Публикувано на: 8 март, 2024Интервю с Десислава Димитрова, Quality Engineering Lead в МенторМейт и Боби Бахов, Senior Business Analyst в МенторМейт
Изкуственият интелект налага нова динамика в света на IT, която изисква много мотивация, знания и стремеж за развитие, за да можем да я следваме. Какви промени носи със себе си AI революцията за специалистите в сферата, споделят Десислава Димитрова, Quality Engineering Lead в МенторМейт, и Боби Бахов, Senior Business Analyst в компанията. Макар и част от различни отдели, те работят по една обща цел – да обучат и развият всеки специалист в компанията, който желае да разшири своята AI експертиза и да бъде конкурентоспособен в професионален план сега и за в бъдеще.
Как AI технологиите променят вашата работа?
Боби: Ползите от внедряването на технологии с изкуствен интелект в работните ни процеси са многобройни и вече се усещат значително. Те ни помагат да увеличим продуктивността и креативността си и да автоматизираме някои повтаряеми задачи, за да освободим повече време за по-стратегически инициативи.
Работейки с клиенти от цял свят и от различни отрасли, наблюдаваме изместване на фокуса и това променя начините, по които създаваме стойност за партньорите ни. Търсят се решения, базирани на данни, хиперперсонализация на продукти и услуги и по-добра подготовка за различни рискове и извънредни ситуации. Ако се придържаме само към установените методологии и практики, би ни било трудно да отговорим на такива нужди. Затова се поява и необходимостта от обучения и нови квалификации.
Аз харесвам сравнението на Андрю Инг, професор от Станфордския университет и основател на платформата Coursera – ефектът от внедряването на изкуствен интелект върху голям набор от индустрии и професии ще е подобен на този от откриването на електричеството. Мисля, че вече започваме да виждаме защо.
Деси: AI технологиите трансформират работата в областта на quality engineering (QE) и quality assurance (QA), като не само автоматизират стандартни и времеемки задачи, но и предоставят помощ при създаването на тестова документация, генерирането на идеи за тестови сценарии и тестови данни, и подобряването на покритието на тестовете. Освен това изкуственият интелект може да помогне на QE/QA специалистите да развият техническите си умения, тъй като улеснява процеса на обучение по програмиране. Generative AI също така допринася за подобряването на скоростта и стабилността при създаване на автоматизирани тестови сценарии. Тези иновации водят до по-бързи цикли на разработка и повишават качеството на крайните продукти, като предоставят възможности за по-дълбок анализ и прецизно откриване на дефекти. По този начин QE/QA екипите могат да се съсредоточат върху по-сложни задачи, увеличавайки ефективността и качеството си на работа, което е от ключово значение за разработването на висококачествени софтуерни продукти и добавянето на максимална стойност за нашите клиенти.
Какво прави МенторМейт, за да бъде част от тази промяна?
Loading …Боби: В МенторМейт организираме инициатива, свързана с AI, която се грижи уменията на всички служители да отговарят на растящите нужди на пазара. Тя покрива внедряването на изкуствен интелект в процесите на работа, владеенето на такива инструменти и придобиването на умения за работа по продукти, базирани на AI.
Заедно с моя колега Георги Найденов, Business Analyst в МенторМейт, както и Деси и колеги от други отдели, работим по създаването на леснодостъпни обучения, приложими за всички звена на компанията, които имат за цел да развият още повече AI експертизата в МенторМейт. Те включват теми като специфики на използването и разработването на AI решения, етични въпроси и регулации и това как се променят различните роли в проектите. Условно сме разделили обучението на две части – една по-обща и по-продължителна за всички екипи, в която обръщаме внимание на основните принципи, и една по-кратка и по-детайлна за всяка отделна практика, където се фокусираме върху конкретни инструменти и казуси.
