KhoaDataSea

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi hoàn toàn lĩnh vực kiểm định chất lượng (QA), phá vỡ các phương pháp tự động hóa kiểm thử truyền thống kém hiệu quả, mang lại tốc độ vượt trội và khả năng kiểm tra những khía cạnh trước đây khó thực hiện. Tuy nhiên, việc khiến các đội ngũ QA tin tưởng vào AI là một thách thức lớn trong ngành. Bài viết này sẽ khám phá các yếu tố quan trọng khi lựa chọn công cụ AI, những rào cản triển khai và cách xây dựng niềm tin để đạt được giá trị thực từ AI trong QA.

Điều Gì Thực Sự Quan Trọng (Và Cách Chọn Công Cụ AI Phù Hợp)

Việc lựa chọn công cụ AI phù hợp cho đội ngũ QA là yếu tố then chốt để xây dựng niềm tin và mang lại giá trị đo lường được. Điều này đòi hỏi xem xét các tiêu chí kỹ thuật vượt ra ngoài danh sách tính năng cơ bản mà nhà cung cấp đưa ra, tập trung vào khả năng tích hợp và độ tin cậy trong quy trình làm việc thực tế.

Tính minh bạch và khả năng giải thích là yếu tố cốt lõi để xây dựng niềm tin. Mayank Bhola, Đồng sáng lập và Trưởng phòng Sản phẩm tại LambdaTest, nhấn mạnh rằng công cụ AI cần cung cấp “các đầu ra có thể truy vết” và “khả năng kiểm tra” bằng ngôn ngữ đơn giản. Điều này có nghĩa là công cụ phải có tính năng ghi log, theo dõi và tạo dấu vết kiểm tra rõ ràng, cho phép người kiểm thử phân tích và xác minh các bước xử lý của AI, tương tự như với bất kỳ thành phần hệ thống phức tạp nào. Người kiểm thử cần hiểu lý do đằng sau quyết định của AI, không chỉ kết quả, để đưa ra phản hồi điều chỉnh và khắc phục hạn chế của bản chất “hộp đen” trong AI.

Tính nhất quán cũng là một yếu tố quan trọng. Andy Piper, Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Diffblue, chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường thiếu minh bạch và nhất quán do đặc tính xác suất của chúng. Diffblue sử dụng các mô hình AI xác định, đảm bảo “kết quả kỹ thuật nhất quán cho cùng đầu vào kỹ thuật,” từ đó củng cố niềm tin của các nhà phát triển. Việc đánh giá tính ổn định và dự đoán được của công cụ AI là một phần quan trọng trong quá trình lựa chọn, đặc biệt khi so sánh các phương pháp AI khác nhau.

Bảo mật là yếu tố không thể thương lượng. Sunil Senan, Phó Chủ tịch Cấp cao và Trưởng bộ phận Dữ liệu, Phân tích & AI tại Infosys, nhấn mạnh rằng công cụ AI phải tuân thủ các tiêu chuẩn tốt nhất trong ngành, giải quyết các lỗ hổng quan trọng như OWASP Top 10 và bảo mật hạ tầng như môi trường Kubernetes. Việc đáp ứng các tiêu chuẩn cấp doanh nghiệp như SOC2, ISO, GDPR là yêu cầu tối thiểu, đặc biệt trong các ngành được quy định nghiêm ngặt. Công cụ cần được cấu hình để ngăn AI truy cập dữ liệu nhạy cảm trong mạng nội bộ, đồng thời đảm bảo quyền sở hữu và bảo mật dữ liệu đầu vào/đầu ra thông qua các chính sách xử lý dữ liệu rõ ràng từ nhà cung cấp.

Ngoài yếu tố niềm tin, công cụ AI cần mang lại giá trị kỹ thuật thực sự. Bhola khuyên nên ưu tiên các AI Agent đóng vai trò “trợ lý chiến lược,” phân tích kết quả kiểm thử trước đây để xây dựng chiến lược QA toàn diện, thay vì chỉ tạo kịch bản kiểm thử. Các công cụ này cần giải quyết “các vấn đề thực tế trong doanh nghiệp,” hoạt động hiệu quả trong các kịch bản sản xuất hoặc tình huống thực tế phức tạp. Karan Ratra, lãnh đạo kỹ thuật cấp cao tại Walmart, đề xuất đánh giá AI nghiêm ngặt như đánh giá một nhân viên kiểm thử, thông qua “thí nghiệm song song trên các LLM khác nhau” để kiểm tra khả năng xử lý các đầu vào kỹ thuật đa dạng hoặc không chuẩn.

Tính linh hoạt tích hợp cũng rất quan trọng. Công cụ cần tích hợp mượt mà vào pipeline CI/CD và các công cụ khác qua các kết nối chuẩn. Lợi tức đầu tư (ROI) không chỉ nằm ở việc tiết kiệm thời gian mà còn ở các yếu tố như độ bao phủ kiểm thử, ưu tiên rủi ro và phát hiện lỗi. Senan nhấn mạnh việc đánh giá “giá trị vượt trên tốc độ” này. Cuối cùng, việc lựa chọn nhà cung cấp đáng tin cậy với hỗ trợ kỹ thuật tốt và chính sách bảo mật rõ ràng là yếu tố không thể thiếu.

