소프트웨어 테스트는 항상 부족한 부분이며, 이로 인해 소프트웨어 릴리스가 지연되고 제품 품질이 저하되는 경우가 많습니다. ContextQA는 코딩 지식이 전혀 필요 없는 애플리케이션을 개발했습니다. 대신 AI와 자동화를 사용하여 웹 애플리케이션, API 및 모바일 애플리케이션을 테스트합니다.
ContextQA는 생성형 AI를 도입하기 전에 자동화로 시작했습니다. 이 회사는 오스틴에서 열린 South by Southwest(SXSW) 이벤트에서 IBM 팀을 만났습니다. Build IBM 팀은 인프라를 더 갖추지 않고도 새로운 도구를 사용해 볼 기회를 제공했습니다. ContextQA는 IBM 솔루션을 통해 생성형 AI 모델과 즉시 사용 가능한 여러 기능을 체험해보며 새로운 세상에 눈을 떴습니다.
그 후 한 달 동안 Build Partner 팀과 기술 리소스 지원으로 협력했습니다. Build Partner 팀은 사용 가능한 옵션과 이를 활용해 성공적으로 배포하는 방법을 ContextQA에 알려주었습니다. ContextQA는 훈련 데이터가 많지 않았던 탓에 수동 테스트 사례를 마이그레이션하고 분산된 조직 데이터에서 전반에서 이를 자동화하기를 원했습니다. ContextQA는 IBM이 제공하는 자연어 처리(NLP) 모델을 사용하여 대량의 데이터를 생성하고 수작업 단계를 자동화할 수 있었고, 소프트웨어 개발의 취약성도 해결할 수 있었습니다.
ContextQA는 OpenAI를 사용하며 몇 가지 제한 사항을 경험했습니다. ContextQA가 직면한 주요 문제 중 하나는 이러한 모델과 관련된 개인정보 보호 및 윤리 문제였습니다. 기업 고객은 안전하고 편향되지 않은 윤리적 모델을 원랬고, IBM watsonx.ai 스튜디오가 이 문제를 해결했습니다. ContextQA는 다양한 솔루션을 시도해봤지만, IBM을 말고는 올바른 해답을 찾을 수 없었습니다.
이 회사는 IBM AI 기술을 통해 소프트웨어에서 변경된 사항을 식별하고, 관련성이 높고 정확한 제안을 제공하며, 올바른 작업을 수행할 수 있었습니다. 따라서 IBM 모델을 사용하면서 테스트의 불안정성이 사라졌습니다.
ContextQA의 CEO 겸 설립자인 딥 배롯(Deep Barot)는 "평범한 영어로 작성된 대기업의 수동 테스트 사례가 5,000개 포함된 스프레드시트를 NLP 기반으로 마이그레이션하기 위해 watsonx.AI 스튜디오를 사용했습니다. "모든 사례를 마이그레이션하고 자동화하는 데 단 몇 분 밖에 걸리지 않았어요. IBM이 제공하는 생성형 AI의 파워를 확인할 수 있었습니다.
IBM은 대규모 에코시스템과 자체 DevOps 도구를 보유하고 있으며, 테스트 및 보고 기능을 개선하여 더 많은 기업 고객에게 기회를 제공함으로써 ContextQA이 더 유리한 위치를 선점하도록 해줄 최첨단 기술을 IBM Consulting의 지원을 받아 개발하고 있습니다.
ContextQA(ibm.com 외부 링크)는 텍사스 오스틴에 본사를 둔 소프트웨어 제품 개발 회사입니다. 원클릭 AI 기술을 사용하여 애플리케이션 테스트 및 품질 보증 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 자동화 플랫폼을 보유하고 있습니다. ContextQA는 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 걸쳐 기업 및 스타트업 고객과 협력합니다.
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2024년 2월 미국에서 제작.
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