第 22 天：思考团队需要哪些技能才能在 AI 辅助测试中取得成功
在“30 天 AI 测试”挑战期间，我们探讨了 AI 如何增强各种测试流程。在此期间，很明显，要有效地使用 AI，我们需要的不仅仅是工具和平台；我们需要一个具备正确技能、思维方式和专业知识的团队。
今天的任务邀请你思考一个致力于领导 AI 辅助测试计划的团队所需的角色、职责和技能。
任务步骤
- 考虑更广泛的技能：确定能够增强团队在 AI 辅助测试中效果的必要技能和专业知识。跨学科知识如何促进成功？
- 设想关键角色：思考在测试团队中利用 AI 进行有效测试需要哪些角色。超出传统团队的范畴思考；例如，考虑数据科学家或机器学习（ML）工程师如何融入团队。他们能承担哪些独特的职责以推进 AI/ML 计划？
- 定义职责：为你设想的团队中的每个角色定义一些潜在职责。你可能包括：
- 开发 ML 模型以生成测试数据或预测缺陷。
- 指导 AI 工具的集成。
- 创建 AI 驱动的机器人或助手进行自动化测试。
- 教育测试人员 AI 概念，以促进技能成长和跨学科合作。
- 分享你理想的团队设置：回复此帖分享你设想的团队以及你认为成功进行 AI 辅助测试所需的重要角色。考虑包括：
- 关键角色及其职责
- 每个角色所需的基本技能
- 包括每个角色在团队中的理由
- 角色之间的潜在合作机会
- 额外步骤：如果你今天（2024 年 3 月 22 日，星期五）在格林威治时间 13:00 至 14:00 有空，加入我们每周一次的免费语音聊天——本周测试特辑：AI 测试，其中@simon_tomes和@billmatthews将在 LinkedIn 上讨论本周的测试。
为什么参与
- 通过分享你理想的团队设置，你可以帮助塑造一个集体愿景，即有效使用 AI 测试所需的角色、专业知识和技能。
- 参与这项任务可能会揭示与你的兴趣或职业抱负相呼应的激动人心的新角色。这是一个考虑如何塑造你的技能集和职业以适应这些新机会的机会。
任务链接
我的第 22 天任务
针对今天的任务，我咨询了 ChatGPT4，并对话的过程中补充了 AI 伦理专家和培训发展负责人两个关键角色信息。
其中 AI 伦理专家为了在团队中更专业的指导 AI 在测试中的伦理实施，包括公平性、透明度和隐私问题;培训发展负责人这个角色更多是为了优化跨学科的知识分享工作和使其变的更顺畅。
以下为我理想中的 AI 辅助测试计划团队的团队结构，关键角色和合作机会信息：
构建一个致力于领导 AI 辅助测试计划的团队时，整合技术专长、战略思维和跨学科知识至关重要。这种方法不仅利用了 AI 和机器学习（ML）的核心能力，而且确保这些技术被有效地整合到测试流程中，提高效率、准确性和创新性。下面，我将概述一个多学科团队结构，该结构囊括了这些原则，详细说明了关键角色、职责、必要技能和潜在的协作机会。
团队结构和关键角色
AI/ML工程师
- 职责：开发和维护用于生成测试数据和预测缺陷的 ML 模型。优化测试自动化工具的算法，并确保 AI 驱动的测试解决方案的可扩展性。
- 技能：精通机器学习框架（例如 TensorFlow, PyTorch）、编程语言（Python, R）和对软件开发生命周期（SDLC）的理解。
- 理由：他们在创建能够从数据中学习、预测结果和自动化复杂测试场景的智能测试框架方面的专长至关重要。
数据科学家
- 职责：分析测试数据以发现可以改进测试策略的模式、异常和洞见。与 AI/ML 工程师紧密合作，根据测试反馈优化数据模型。
- 技能：强大的分析技能、大数据技术经验、统计分析和数据可视化工具。
- 理由：为 AI 辅助测试提供必要的数据驱动基础，确保模型训练在高质量、相关的数据上。
测试自动化工程师
- 职责：开发脚本并利用 AI 驱动的机器人或助手进行自动化测试。将 AI 工具整合到现有测试框架中。
