בדיקות | בינה מלאכותית | תובנות – חלק 6

2. איך תפקיד ה-QA ישתנה בטווח הקצר והארוך?

🔹 בטווח הקצר (2-5 שנים): אנשי QA יהפכו למפקחים על AI

בשלב זה, AI עדיין לא יהיה מושלם ויצטרך בקרה אנושית.
אנשי QA לא יבצעו את הבדיקות בעצמם, אלא יפקחו על AI שיעשה זאת עבורם:
📌 בדיקות יתבצעו אוטומטית – AI יבצע את הטסטים, יפיק דוחות, ויזהה תקלות.
📌 בודקי QA יתמקדו בפיקוח – לוודא שה-AI מזהה תקלות נכונות ולא מפספס תרחישים קריטיים.
📌 כתיבת אסטרטגיות בדיקה, שיפור מודלים והזנת דאטה – אנשי QA יצטרכו לוודא שה-AI "לומד נכון" ולא נופל להטיות שגויות.

🔼 התפקיד של בודקי QA יהפוך מ"ביצועיסטים" למנהלי איכות שמפקחים על AI.

🔹 בטווח הארוך (5-8 שנים): AI יוכל לנטר את עצמו, ויהיה צורך בפחות אנשי QA

בשלב הבא, AI יהפוך למתקדם מספיק כדי לפקח על עצמו ולתקן את תהליכי הבדיקות ללא צורך בהתערבות אנושית משמעותית.

📌 AI יבצע בדיקות, ינטר תקלות ויתקן טעויות ללא בקרה אנושית.
📌 תהליכי הבדיקות יהפכו לאוטונומיים כמעט לחלוטין.
📌 בודקי QA יהפכו ליועצים ואנשי אסטרטגיה – במקום להיות חלק מהתהליך היומיומי של הבדיקות.

🔼 ככל שה-AI ישתפר, תפקיד הפיקוח האנושי יצטמצם עוד יותר, וכנראה שמעט מאוד אנשי QA יישארו בתפקידים בכירים בלבד.

3. איך AI ישפיע על כמות ותפקיד אנשי ה-QA ?

נניח שחברה מסוימת מעסיקה 20 אנשי QA כיום.
עם התקדמות AI, כמה מהם באמת יישארו בעוד 10 שנים? ומה בפועל הם יעשו ? 

🔹 צוותי בדיקות ידניות יקטנו ב-70-80% – רגרסיות ו-UI Testing יבוצעו כמעט לחלוטין ע"י AI.
🔹 צוותי אוטומציה יצטמצמו לפחות מחצי – AI יוכל ליצור ולתחזק טסטים בעצמו, ורק מספר מצומצם של מומחים יידרשו לפיקוח על המערכת.
🔹 צוותי ניתוח ותחקור באגים יקטנו – AI יבצע ניתוח אוטומטי של תקלות, כך שפחות אנשים יצטרכו לבצע זאת ידנית.

מצד שני, בעתיד ייפתחו תקנים ודרישות לתפקידי QA שאיננו מכירים כיום, תפקידים אלו כמובן יסתובבו סביב הבינה המלאכותית וארגז הכלים של כל בודק, יהיה חייב לכלול גם ידע ונסיון בלמידת מכונה, מודלים של בינה מלאכותית (AI), ועוד. להלן רשימה של תחומים עליהם מהנדס הבדיקות והאוטומציה יהיה אמון בעתיד הקרוב:

📌 1. פיקוח וניטור על מערכות AI מבצעות בדיקות

🔹 בדיקות יתבצעו כמעט לחלוטין ע"י AI, אך עדיין יהיה צורך לפקח על האיכות שלהן.
🔹 בדיקת איכות המודלים של ה-AI – לוודא שהם מזהים תקלות נכון ולא מייצרים false positives או false negatives.
🔹 מעקב אחרי לוגים ודוחות אנליטיים – להבין מתי AI עושה טעויות ולכוון אותו.
🔹 יצירת אלגוריתמים לניטור אחר תקלות ב-AI.

