سان فرانسيسكو، كاليفورنيا – 11/06/2025 – () – لم يعد التركيز الناشئ في هندسة برمجيات المؤسسات في عام 2025 ينصب على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيُستخدم في سير عمل الجودة — بل على مدى سرعة المؤسسات في الانتقال من بيانات الاختبار الأولية إلى قرارات أعمال مُعتمدة وقابلة للدفاع عنها. يقول محللو الصناعة إن هذا هو الآن خط الصدع الجديد في أداء DevOps. وفي هذا السياق، قدمت Sauce Labs اليوم “Sauce AI for Insights”، وهي طبقة ذكاء آلية جديدة ضمن منصتها، مصممة لتحويل مخرجات الاختبار إلى تحليل جودة حسب الطلب — في ثوانٍ وبلغة طبيعية — بدلاً من المراجعة اليدوية التقليدية للبيانات.
تضع الشركة هذا الإطلاق كأول وكيل ذكاء اصطناعي خاص بالمجال ومصمم خصيصًا لاتخاذ قرارات جودة البرمجيات. تم تدريب الوكيل على نطاق وتعقيد مسارات اختبار CI/CD الحديثة، حيث تقضي الفرق البشرية في كثير من الأحيان ساعات داخل السجلات أو تقارير التنفيذ أو لوحات المعلومات الثابتة في محاولة لتحديد السبب الجذري وجاهزية الإصدار. ووفقًا للشركة، فإن معظم الفرق اليوم لا ينقصها إشارات الاختبار — ولكن لديها القليل جدًا من الوقت، أو القليل جدًا من الخبرة المتخصصة، لتفسيرها.
يعد هذا ذا صلة بشكل خاص مع تسارع توقعات سرعة الإصدار. تشير الأبحاث الصناعية التي استشهدت بها Sauce Labs إلى أن المهندسين يقضون الآن حوالي ربع وقتهم في الاختبار، بينما تنشأ 60% من عيوب الإنتاج من مسارات الكود غير المختبرة أو غير المقيمة. ولم يعد يُنظر إلى تفسير الجودة المدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على أنه طبقة راحة، بل كتحكم هيكلي يؤثر بشكل مباشر على وضع المخاطر، والوقت اللازم للتسويق، واقتصاديات إنتاج برمجيات R&D.
تم تصميم Sauce AI for Insights لتقديم إجابات سياقية فورية — مع الرسوم البيانية والارتباطات والمرجعيات الأثرية القابلة للنقر — عبر أبعاد مثل الجهاز والمتصفح والإصدار وسلسلة الإصدار أو البيئة. وهو يدعم الاستعلامات باللغة الطبيعية ويكيف النتائج بناءً على الدور: قد يرى التنفيذيون مؤشرات جودة شاملة وفروقات في الاتجاه، بينما قد يرى المطورون عائلات فشل مشتبه بها، أو مرشحين للاختبارات المتقطعة، أو أسبابًا جذرية محتملة ضيقة النطاق. وتدعي الشركة أن “فارق جاهزية القرار” هذا هو المكان الذي تُهدر فيه معظم الساعات اليوم.
أفاد اختبار العملاء الأولي بتحسينات قابلة للقياس الكمي: اكتشاف فوري تقريبًا للسبب الجذري، ودورات تصحيح الأخطاء انخفضت من ساعات إلى دقائق، وتخفيضات كبيرة في التكلفة الهندسية الشهرية للتحليل اليدوي، وتقييمات أسرع بكثير لجاهزية الإصدار. وتم تسليط الضوء مرارًا وتكرارًا على نتيجة إضافية واحدة: يمكن للوظائف غير التقنية أخيرًا “قراءة” الجودة دون الحاجة إلى تفسير التحف الهندسية الأولية.
يؤكد المسؤولون التنفيذيون في Sauce Labs أن هذا ليس سردًا للإزاحة — بل هو إزالة للنفايات. إذا تمكنت السجلات ولوحات المعلومات من تفسير نفسها، يمكن للمهندسين إرسال كود بجودة أعلى، وبسرعة أكبر.
أصبح Sauce AI for Insights متاحًا الآن تجاريًا كإضافة ضمن منصة Sauce Labs. يتوفر المزيد من المعلومات على saucelabs.com/solutions/ai.
تُستخدم منصة الجودة المستمرة لـ Sauce Labs من قبل علامات تجارية عالمية كبرى مثل Walmart و Bank of America و Indeed، وتشتهر بمشاركتها العميقة في أنظمة بيئة الاختبار مفتوحة المصدر بما في ذلك Selenium و Appium.