- 技能：测试自动化工具和框架（例如 Selenium, Appium）的经验、编程技能和对 AI 集成点的理解。
- 理由：弥合传统测试方法和 AI 驱动方法之间的鸿沟，提高测试覆盖率和效率。
软件开发测试工程师（SDET）
- 职责：与 AI/ML 工程师合作，确保应用程序从设计阶段开始就具有可测试性。在开发过程中嵌入 AI 驱动的测试场景。
- 技能：编程、调试、CI/CD 流水线，以及对开发和测试环境的深入理解。
- 理由：确保 AI 辅助测试无缝集成到开发生命周期中，促进缺陷的早期发现。
AI 伦理专家
- 职责：指导测试中 AI 的伦理实施，包括公平性、透明度和隐私问题。为测试环境中的 AI 使用制定指导准则。
- 技能：对伦理 AI 实践、法律和监管框架的了解，以及跨学科沟通能力。
- 理由：确保 AI 辅助测试计划与伦理标准和社会规范保持一致，减轻因偏见或不公平结果而产生的风险。
培训和发展负责人
- 职责：关于 AI 概念、工具和方法论培育测试人员和其他利益相关者。开发旨在鼓励技能成长和跨学科合作的培训计划。
- 技能：扎实的教育背景，对 AI 和 ML 概念的理解，以及出色的沟通技巧。
- 理由：推动持续学习和适应的文化，确保团队成员能够跟上 AI 的最新进展和最佳实践。
合作机会
- 跨职能工作坊：组织工作坊，让 AI/ML 工程师和数据科学家直接与测试自动化工程师和 SDETs 合作，交流知识并共同开发测试解决方案。
- AI 伦理审查：与 AI 伦理专家定期进行审查，评估 AI 驱动的测试的影响，并确保遵守伦理指南。
- 联合研究计划：鼓励团队成员在研究项目上合作，探索新的 AI 技术或工具，以增强测试流程。
这样的团队设置不仅利用了 AI 和 ML 在革新测试方法方面的力量，而且还确保了这些技术被负责任、道德和有效地应用。通过跨学科合作和持续学习，这样的团队能够成功地领导 AI 辅助测试计划。
关于活动
30 天 AI 测试挑战活动是 Ministry 测试社区发起的活动，上一次我了解这个社区是关于他们发起的 30 天敏捷测试的活动。
社区官网：https://www.ministryoftesting.com
活动链接：https://www.ministryoftesting.com/events/30-days-of-ai-in-testing
挑战：
- 第一天：介绍你自己以及你对人工智能的兴趣
- 第二天：阅读有关测试中的人工智能的介绍性文章并分享
- 第三天：AI 在测试中的多种应用方式
- 第四天：观看有关测试中人工智能的任何问题视频并分享主要收获
- 第五天：确定一个测试中的人工智能案例研究，并分享你的发现
- 第六天：探索并分享对 AI 测试工具的见解
- 第七天：研究并分享提示词工程技术
- 第八天：制作详细的 Prompt 来支持测试活动
- 第九天：评估提示词质量并努力加以改进
- 第十天：批判性分析人工智能生成的测试
- 第十一天：使用 AI 生成测试数据并评估其功效
- 第十二天：评估你是否信任 AI 支持测试并分享你的想法
- 第十三天：开发你的测试方法并成为 AI 测试的先行者
- 第十四天：生成 AI 测试代码并分享你的体验
- 第十五天：衡量测试计划中的短期人工智能
- 第十六天：评估采用 AI 进行无障碍测试并分享你的发现
- 第十七天：利用人工智能实现缺陷报告自动化，并分享你的流程和评估结果
- 第十八天：分享你在 AI 测试中遇到的最大难题
- 第十九天：探索 AI 在测试优先级排序中的作用，并评价其利弊
- 第二十天：探索 AI 自愈测试的有效性
- 第二十一天：打造你的 AI 测试宣言
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