📌 2. כתיבת והגדרת אסטרטגיות בדיקה חכמות

🔹 במקום לכתוב טסטים, ה-QA יגדיר מדיניות איכות ויקבע איך AI צריך לבדוק את המערכת.
🔹 תכנון Test Coverage דינמי מבוסס AI – מערכת שתלמד ותזהה לבד מה חשוב לבדוק.
🔹 התאמה של מתודולוגיות בדיקות לעולם שבו AI מנהל את הבדיקות.

📌 3. אימון והדרכה של AI לבדיקות

🔹 תפקיד חדש: AI Testing Trainer – בודק תוכנה יצטרך לאמן מערכות AI להיות חכמות יותר בבדיקות.
🔹 הזנת Data Training Sets – ללמד את ה-AI איך לזהות תקלות מורכבות.
🔹 ניהול Machine Learning Feedback Loops – לדאוג שהמערכת כל הזמן משתפרת.

📌 4. בדיקות UX וחוויית משתמש חכמות

🔹 AI יוכל לזהות בעיות טכניות, אבל חוויית משתמש עדיין דורשת הבנה אנושית.
🔹 בדיקות רגשיות ופסיכולוגיות – איך משתמשים מגיבים לשינויים בממשק?
🔹 בדיקות נגישות (Accessibility Testing) – AI יכול לזהות בעיות, אבל בודק יצטרך לאשר שהפתרון מתאים.

📌 5. בדיקות Exploratory חכמות עם שילוב AI

🔹 במקום לבדוק באופן ידני, ה-QA יגדיר אלגוריתמים לחיפוש תקלות לא צפויות.
🔹 בדיקות מבוססות בינה מלאכותית עם מגע אנושי – בודק יחליט איך לכוון את AI לבצע exploratory testing.
🔹 חקירה של תקלות לא סטנדרטיות – הבנת מקרי קצה שהמודל לא תופס.

📌 6. ניתוח Data ואנליזת תקלות מורכבות

🔹 במקום רק לדווח על תקלות, ה-QA יהיה Data Analyst שידע להפיק תובנות עסקיות מהבאגים.
🔹 שימוש בכלים לניתוח עומקי של כשלונות במערכות AI.
🔹 שילוב Big Data כדי להבין מגמות בבדיקות ותקלות.

📌 7. אבטחת איכות של AI (AI Quality Assurance)

🔹 לוודא שמודלי AI לא מוטים ולא עושים טעויות קריטיות.
🔹 בדיקות הגינות (Fairness Testing) – לבדוק שהמערכת לא פוגעת בקבוצות מסוימות בגלל דאטה מוטה.
🔹 מניעת תקלות קריטיות במערכות מבוססות AI – AI ישתמש במערכות קריטיות כמו רפואה ופיננסים, וטעויות שם עלולות להיות מסוכנות.

📌 8. שילוב בדיקות AI בתהליכי DevOps

🔹 בדיקות אוטומטיות חכמות יפעלו כחלק אינטגרלי מה-CI/CD.
🔹 פיתוח AI-powered TestOps – מערכות שיודעות לבדוק את עצמן ולתקן טעויות בזמן אמת.
🔹 יצירת תהליכי בדיקה גמישים ואוטונומיים – שמותאמים לקצב הפיתוח המהיר.

📌 9. בדיקות תרחישים מורכבים ומולטידיסציפלינריים

🔹 בעתיד, המערכות יהיו יותר מורכבות, והבודקים יצטרכו לבדוק אינטגרציות בין מערכות מרובות AI.
🔹 בדיקות רובוטים, IoT, ו-Machine Learning Models כחלק מהעבודה היומיומית.
🔹 הבנה של איך מערכות מרובות AI מתקשרות זו עם זו ומה קורה כשיש קונפליקטים ביניהן.

📌 10. התאמה לרגולציות וסטנדרטים (AI Compliance & Governance)

🔹 בעתיד, מערכות AI יהיו כפופות לרגולציות מחמירות, וה-QA יצטרך לוודא שהן עומדות בסטנדרטים.
🔹 התאמה לתקנים כמו ISO, GDPR, AI Act.
🔹 ביצוע AI Audit – בדיקות תקינות של מערכות AI כדי לוודא שהן עומדות בדרישות החוק.

