Üretken yapay zeka (GenAI) yalnızca kodun yazılma biçimini değiştirmiyor; yazılım kalitesini nasıl tanımladığımızı yeniden şekillendiriyor.
Gibi Yapay zeka araçları yazılım geliştirme iş akışlarına daha fazla entegre hale geldikçe, kalite güvencesinin (QA) rolü, manüel geçiş denetiminden, makine tarafından üretilen çıktıların gerçek zamanlı gözetimine doğru kayıyor.
TestRail’de yapay zeka konusunda uzmanlaşmış Ürün Yöneticisi.
Güvensizlik, basit bir rahatsızlıktan çok daha fazlasından kaynaklanıyor; bu neyin tehlikede olduğuyla ilgili. Kalite Güvencesinde, doğruluk olmadan hız bir sorumluluk olabilir.
“Tek seferlik” test senaryosu oluşturucuları olarak da bilinen, tek bir istemden testler üreten birçok GenAI aracı, genellikle çıktı hacmini hassasiyetten üstün tutar.
Bu değiş tokuş, zaman tasarrufundan daha fazla temizlik yaratabilir ve test uzmanlarını hatalı mantığı çözmeye, testi yeniden oluşturmaya zorlayabilir mimarive kapsama alanındaki kritik boşlukları düzeltin.
Ve değişiklikler takımlarla sınırlı değil. Gerçekten de 2025 “İşyerinde Yapay Zeka” raporu, ABD’deki ilanlardaki iş becerilerinin %54’ünün artık GenAI nedeniyle orta düzeyde dönüşüme hazır olduğunu ve yazılım rollerinin en çok açığa çıkanlar arasında olduğunu ortaya koyuyor.
Bu değişim, QA ekiplerinin temelde yeniden şekillendirildiğini açıkça ortaya koyuyor.
Sıfırdan kod veya test yazmak yerine, makine tarafından üretilen çıktıları denetlemeleri ve iyileştirmeleri isteniyor, bu da teknik iş akışlarına yeni bir editoryal sorumluluk katmanı getiriyor.
Başka bir deyişle, kod oluşturmanın en hızlı yolu, yazılımı yayınlamanın en iyi yolu olmayabilir.
Otomatik Tamamlama Testinin Cazibesi ve Sınırlamaları
Test senaryosu oluşturma, yazılım testlerinde yapay zekanın en görünür kullanımlarından biridir, ancak gerçek benimseme hala manşetlerin arkasındadır.
Yakın zamanda yapılan bir haritalama çalışması, katılımcıların yalnızca %16’sının yapay zekayı testlerde kullandığını ancak bu sayının muhtemelen gerçeği olduğundan az gösterdiğini bildirdi.
Pek çok kuruluş hâlâ yapay zekayı iş hayatında kısıtlıyor veya caydırıyor, bu nedenle insanlar onu kullandıklarını söylemekten çekiniyor. İşin içinde gurur da var; bazıları çıktıları tamamen kendilerine aitmiş gibi sunmayı tercih ediyor.
Güven, algı ve duygular, ekiplerin yapay zekayı ne kadar açık bir şekilde benimseyeceğini şekillendiriyor; daha kısa teslim tarihlerinin baskısı, “gereksinimlerin yerine getirilmesi, test senaryolarının saniyeler içinde tamamlanması”nın karşı konulmaz görünmesine neden olsa bile.
Süreç tasarımının önemli olmasının nedeni budur. Hız vaadi gerçektir, ancak bağlam ve inceleme olmadan çoğu zaman daha sonra temizliğe dönüşür.
Benimseme sürecinin insani yönünü kabul eden ve dikkatli yönlendirme ve döngüdeki insan incelemesi için alışkanlıklar geliştiren ekipler, her iki dünyanın da en iyisini elde eder: Daha hızlı hareket ederler ve güveni yüksek tutarlar.
Hız Kör Noktalar Doğurduğunda
Tamamen otonom üretim, iş kurallarını yanlış okuyabilir, uç durumları atlayabilir veya mevcut mimarilerle çakışabilir. Bu, çalışmaların yeniden yazılmasına, yeniden doğrulanmasına ve atılmasına yol açar; “Daha hızlı”nın tersi.
Ancak bu yalnızca bir yapay zeka sorunu değil. İnsanların da hata yaptığını hatırlamaya değer.
Son teslim tarihi baskısı altındaki insanlar da gereksinimleri kaçırır, mutlu yola fazla uyum sağlar veya önceki projelerden önyargılar taşır. Gerçek dünyada, %63’ü güvenlik olaylar ve veri ihlalleri insan faktörlerini içerir ve çoğu uygulama, test sırasında bazı yanlış yapılandırmalar gösterir.
Yapay zeka bunu tek başına düzeltmez. Bir hata türünü diğerine değiştirmememiz için bağlama, kısıtlamalara ve insan tarafından yapılan bir inceleme adımına ihtiyaç duyar.
