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L’IA générative (Gen AI) se transforme le chemin Les organisations interagissent avec les données et développent des logiciels de haute qualité. Genai change la donne dans plusieurs industries, faire des processus automatisésAugmentation de la précision et fournissant des informations prédictives. Ici Nous nous concentrons sur le Utilisations dans la gestion des données, ses contrôles et ses effets sur l’innovation en matière d’efficacité et les économies de coûts.

Genai en gestion des données

La génération AI révolutionne le cycle de vie des données en améliorant la qualité des données, en automatisant les processus et en accélérant et en améliorant ainsi la prise de décision. Les applications clés comprennent:

• Augmentation des données: Gen AI génère des données synthétiques pour augmenter les ensembles de données existants. ThiS est plus avantageux lorsque il s’agit de Formation des modèles d’apprentissage automatique qui nécessitent des entrées de données diverses et à grande échelle.
• Nettoyage des données: Il trouve et corrige les doublons, les erreurs, les valeurs manquantes, le format incohérent, qui fournit des ensembles de données de haute qualité Prêt à analyser.
• Enrichissement des données: Gen AI génère de nouvelles fonctionnalités pour les données existantes (par exemple, générer des données démographiques des clients basées sur l’historique d’achat ou les journaux d’activité).
• Traitement des données en temps réel: Gen AI utilise des algorithmes complexes pour l’ingestion, le nettoyage et les transformations en temps réel garantie intégration transparente entre les systèmes.
• Analyse prédictive: Il observe les modèles et les anomalies dans les données de prévision des tendances ou de repérer un problème critique avant de dégénérer.

Avantages dans la gestion des données:

• La précision et la cohérence des ensembles de données sont améliorées
• Coûts opérationnels et intervention manuelle sont réduits.
• Amélioration de l’innovation en tant que données de haute qualité pour un meilleur développement de produits.

Genai en assurance qualité (QA)

Genai transforme également les processus QA en automatisant les cas de test, en générant des données de test, en détectant les bogues à un stade précoce et en effectuant une analyse prédictive. Ses capacités dynamiques améliorent l’efficacité des tests de logiciels et réduisent les coûts.

Applications en QA:

Génération de données de test synthétique: Genai synthétise des ensembles de données réalistes critiques pour les tests impartiaux, aidant les organisations aux préoccupations éthiques des données du monde réel. Il est particulièrement pertinent pour les soins de santé.

Génération automatisée de cas de test: Avec l’aide de la génération de la récupération (RAG) et des algorithmes avancés, Genai examine les histoires d’utilisateurs et les exigences pour créer automatiquement des cas de test complets.

Exploration des scénarios: Les équipes QA peuvent valider cas rare scénarios difficiles à trouver manuellement. Genai génère des complexités qui sont un véritable reflet du usages réalistes.

Surveillance continue: Contrairement aux approches d’IA traditionnelles, Genai surveille les performances du logiciel en temps réel même Comme les cycles de développement courent.

Automatisation des tests: L’IA générative permet d’outils comme github Copilote et AWS Code Whisperer pour générer des extraits de code réutilisables pour déployer des tests automatisés, réduisant le travail manuel.

Avantages en QA:

• Mieux plus large Couverture du scénario de test et de l’appareil.
• Informations prédictives pour identifier les défauts plus rapidement.
• Économise le coût en raison de la réduction des efforts de test manuel.

Défis de mise en œuvre de l’IA générative

Étant donné que les avantages sont considérables, néanmoins, il y a des défis à la mise en œuvre de la génération AI:

Défis d’intégration: Il peut être difficile d’assurer la compatibilité avec les systèmes existants.

Souveraineté des données: Règlements suivant sur la façon de gérer les données sensibles ou synthétiques par exemple Conformité du RGPD.

Résistant au changement: Les équipes individuelles pourraient ne pas vouloir s’adapter à de nouveaux outils, car ils manquent de connaissances sur la façon d’utiliser les nouveaux outils ou de craindre d’être déplacé, non seulement par les outils eux-mêmes, mais aussi dans un sens plus large, par l’automatisation.

Fort Les plans, l’engagement des parties prenantes et les conseils clairs sur l’utilisation des outils d’IA aideront à améliorer ces défis.

Conclusion

L’IA générative est utilisée pour révolutionner la gestion des données et les processus d’AQ. Automatisation des tâches pour améliorer les performances et la précision pour réduire les erreurs, Et l’analyse prédictive via la création de données synthétiques est un moyen de se distinguer comme le fondement de certaines stratégies de transformation numériques émergentes aujourd’hui. Plus les entreprises collaborent avec Genai tout au long de leurs flux de travail, plus ses capacités révélent à la fois l’efficacité et l’innovation, à la vitesse flamboyante.