📌 11. חקירת תקלות AI (AI Debugging & Root Cause Analysis)

🔹 ניתוח למה AI קיבל החלטות שגויות.
🔹 חיפוש Bias במודלים – למה ה-AI פספס באג מסוים?
🔹 שילוב עם Explainable AI (XAI) – לוודא שההחלטות של AI מובנות ולא אקראיות.

📉 מסקנה: מ-20 אנשי QA מסורתיים יישארו 20 אנשי QA מבוססי AI

רוב הצוותים יצטמצמו משמעותית בתפקידי ה-QA המסרורתיים, ומצד שני, תקנים של בודקים מבוססי AI ייפתחו, אנשי ה-QA שיישרדו יהיו אלו שיודעים לפקח על AI ולשלב אותו נכון בתהליכי האיכות.

4. איך AI ישפיע על המשכורות של אנשי ה-QA?

שלושה תרחישים אפשריים:

1️⃣ השכר יעלה – אנשי QA שיתמחו ב-AI, Data Analysis, ופיקוח על מערכות חכמות יוכלו לדרוש שכר גבוה יותר.
2️⃣ השכר יישאר יציב – אם כולם ילמדו לעבוד עם AI, זו תהפוך למיומנות בסיסית והשכר לא ישתנה משמעותית.
3️⃣ השכר ירד – אם רוב הבדיקות יהיו אוטונומיות לחלוטין, יהיו פחות תקנים בשוק והשכר עשוי לרדת.

🔼 בודקים עם ניסיון באוטומציה ו-AI יכולים לראות עלייה של 20-50% בשכר!
🔽 בודקים שלא יתאימו את עצמם – עלולים למצוא את עצמם מחוץ לתעשייה.

5. איך אנשי QA יכולים להישאר רלוונטיים בעתיד?

🚀 ללמוד לעבוד עם AI ולשלב אותו בתהליכי בדיקות
🚀 להתמחות באוטומציה מתקדמת, Machine Learning Testing ו-Data Analysis
🚀 לחשוב יותר על אסטרטגיה וניהול איכות מאשר רק על ביצוע טסטים
🚀 להתמקד בפיקוח על AI ובשיפור תהליכים – ולא רק בבדיקות ידניות או אוטומציה בסיסית

מי שלא יתאים את עצמו – עלול למצוא את עצמו מחוץ לתעשייה בעוד כמה שנים.

🔮 מסקנה: ה-QA לא ייעלם, אבל מי שלא יתאים את עצמו – כן

📌 בעוד 7-8 שנים, AI יבצע את רוב עבודת הבדיקות.
📌 חברות יצמצמו משמעותית את כמות אנשי ה-QA המסורתיים.
📌 רק מי שישלוט ב-AI, באוטומציה ובניתוח נתונים – יהיה בעל ערך אמיתי.
📌 המשכורות יכולות לעלות – אבל רק לאלה שיידעו לעבוד נכון עם AI.

🚀 העתיד של ה-QA אינו בבדיקות ידניות או אפילו אוטומציה סטנדרטית, אלא בפיקוח על AI, תכנון אסטרטגיות איכות חכמות, ושילוב כלים מתקדמים.

אנחנו במכללת עתיד האוטומציה כבר נערכים למהפכה הזו, ובשנתיים האחרונות השקענו בפיתוח תכני לימוד מתקדמים שמכינים את אנשי ה-QA והאוטומציה לעולם החדש של בדיקות מבוססות AI.

✔️ קורסים מעשיים עם כלים וטכנולוגיות מהעתיד
✔️ למידה מעשית על שילוב AI בתהליכי בדיקות אוטומטיות
✔️ הבנה מעמיקה של Machine Learning Testing, TestOps, ו-AI-driven Testing
✔️ התאמה אישית לשוק העבודה המשתנה – כך שהבוגרים שלנו יהיו הראשונים שיידרשו בעולם החדש של הבדיקות

📢 העתיד של ה-QA מתחיל עכשיו – האם אתם מוכנים לו?