Nerede Yüksek Lisans’lar Yeterli bağlam olmadan “halüsinasyon görme” veya sürüklenme, insanlar belirsiz özellikleri yanlış yorumluyor veya içgüdüsel hislere çok fazla güveniyorlar. Ekipler eleştirel olmayan güvene kaydığında risk artar.
Çıktı gösterişli göründüğü için incelemeyi atlamak, ister bir modelden ister kıdemli bir test uzmanından gelsin, aynı başarısızlık modelini davet eder.
Çözüm, incelemeyi alışkanlık haline getirmek ve simetrik hale getirmektir: AI çıktısına, kıdemsiz bir analistin taslağına davrandığınız gibi davranın. Baştan bağlam gerektir (sistemler, veriler, kişiler, riskler). Negatif ve sınır durumları kontrol edin.
“Yapay zeka farklılıklarını” amaçlanan akışla karşılaştırın ve kabul ile yeniden çalışmayı günlüğe kaydedin, böylece aracın nerede yardımcı olduğunu ve nerede tökezlediğini görebilirsiniz.
Bu kimin daha az hata yaptığını kanıtlamakla ilgili değil; tamamlayıcı güçlerin eşleştirilmesiyle ilgili. Yapay zekanın hızlı bir şekilde yapılandırılmış yapı iskeleleri oluşturmasına izin verin; Bırakın insanlar risk, uyumluluk ve nüans konusunda muhakeme yapsın.
Hiçbir eserin insan geçişi olmadan odaya girmemesi şeklindeki basit bir kuralla hız, gizli borç yaratmayı bırakır ve güvene dönüşmeye başlar.
Döngüdeki İnsan İleriye Doğru Daha Akıllı Bir Yoldur
Yapay zeka, test uzmanlarını güçlendirmeli, onların yerini almamalı. Döngüdeki insan (HITL) iş akışı, yapay zekayı üretken bir çizim ortağına dönüştürürken insanları karar noktalarında tutar.
Anahtar, kasıtlı rehberliktir: İnsan girdisi ne kadar net ve yönlendirilmiş olursa, çıktı da o kadar güvenilir olur.
Pratikte bu, test uzmanlarının yalnızca “isteyip umut etme” yapmadıkları anlamına gelir. Bağlam sağlarlar (sistemler, veriler, kişiler, riskler), istenen formatı belirtirler (adımlar, BDD veya serbest metin) ve üstünlük ve olumsuz durumları önceden belirtirler.
Kuruluşlar bunu korkuluklarla destekliyor: şablonlarstil kılavuzları ve rol tabanlı kontroller sayesinde üretim tutarlı ve denetlenebilir olur.
Bu yapıyla, test uzmanları hafif taslakları inceler, başlıkları ve adımları hassaslaştırır ve işle ilgili ve teknik doğruluğa dayalı olarak önerileri kabul eder veya reddeder.
Süreç kasıtlı olduğu için güven artıyor: girdiler kısıtlanıyor, çıktılar denetleniyor ve insan geçişi olmadan odaya hiçbir şey girmiyor.
Bu, çöp giriş/çıkış otomasyonunu önler ve regresyon, uyumluluk ve ekipler arası işbirliği genelinde güveni korur.
İnsan Yönlendirmeli Yapay Zeka Her Test Uzmanına Yardımcı Olur
Yapay zeka insanlar tarafından yönetildiğinde ve herhangi bir şey yapılmadan önce gözden geçirildiğinde, bir öğrenme aracı ve güç çarpanı haline gelir. Kariyerinin başındaki test uzmanları için insan rehberliğinde nesil, boş bir sayfayı yapılandırılmış bir başlangıç noktasına dönüştürür.
Taslak adımlar ve önerilen senaryolar sınır koşullarını, olumsuz yolları ve karmaşık doğrulamaları tespit etmeyi kolaylaştırır, böylece beceriler daha hızlı ve daha az tahminle oluşturulur.
Deneyimli uygulayıcılar keşif testlerine, risk analizine ve regresyon stratejisine odaklanmak için zaman kazanırlar çünkü tekrarlayan taslak hazırlama artık günü tüketmez. Küresel ekipler de bundan faydalanıyor.
Test yapıtlarını ikinci veya üçüncü bir dilde yazmak, yapay zeka netlik ve tutarlılık konusunda yardımcı olduğunda daha az külfetlidir. Sonuç olarak daha güçlü dokümantasyon, daha az stres ve daha derin testler için daha fazla dikkat sağlanır.
Buna önce inceleme, insan yönlendirmeli veya basitçe işbirlikçi yapay zeka diyebilirsiniz. Fikir aynı: İnsanlar bağlamı ve standartları belirler, yapay zeka taslaklar önerir ve insanlar kaliteyi ve sorumluluğu olduğu gibi korur.