Vượt Qua Các Rào Cản Triển Khai AI

Ngay cả khi đội ngũ hiểu rõ các vấn đề đạo đức và nhận thấy tiềm năng của AI, việc triển khai AI trong QA vẫn đối mặt với nhiều thách thức, làm giảm niềm tin và ảnh hưởng đến ROI.

Kỳ vọng không thực tế là một rào cản lớn. Hugo Farinha, Đồng sáng lập tại Virtuoso QA, nhận định rằng nhiều công cụ AI quảng cáo quá mức khả năng kỹ thuật do công nghệ còn non trẻ. Điều này khiến các đội ngũ khó phân biệt thực tế và hứa hẹn.

Chứng minh giá trị tài chính là một thách thức khác. Nhiều đội thiếu số liệu cụ thể về thời gian tạo kiểm thử, nỗ lực bảo trì hoặc tỷ lệ lỗi sót, khiến việc đo lường ROI trở nên khó khăn. Merrell nhận xét rằng “không ai biết chính xác ROI thực sự là bao nhiêu” do thị trường AI còn mới. Ngoài ra, “nghịch lý của người kiểm thử” – việc xác minh đầu ra AI khiến công cụ dường như kém hiệu quả – có thể gây áp lực khiến đội ngũ bỏ qua trách nhiệm.

Quản trị dữ liệu là một trở ngại kỹ thuật lớn. Đảm bảo dữ liệu kiểm thử được giữ bí mật, ẩn danh và mã hóa khi cung cấp cho mô hình AI là một thách thức then chốt. Senan lưu ý rằng “khoảng trống quản trị” có thể làm chệch hướng các sáng kiến AI nếu không được xử lý ngay từ đầu.

Tích hợp pipeline cũng gặp khó khăn. Việc nhúng AI tạo sinh vào CI/CD mà không làm gián đoạn nhịp độ phát hành là một vấn đề. Farinha chỉ ra rằng tích hợp AI rời rạc giữa các nhóm cản trở việc áp dụng rộng rãi. Ngoài ra, việc kiểm thử các hệ thống xác suất (kết quả không cố định) đòi hỏi kiểm tra dư thừa, làm tăng chi phí và độ phức tạp. AI cũng mở ra bề mặt tấn công lớn, với các rủi ro như prompt injection, lỗ hổng chuỗi cung ứng và plugin không an toàn, đòi hỏi các biện pháp DevSecOps tiên tiến.

Quản lý thay đổi trong tổ chức cũng là một yếu tố quan trọng. Việc chuyển đổi vai trò QA từ viết kịch bản lặp lại sang giám sát với sự hỗ trợ của AI đòi hỏi kế hoạch nâng cao kỹ năng rõ ràng. Senan nhấn mạnh rằng “nỗi lo bị thay thế” cần được giải quyết bằng cách định vị AI như một công cụ tăng cường hiệu quả, và “quản lý thay đổi” là yếu tố quan trọng để áp dụng thành công.

Cuối cùng, việc lựa chọn nhà cung cấp trong bối cảnh công cụ còn non trẻ là một thách thức liên tục. Bhola khuyến nghị chọn các nhà cung cấp “cung cấp sự minh bạch thực sự về hoạt động AI và lộ trình rõ ràng để xử lý nợ kỹ thuật trong mô hình của họ.”

Con Đường Đến Với Kiểm Thử AI Thành Công

Xây dựng niềm tin vào QA dựa trên AI không phải là điều dễ dàng. Thành công đòi hỏi sự kết hợp giữa lựa chọn công cụ chiến lược, giải quyết các thách thức kỹ thuật và quản lý yếu tố con người.

Ratra từ Walmart nhấn mạnh: “Bạn phải tập trung vào các tiêu chí kỹ thuật như tính minh bạch, tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật, khả năng thực tế và tính linh hoạt tích hợp.” Việc đánh giá cẩn thận tạo nền tảng cho độ tin cậy và sự tự tin.

Các thách thức triển khai, từ kỳ vọng không thực tế, đo lường ROI, quản trị dữ liệu đến tích hợp pipeline, đòi hỏi chiến lược rõ ràng. Bhola, với kinh nghiệm ra mắt Kane AI tại LambdaTest, nhấn mạnh: “Những rào cản này cần được điều hướng một cách chiến lược, không phải né tránh.”

AI trong QA là sự hợp tác giữa công nghệ và con người. AI xử lý các tác vụ lặp lại và tìm kiếm mẫu hình, nhưng con người mang lại tư duy phản biện và bối cảnh chiến lược không thể thay thế. Khi tổ chức cam kết đánh giá cẩn thận và điều hướng thách thức, họ có thể khai thác tối đa tiềm năng của AI, nâng cao hiệu quả kỹ thuật và chất lượng phần mềm.

Bhola kết luận: “Khi thực hiện đúng cách, việc tập trung vào xây dựng niềm tin và giải quyết thách thức sẽ mang lại các giải pháp AI không chỉ cải thiện hiệu quả kỹ thuật mà còn nâng cao chất lượng và tốc độ phân phối phần mềm.”

Theo Data Science Central, https://www.datasciencecentral.com/how-to-make-ai-work-in-qa/