penerimaan yang ambigu

• Agen desain pengujian menghasilkan skenario dan mengidentifikasi kesenjangan cakupan

• Agen otomatisasi pengujian mengubah skenario bernilai tinggi menjadi alur otomatis menggunakan kerangka kerja yang ada

• Agen data menyiapkan data pengujian sintetis yang selaras dengan batasan privasi dan kepatuhan

• Selama eksekusi, adaptasi cerdas membantu mengurangi gangguan yang disebabkan oleh perubahan aplikasi

• Agen analisis hasil meninjau hasil, menyoroti area risiko, dan merekomendasikan apakah pembangunan harus dilanjutkan melalui pipeline

Sepanjang proses, kebijakan tata kelola menentukan akses ke sistem dan data sensitif, koordinasi orkestrasi di seluruh alat dan tahapan, dan peninjau manusia tetap terlibat dalam keputusan rilis penting. Daripada mengoordinasikan setiap langkah secara manual, insinyur kualitas fokus pada risiko, pengecualian, dan perbaikan berkelanjutan.

Hal inilah yang menjanjikan pengujian agen pada skala perusahaan:tidak hanya bekerja lebih cepat, namun juga sistem yang lebih tangguh untuk memberikan kualitas.

Model operasi baru untuk rekayasa kualitas

Pengujian agen lebih dari sekadar tren fitur. Ini adalah pergeseran model operasi.

Organisasi yang paling diuntungkan adalah organisasi yang dapat:

• Manfaatkan agen AI untuk menciptakan nilai langsung

• Membangun kecerdasan yang disesuaikan dengan lingkungannya

• Atur pekerjaan lintas agen, otomatisasi, dan orang

• Atur otonomi yang lebih besar secara bertanggung jawab

• Skalakan eksekusi dengan percaya diri di seluruh tim dan aplikasi

Begitulah cara AI beralih dari eksperimen ke infrastruktur, dan bagaimana pengujian berkembang menjadi sistem terkoordinasi dengan kualitas berkelanjutan. Pengujian selalu tentang menemukan masalah yang penting sebelum mencapai produksi. Di era penyampaian yang didorong oleh AI, tanggung jawab tersebut menjadi semakin penting.

Pengujian agen bukan tentang menambahkan kecerdasan pada alat yang sudah ada dan berhenti di situ. Hal ini tentang membangun fondasi perusahaan di mana agen AI, otomatisasi, dan keahlian manusia dapat beroperasi bersama secara andal, aman, dan dalam skala besar.

Pelajari lebih lanjut tentang pengujian agen (dan temui UiPath Test Cloud) di webinar kami yang akan datang pada 16 April.

Tidak dapat bergabung dengan kami secara langsung untuk webinar? Daftarkan dan kami pasti akan mengirimkan rekaman sesuai permintaan kepada Anda setelahnya.