Sztuczna inteligencja (AI)

Rozwiązania Sztucznej Inteligencji

– Co udało nam się osiągnąć w AI?

Sztuczna inteligencja to codzienność, a nie odległa wizja. Tworzymy rozwiązania, które automatyzują analizę danych, przyspieszają procesy IT i pomagają zespołom szybciej reagować na problemy. Nasze narzędzia AI wspierają zarówno środowiska produkcyjne, jak i testowe, dostarczając precyzyjne analizy i praktyczne rekomendacje.

Inteligentna analiza logów

Nasze narzędzia AI przetwarzają logi środowisk produkcyjnych i testowych, automatycznie wykrywając wyjątki
i błędy. Dzięki zaawansowanym algorytmom wskazujemy przyczyny problemów, takich jak:

• Błędy środowiskowe – wynikające z konfiguracji infrastruktury,
• Błędy danych – niepoprawne lub brakujące dane,
• Błędy integracyjne – problemy w komunikacji między systemami,
• Błędy kodu – wykrywanie usterek w oprogramowaniu,
• Błędy testów – niepowodzenia scenariuszy testowych,
• Błędy autoryzacji – problemy z uwierzytelnianiem.

System nie tylko lokalizuje problem, ale także podpowiada możliwe rozwiązania, skracając czas naprawy
i minimalizując ryzyko przestoju.

AI w obsłudze Service Desk

Integrujemy sztuczną inteligencję z systemami Service Desk, aby wspierać pracę zespołów.
Na podstawie wcześniejszych zgłoszeń i sposobów ich rozwiązania system: automatycznie identyfikuje przyczynę bieżącego zgłoszenia, następnie sugeruje optymalny sposób naprawy, a to wszystko podczas nauki z opisów nowych incydentów/problemów oraz ich komentarzy.

Dzięki temu przyspieszamy rozwiązywanie problemów, redukujemy liczbę powtarzających się zgłoszeń
i zwiększamy satysfakcję użytkowników.

GDZIE NASZE ROZWIĄZANIA ZNAJDĄ ZASTOSOWANIE?

Automatyczna rejestracja defektów

W przypadku wykrycia przez AI błędu testów w aplikacji możliwe jest skonfigurowanie automatycznej rejestracji defektów w zależności od aplikacji, środowiska oraz poziomu pewności AI.

Nasz silnik umożliwia pełną automatyzację procesu raportowania błędów. Gdy testy automatyczne wykryją potencjalny problem w aplikacji, system AI:

1. Analizuje wynik testu – identyfikuje czy jest to realny błąd, czy tzw. false positive (np. chwilowa niedostępność środowiska, problem z danymi testowymi).
2. Weryfikuje poziom pewności – na podstawie algorytmów ocenia prawdopodobieństwo, że problem jest rzeczywistym defektem.
3. Automatycznie rejestruje defekt – jeżeli pewność przekracza ustalony próg, system sam tworzy zgłoszenie w narzędziu typu YouTrack, Jira, Azure DevOps itd.
   • Defekt zawiera już wszystkie kluczowe informacje: środowisko, wersję aplikacji, dane wejściowe, kroki testowe, logi, screenshoty.
4. Priorytetyzacja i routing – AI potrafi przypisać zgłoszenie do właściwego zespołu (np. backend, frontend, mobile) oraz nadać priorytet w zależności od krytyczności błędu.

Korzyści:

• Eliminacja ręcznego przepisywania błędów przez testerów.
• Przyspieszenie procesu naprawy – deweloper od razu dostaje pełny pakiet danych.
• Możliwość dostosowania progów zaufania – np. dla środowiska produkcyjnego rejestrujemy defekt zawsze, a dla testowego dopiero powyżej 80% pewności AI.

CO PLANUJEMY W PRZYSZŁOŚCI?

Plany rozwoju – przyziemne, ale skuteczne innowacje AI

Skupiamy się na realnych rozwiązaniach, które przyniosą wymierne korzyści zespołom IT i QA. Oto nasze najbliższe kierunki rozwoju:

Inteligentne zarządzanie danymi testowymi
AI monitoruje ilość i jakość danych testowych w środowiskach QA. Gdy dane są nieaktualne lub ich brakuje, system automatycznie uruchamia procesy tworzenia nowych – zgodnych z wymaganiami testów i spójnych w wielu systemach. Efekt: testy nigdy nie są blokowane przez brak danych.

Predykcja problemów z wydajnością
Analizujemy historię obciążenia systemów, logi i metryki wydajnościowe, aby przewidzieć potencjalne spadki wydajności. AI wskazuje optymalny moment i sposób przeprowadzenia działań optymalizacyjnych – zanim problem odczują użytkownicy.

Weryfikacja kompletności wymagań
Podczas analizy historyjek i wymagań AI wychwytuje brakujące elementy lub niespójności (np. brak scenariuszy dla warunków brzegowych) i raportuje je zespołowi. Takie rozwiązanie znacząco minimalizuje ryzyko nieprzewidzianych problemów na etapie testów.

Automatycznie generowane scenariusze testów manualnych / automatycznych (Cucumber)
Nasze AI analizuje historyjki użytkownika w metodyce Agile oraz wymagania projektowe, aby automatycznie wygenerować kompletne scenariusze testowe dla testerów manualnych lub do uruchomienia automatycznego (z użyciem składni Cucumber).

Efekt:

• oszczędność czasu przy przygotowaniu testów,
• pełna spójność z wymaganiami,
• eliminacja ryzyka pominięcia kluczowych i/lub problematycznych przypadków testowych.

Inteligentne raportowanie incydentów
AI automatycznie grupuje powiązane błędy i zgłoszenia, wskazując ich wspólne źródło. Zamiast kilkunastu oddzielnych ticketów zespół otrzymuje jeden spójny raport, co znacząco przyspiesza diagnozę i naprawę.

Automatyczne profilowanie bezpieczeństwa testów
AI analizuje wyniki testów bezpieczeństwa, logi oraz zmiany w kodzie, aby wykrywać potencjalne luki zanim trafią na produkcję. System priorytetyzuje wykryte problemy i proponuje działania naprawcze, bazując na historii wcześniejszych incydentów.

Optymalizacja testów wydajnościowych
Na podstawie wcześniejszych pomiarów i trendów AI podpowiada, które scenariusze testów wydajnościowych warto uruchomić w danym momencie, aby uzyskać pełny obraz kondycji systemu przy minimalnym czasie testów.

Inteligentne dobieranie zestawów testowych
AI analizuje historię defektów i ryzyko biznesowe, aby proponować zestawy testów (manualnych
i automatycznych), które mają największe szanse wykrycia krytycznych błędów - bez konieczności uruchamiania całej puli testów.