• BTW Media recentemente teve a oportunidade de conversar com Gokul Choudhary, um engenheiro de QA experiente que atualmente trabalha na Tech Mahindra.
  • Recentemente, ele se concentrou em testes de IA, trabalhando em projetos inovadores na Meta (anteriormente Facebook) que envolvem funcionalidades impulsionadas por IA para smartwatches e óculos inteligentes.
  • Sua vasta experiência com as principais plataformas de mídia social como Facebook, WhatsApp e Instagram, combinada com suas certificações em testes de software Agile, fez dele uma figura-chave no cenário em evolução da garantia de qualidade de software e hardware.
  • A Tech Mahindra, uma protagonista líder na indústria global de serviços de TI e consultoria, é renomada por seu compromisso com a inovação e excelência.
  • A entrevista com Gokul Choudhary oferece uma visão fascinante do papel evolutivo da garantia de qualidade (QA) no campo da inteligência artificial.

À medida que a IA se integra cada vez mais na tecnologia cotidiana, o papel dos engenheiros de garantia de qualidade (QA) também evolui.

Recentemente, tivemos a oportunidade de conversar comGokul Choudhary, um engenheiro de QA experiente que atualmente trabalha naTech Mahindra, que passou mais de uma década em testes de software e mais de dois anos se especializando em aplicações impulsionadas por IA. Com mais de uma década em testes de software, Gokul Choudhary possui uma experiência diversificada em QA, cobrindo aplicações móveis, desktop e web. Sua experiência se estende ao comércio eletrônico, saúde, serviços bancários e aplicações de voz. Recentemente, ele se concentrou em testes de IA na Meta, trabalhando com smartwatches e óculos inteligentes para garantir comandos e respostas de IA precisos. Sua vasta experiência com as principais plataformas de mídia social e suas certificações Agile o posicionam como um player importante no cenário em evolução da garantia de qualidade.

P: Hoje, gostaríamos de abordar alguns tópicos, incluindo as diferenças entre os testes de software tradicionais e os testes de aplicações de IA, bem como as ferramentas e técnicas que você considera mais úteis. Para começar, você poderia dar uma visão geral das principais distinções entre os testes de software tradicionais e as aplicações impulsionadas por IA? Como a presença da IA influencia suas estratégias de teste?

Gokul:

Claro. Em relação à IA, vamos pegar o exemplo dos óculos inteligentes. Quando damos um comando, como perguntar 'Como está o tempo agora?', a IA se conecta a um banco de dados ou a uma API para obter a resposta com base na localização atual. Testamos as funcionalidades básicas para garantir que a IA responda dentro de um prazo determinado.

Com softwares tradicionais, você pode precisar digitar comandos ou entradas manualmente. No entanto, a IA permite comandos de voz, tornando-a muito mais rápida e conveniente, especialmente quando você está em movimento ou incapaz de digitar. Esta é uma das principais vantagens da IA: ela acelera os processos e melhora a experiência do usuário ao fornecer respostas rápidas em tempo real, mas carece de intuição para entender o contexto e as nuances.

P: A IA torna o processo muito mais rápido e eficiente. Quais ferramentas e técnicas você considera mais eficazes para testar aplicações impulsionadas por IA? Poderia compartilhar alguns exemplos?

Gokul:

Na verdade, para testes de IA, não dependemos de ferramentas automatizadas específicas. A maioria dos testes é feita manualmente. Trabalhamos com IA generativa, como modelos de IA baseados em prompts, e usamos comandos em linguagem natural para interagir com a IA.

Por exemplo, na IA da Meta, ativamos o dispositivo e emitimos comandos. A IA processa esses comandos e responde de acordo. Ela também armazena os comandos de voz e suas respostas em um formato de conversa dentro do aplicativo móvel conectado. Isso nos permite examinar e verificar todas as interações.

P: Então, você usa principalmente Meta AI, que é semelhante ao ChatGPT ou Gemini. É isso mesmo?

Gokul:

Sim, isso mesmo. Embora eu use o ChatGPT ocasionalmente para fins de teste, o Meta AI tem capacidades mais específicas. Por exemplo, quando damos um comando ao Meta AI, ele armazena todos os comandos de voz e respostas em um histórico de conversa no aplicativo móvel. Isso nos permite rastrear e examinar todas as interações.

Por exemplo, se eu der a ordem de capturar a imagem de um edifício usando óculos inteligentes, o Meta AI processa a imagem, identifica o edifício como um shopping center e fornece informações sobre ele. Todos esses dados são armazenados no servidor de conversa e estão acessíveis no histórico de conversas.

P: Fascinante. Dado o rápido progresso da IA, é claro que há muitas vantagens, mas também desafios, como as considerações éticas. Você poderia desenvolver esse ponto?

Gokul:

Absolutamente. As considerações éticas são de fato inevitáveis, especialmente com a coleta extensiva de dados e a crescente autonomia da IA.

P: Você poderia esclarecer o que entende por considerações éticas?

Gokul:

Claro, há uma tendência a ver a IA como uma panaceia, mas é apenas uma ferramenta poderosa. Muitas organizações se apressam em adotar a automação completa por IA para descobrir lacunas onde as capacidades da IA são insuficientes. Por exemplo, ferramentas de teste impulsionadas por IA podem ter dificuldade em interpretar com precisão elementos de design criativo ou não levar em conta o comportamento do usuário específico de uma cultura, resultando em um desalinhamento com as necessidades dos usuários. É aí que o toque humano se torna inestimável.

Ao trabalhar com IA, é crucial garantir que a privacidade dos dados e o consentimento do usuário sejam respeitados. Devemos ser transparentes sobre como os dados são usados, armazenados e compartilhados para evitar qualquer uso indevido das tecnologias de IA. Isso envolve planejamento cuidadoso e adesão a diretrizes éticas para proteger os direitos dos usuários e a integridade dos dados.

O papel da IA na garantia de qualidade continuará a crescer, mas sempre exigirá supervisão humana, especialmente à medida que novos desafios imprevisíveis surgem. Embora a IA seja uma aliada incrível, a mente humana é insubstituível.

Sobre a Tech Mahindra

Tech Mahindra, uma protagonista líder na indústria global de serviços de TI e consultoria, é renomada por seu compromisso com a inovação e excelência. Fundada em 1986 como uma subsidiária do Grupo Mahindra, a Tech Mahindra tornou-se uma fornecedora líder de soluções de transformação digital, serviços de TI e terceirização de processos de negócios.

Opinião pessoal: Navegando na evolução da garantia de qualidade na era da IA

A entrevista com Gokul Choudhary oferece uma visão fascinante do papel evolutivo da garantia de qualidade no campo da inteligência artificial. A vasta experiência de Gokul destaca uma mudança crítica na indústria: enquanto os testes de software tradicionais dependiam fortemente de entradas manuais e procedimentos predefinidos, a IA introduz uma nova dimensão de teste que é dinâmica e complexa.

Transição de testes manuais para testes por comando de voz:As percepções de Gokul sobre testes de IA revelam uma transformação fundamental em nossa abordagem à garantia de qualidade. Os testes tradicionais frequentemente envolviam digitar comandos e validar resultados manualmente. No entanto, as aplicações impulsionadas por IA, especialmente aquelas que usam comandos de voz como osóculos inteligentes da Meta, simplificam esse processo. A capacidade de emitir comandos de voz e receber respostas em tempo real não só melhora a eficiência, mas também se alinha com as rápidas demandas dos usuários modernos. Essa mudança destaca uma tendência mais ampla na tecnologia: onde conveniência e velocidade se tornam primordiais.

Testes manuais em um mundo automatizado:É interessante notar que, apesar dos avanços da IA, Gokul enfatiza que os testes de aplicações de IA ainda dependem amplamente de técnicas manuais. Isso parece contraintuitivo em uma era onde a automação é onipresente. A dependência de testes manuais para funcionalidades impulsionadas por IA, como interações por voz e processamento de dados em tempo real, sublinha a necessidade de supervisão humana para validar o desempenho da IA. É um lembrete de que, mesmo com a evolução da tecnologia, o toque humano permanece crucial para garantir qualidade e precisão.

Considerações éticas:A discussão sobre considerações éticas é particularmente notável. À medida que as tecnologias de IA processam dados cada vez mais sensíveis, garantir a privacidade dos dados e o consentimento do usuário torna-se primordial. A ênfase de Gokul na transparência e adesão a diretrizes éticas reflete uma crescente conscientização sobre as responsabilidades associadas ao desenvolvimento da IA. O desafio de equilibrar inovação e padrões éticos é uma preocupação importante que moldará o futuro da IA e sua integração na vida cotidiana.