Деси: Аз самата се интересувам живо от развитието на AI технологиите и активно използвам generative AI както в ежедневната си работа, така и в личното си време. Благодарна съм, че имам възможността да споделям моето любопитство и знания с колегите си. Първата ми формална стъпка в професионална посока беше създаването на трейнинг Generative AI for Quality Engineering: Foundation Course като част от нашата обучителна инициатива MentorMate University. В рамките на курса обръщаме внимание на това какво е generative AI, как отговорно и безопасно да го използваме, и как да постигнем ефективни интеракции с различни популярни generative AI инструменти. След това се фокусираме над теми, които са пряко свързани с QE практиката и развитието на похватите, с които осигуряваме качество в областта на ръчното и автоматизираното софтуерно тестване, документацията и процесите.
Как се запалихте по AI и какви бяха стъпките на Вашето развитие в тази посока?
Боби: Интересът ми към изкуствения интелект и машинното обучение започна преди десетина години по време на магистратурата ми по Business Information Management в Нидерландия. През годините след това съм работил по многобройни иновативни инициативи и проекти, свързани с AI, основно в Западна Европа. Съосновател съм на няколко стартиращи компании, които създават такива решения, и в ролята на консултант съм обучавал и насочвал частни и държавни организации в Нидерландия как да изработват стратегиите си за внедряване на изкуствен интелект. В момента, паралелно с работата си в МенторМейт, работя и по докторантура, фокусирана върху машинно обучение и симулационни процеси.
Деси: В свободното си време се занимавам с аудио-визуална продукция под артистичното име Heavyhearted и съм част от колектива glitch[dot]cool. Вълнувам се от generative art и имам опит в създаването на видеа с TouchDesigner и на звуци с Ableton Live. Имах възможността да участвам в няколко събития – Creative Code Art в Lightbox NY, Orbiting the Glitch в New Art City и glitch[dot]fest 2. След като Midjourney и DALL-E се появиха, бях очарована от възможностите им за генериране на изображения. Започнах да търся промптове в GitHub и демонстрации в YouTube, за да се науча на по-добри generative AI интеракции. Открих ChatGPT малко след релийза му и започнах да го изследвам активно. Бързо стана ясно, че ако искам да го използвам за работни цели, трябва да се образовам в посока на безопасната му употреба, санитизацията на входните данни и важността от човешката валидация на изходните данни. ChatGPT започна да ми помага много при data-driven automation за генерирането на тестови данни, благодарение на което имам повече време да мисля върху нови по-комплексни тестови сценарии, и различни начини да стана по-продуктивна. Всеки ден откривам все повече нови начини, по които generative AI подпомага работата ми.
Fully Remote
HybridКакви съвети бихте дали на специалист, който иска да се развива в AI?
Боби: Бъдете активни и черпете знания от хора с експертиза в сферата. Живеем във време, в което достъпът до информация и обучения е на няколко клика разстояние. В онлайн пространството е пълно с възможности както за придобиване на умения, така и за трупане на практически опит. Участвайте в нетуъркинги и събития, където да обменяте опит с други специалисти. Посещавал съм много конференции и лекции, които са ми действали мотивиращо да продължавам да се развивам. На този етап вече имам възможност да бъда лектор на такива събития, да говоря с аудиторията, да водя дискусии и да продължавам да черпя вдъхновение. Следващото събитие, на което ще участвам, е DevDays Europe, където онлайн ще представя темата AI Image Generation: Visual Artistry With Midjourney, Adobe Firefly, and DALL-E3. Заповядайте!
Деси: Специалистите, които искат ефективно да имплементират AI инструменти в ежедневната си работа, е важно да разбират, че успехът изисква промяна в начина на мислене. Трябва да се адаптират към концепцията за непрекъснато учене и да имат желание да следят последните развития на AI технологиите и новите инструменти на пазара.
За тези, които имат интерес да се специализират в AI разработка, важен етап е обучението в data science, machine learning и програмирането с Python. Освен техническите си умения, специалистите трябва да развиват и способността да анализират и интерпретират данни, както и да разбират бизнес процесите, които могат да бъдат подобрени или трансформирани чрез AI технологии.
