Belbim CIO’su Ali Çakıroğlu
“Yazılım süreçlerinde test otomasyonunun öneminden ve yapay zekanın test operasyonlarının verimliliğindeki rolünden bahsedecek olursak; öncelikle konuya şu şekilde başlayayım, bence yazılım geliştirme süreçlerindeki en büyük zorluklardan biri yapılan analizin eksiksiz bir test senaryosuna (test case) dönüşüp dönüşmediği. Senaryoda bir detay atlandı mı, açıkta bir nokta kaldı mı? Sürecin en kritik halkasını burada görüyorum. İkinci büyük konu ise regresyon testleri. Bunu bazen şöyle örneklendiriyorum: Kocaman bir dağın üzerine küçücük bir çiçek ekliyorsunuz ama o çiçek o dağı yıkacak mı diye alttaki her şeyi en baştan test etmek zorunda kalıyorsunuz. Mevcut 100 fonksiyonunuza 101’incisini eklediğinizde, yapının bütününe etkisini ölçmek devasa bir mesai gerektiriyor.
BELBİM’deki kullanıcı segmentasyonu bu karmaşıklığı daha da artırıyor. Bankacılıkta da benzer yapılar vardır ancak bizde öğrenci, 60 yaş üstü, ücretsiz geçiş ve Anne Kart gibi çok spesifik kullanıcı tipleri mevcut. Geliştirilen her yeni özelliğin tüm bu segmentler için ayrı ayrı kontrol edilmesi ciddi bir operasyonel yük. Üstelik işimiz sadece dijital kanallarla sınırlı değil; turnikelerden Biletmatiklere kadar geniş bir fiziksel ağımız var. Bankalar için ATM neyse, bizim için de Biletmatikler o derece kritik. Bu yüzden hem dijital hem fiziksel sistemleri bütünleşik düşünmek zorundayız.
Son dönemde yatırımlarımızı, yapay zekânın operasyonel verimliliğe katkısı üzerine yoğunlaştırdık. Fark ettik ki teknolojinin kendisi de başlı başına bir operasyon; analiz etmek, kod geliştirmek, test yapmak da artık bu operasyonun parçası. Şu an özellikle kod geliştirme süreçlerinde yapay zekâyı kullanarak bu döngüyü nasıl kısaltabileceğimize odaklanıyoruz. Bu alanda somut üretim aşamasına geçtiğimiz noktalar var; henüz canlıya almasak da üzerinde titizlikle çalışıyoruz.
Test tarafına ise daha stratejik yaklaşıyoruz. Test otomasyonunu yapay zekâ destekli hale getirmek önceliğimiz. Mevcutta senaryoları manuel üretmek yerine, yapay zekânın eksik noktaları tespit edip senaryoları otomatik çalıştırması bize büyük bir çeviklik kazandıracak. Özellikle arayüz değişikliklerinde senaryoyu baştan yazmak yerine, sistemin bu değişikliği kendi algılayıp adapte olması kritik bir gelişim. Sadece dijitalde değil, robotik tarafıyla sahadaki fiziksel cihazları da kapsayan bir yapı kuruyoruz. Virgosol ile gerçekleştirdiğimiz POC çalışmalarından aldığımız olumlu sonuçlar, bu yılki hedeflerimiz için bize oldukça değerli bir zemin hazırladı. Bu yıl içinde dijital kanallarımızda Yapay zeka destekli test otomasyon ürünleri deneyimlemek ve fiziksel kanallarda da robotik test ürünlerini aktif bir şekilde kullanmayı hedefliyoruz.”
Source link
