Antrenați-vă inginerii QA în RPA pentru o afacere mai de succes

Întreprinderile care implementează RPA folosind abordări tradiționale de automatizare sunt limitate la sarcini care utilizează date structurate. Cu toate acestea, sarcinile care au procese nerepetitive și utilizează date nestructurate ar necesita abilități cognitive pentru a realiza automatizarea. Datorită progreselor în domeniul procesării NLP și al învățării automate, instrumentele RPA sunt acum capabile să simuleze procesele de gândire și să se adapteze la cerințele de afaceri în evoluție, recunoscând, captând și interpretând acțiunile utilizatorilor prin intermediul analizei predictive.

Cele mai multe cazuri de utilizare a RPA sunt implementate în procesarea serviciilor pentru clienți, migrarea și gestionarea datelor, suportul pentru infrastructura IT și sarcinile legate de administrația de back-office în domenii precum sănătatea, asigurările și producția.

Un domeniu important pentru adoptarea RPA este cel al testării automatizate a QA, în care există posibilități enorme de îmbunătățire a diferitelor tipuri de testare, cum ar fi testarea funcțională, de regresie și de performanță.

Este evident că, în viitorul apropiat, testarea software-ului va fi mai mult orientată către instrumente și că majoritatea testelor automatizate pot fi realizate cu ajutorul RPA cognitiv nu doar pentru sarcini repetitive, ci și pentru procese complexe, prin antrenarea software-ului pentru a învăța procesele în timp și adaptarea fără probleme la regulile de afaceri în schimbare. RPA cognitiv are potențialul de a domina o cotă de piață semnificativă în domeniul testării automatizate.

Unele dintre sarcinile de asigurare a calității care pot fi ușor automatizate cu ajutorul RPA sunt verificarea acreditărilor de conectare, validarea datelor și a interfeței de utilizare, crearea automată a datelor de testare, automatizarea procesului de gestionare a testelor și urmărirea automată a problemelor/bug-urilor.

De ce ar trebui să luați în considerare RPA în testarea automatizării:

Code-less: Nu este nevoie de codificare sau scripting

Simplitate: Este ușor de creat un proces prin simple acțiuni de glisare și plasare

Scalabilitate și acuratețe: Mai multor roboți li se pot atribui sarcini pe mai multe stații de lucru – sunt mai puțin predispuși la erori de introducere a datelor

Flexibilitate: Procesul de testare este independent de platforma pe care a fost implementată aplicația

Economie de costuri și productivitate mai mare: Economii sporite datorită utilizării mai reduse a forței de muncă manuale și a productivității mai mari datorate implementării roboților

Migrarea datelor și gestionarea modificărilor: Roboții care lucrează pe sisteme moștenite pot fi utilizați cu ușurință pentru a păstra datele și integritatea aplicației și, de asemenea, pot reutiliza logica aplicației, bazele de date și validarea existente fără costuri ridicate de restructurare sau de întreținere.

Integrarea testelor: RPA are capacități puternice de integrare care pot duce la automatizări mai robuste, mai rapide și mai eficiente.

Automatizarea cognitivă: RPA integrează datele structurate și nestructurate folosind diferite caracteristici de inteligență artificială și extinde automatizarea la mai multe procese folosind capacitățile cognitive pentru analiza predictivă.

O adoptare RPA bine planificată poate învinge provocările de implementare prin:

Selectarea proceselor potrivite pentru automatizare: RPA este cea mai potrivită pentru sarcini repetitive, bazate pe reguli, cu volum mare de muncă și care nu necesită o judecată umană.

Stabilirea unor așteptări realiste: Funcționalitatea, termenele și rezultatele așteptate ale RPA pot varia foarte mult de la o companie la alta. Prin urmare, este necesar să se ia decizii privind tehnologia și procesele pe baza experienței individuale sau a experienței specifice a unei companii.

Gestionarea sau întreținerea modificărilor: Trebuie implementate și puse în practică procese regulate de întreținere programată sau de gestionare a modificărilor.

În concluzie, RPA în QA este pe cale să fie următoarea mare transformare care va avea un impact asupra industriei software, deoarece roboții pot fi configurați în câteva săptămâni pentru a efectua teste automate. În afară de beneficiile legate de costuri și productivitate, aceasta reduce, de asemenea, eforturile privind instruirea manuală prin utilizarea inteligentă a resurselor și îmbunătățirea conformității, permițând astfel oamenilor să se concentreze mai mult pe strategie, creativitate și crearea de conectivitate.

 

dMonitor is Process Lab’s AML platform that uses AI to accelerate the integration and monitoring of international sanctions, PEPs and Crime by providing the best KYC and AML data for financial service companies.