Güvenli, Akıllı Test Güvenle Başlar
Yapay zeka araçları her zaman QA ile alakasız değildir, ancak birçoğu genel olarak oluşturulmuştur ve günlük bağlamın gerçek test taleplerini kaçırmaktadır.
Ve bu sadece makinelere özgü değil. İnsanlar da özellikle zaman baskısı altında veya gereksinimlerin belirsiz olduğu durumlarda hata yaparlar.
Her ikisi için de alınacak ders aynıdır; açık bir bağlam sağladığımızda, tutarlı yapılar kullandığımızda ve inceleme kontrol noktalarını yerinde tuttuğumuzda kalite artar.
Yapay zekaya koçluğa ihtiyaç duyan yetenekli bir takım arkadaşı gibi davranın. İnsanlara güvendiğimiz destek sistemlerinin aynısını ona verin. Gerçek iş akışlarına bağlı hassas istemler, beklenen formatları tanımlayan şablonlar ve herhangi bir işlem yapılmadan önce meslektaş incelemesi.
Hangi verilerin saklandığını bilmek, rol tabanlı erişim gerektirmek, aktarım sırasında ve beklemedeyken şifrelemek ve bir denetim takibi tutmak için bunu temel yönetişimle eşleştirdiğinizde insan/yapay zeka hattının her iki tarafındaki hata oranlarını azaltırsınız.
Amaç kimin daha akıllı olduğunu kanıtlamak değil; bu tasarım Herkesin uç vakaları kaçırma, iş kurallarını yanlış okuma veya riskli yapıları gönderme olasılığını azaltan bir süreç.
Yalnızca ham yetenek değil, bağlam da öncülük etmelidir. Seçtiğiniz araçların ürününüzün iş kurallarına, teknoloji yığınına ve uyumluluk yükümlülüklerine uyum sağlaması ve QA iş akışlarınızın beklediği yapılandırılmış çıktıları üretmesi gerekir.
Bu, verilerin nasıl işlendiğini kontrol etmek, ayrıntılı erişim kontrollerini onaylamak ve modelin adımlar, BDD ve serbest metin formatlarınızı takip edebilmesini sağlamak anlamına gelir.
Açık ifade çarpandır. Yapay zekayı en hızlı benimseyen ekipler genellikle amacı kesin talimatlara dönüştürebilen ekiplerdir.
İnsanlar hedefleri, kısıtlamaları ve uç durumları net bir şekilde ifade ettiğinde yapay zeka, çok daha faydalı işler ortaya çıkarır. Bu açığı, teşvik edici alışkanlıklar kazandıran ve test uzmanlarına girdilerde “düşüncelerini göstermeyi” öğreten eğitimlerle kapatın.
Yeteneği sorumlulukla eşleştirin. Veri okuryazarlığını katılım sürecinin bir parçası haline getirin; böylece herkes nelerin PII, özel kod, telif hakkıyla korunan içerik veya diğer hassas materyal olarak sayıldığını ve bu kuralların bilgi istemleri ve çıktılara nasıl uygulandığını bilir.
Basit yapılması ve yapılmaması gerekenleri belirleyin, kullanımı günlüğe kaydedin ve bir denetim izi tutun. Güçlü bağlam, açık iletişim ve temel yönetişim ile yapay zeka, uyumluluk riski yerine güvenilir bir yardımcıya dönüşür.
Güven ve doğrulama tartışılamaz. Güçlü modeller bile sonuçları yorumlayacak, kapsamı onaylayacak ve standartları koruyacak insanlara ihtiyaç duyar. Bu güveni kazanmanın en hızlı yolu şeffaflıktır.
Bir yapay zeka neden bir test veya öncelik sırası önerdiğini, hangi sinyalleri kullandığını, hangi kod değişikliklerinin veya geçmiş kusurların seçimi etkilediğini ve kendinden ne kadar emin olduğunu gösterebildiğinde ekiplerin çıktıyı incelemesi, doğrulaması ve benimsemesi çok daha olasıdır.
Şunları sağlayan sistemleri arayın:
• Her önerinin arkasındaki mantığı sade bir dille açıklayın
• Farklılıklar, geçmiş başarısızlıklar veya kapsam boşlukları gibi kullanılan kanıtlara bağlantı verin
• Güven veya risk puanlarını neyin yükseltip düşürebileceğini gösteren işaretçilerle gösterin
• Bir sonucu yeniden oluşturabilmek ve bunu kimin onayladığını görebilmek için net bir denetim izi tutun
Bu görünürlük seviyesiyle HITL, insan üstü bir hal alıyor. Yapay zeka, doğrulanması daha kolay ve ölçeklendirilmesi daha güvenli izlenebilir öneriler sunarken, test uzmanları hesap verebilirliği korur.
En iyi kodsuz platformlara göz atın.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro