持续交付不再是一种增值策略，它是软件开发和发布生命周期中急需的方法。它大大改变了企业在不稳定的消费者生态系统中测试和启动应用程序的方式。对智能应用的需求正在上升。事实上，预计几乎所有应用程序都将提供嵌入式智能。它实际上意味着这些应用程序将能够通过利用机器学习技术仔细检查历史和实时数据，从而为最终用户提供定制的体验和结果。因此，测试这些应用程序将需要相关的测试自动化策略和持续交付计划。

在当前的数字生态系统中，消费者被各种网站和应用程序中的聊天机器人和虚拟助手蜂拥而至。这些功能不仅可以自动执行基本活动，还可以提供增强的个性化体验。在最近的Google会议上，首席执行官Sundar Pichai宣布，“我们正在从移动优先转向人工智能第一世界。”因此，由于不断增长的业务授权和不断变化的消费者偏好，构建如此强大的应用程序的需求日益增加。

众所周知，人工智能（AI）已经在各个领域取得了长足进步，并为流程增加了实质性价值。实际上，Gartner在2018年的十大战略技术趋势中列出了智能应用和分析。该帖子称，“在接下来的几年里，每一项应用程序和服务都将在某种程度上融入人工智能。人工智能将在许多熟悉的应用程序类别的背景下不引人注目地运行，同时产生全新的应用程序类别。”

在需要不断更新，增强以及持久网络风险的环境中概念化，开发，交付和维护这些应用程序同样具有挑战性。最终，组织设置中存在的遗留应用程序需要加快并跟上这些新应用程序结构的速度。为了构建可以应对不断增长的数字挑战和期望的强大应用程序，利用可以为您的业务目标带来相关性并支持您快速交付应用程序的AI服务/平台非常重要。

基于AI的测试自动化平台使开发团队能够管理智能应用程序的测试，提供可扩展的企业级AI基础架构，以及升级的AI工具，使开发人员和数据科学家能够根据他们的规范高效地开发应用程序。

使用AI自动化工具的持续交付就像敏捷测试一样，以片段形式发生，并以更短但频繁的周期提供结果。这些工具使测试人员能够逃避繁琐的测试任务，并处理高级问题。因此，整体焦点从任务驱动转变为问题驱动。在持续交付方案中，自动化是不可避免的，特别是在适用于企业的AI可用于消除开发过程中耗时的任务的情况下。

同时，团队之间的协作是必要的，其中测试自动化程序员与开发人员，传统测试人员，系统架构师和技术团队成员密切合作。只有严格的规划和一致的前景，企业才能有效地利用基于AI的测试自动化平台的力量进行持续交付。

当我们将其与其益处和实际意义相对应时，以任何可能的方式感知软件测试是可以理解的。测试最终使开发人员能够确定他们的应用程序是否在现实世界中实际运行，并且符合预期。最终，它可以帮助开发人员有效地识别问题并在苛刻的时间间隔内解决问题。同样重要的是持续交付，这使企业能够应对其应用程序中的故障，纠正它们，并推出应用程序，而不会出现任何停机或经验差距。

测试中最不可或缺的好处之一是识别应用程序中的差距，使基于AI的自动化工具更加可行。特别是在DevOps驱动的开发流程中，识别问题并立即修复问题至关重要。人工智能平台使测试人员能够专注于更大的图片问题，而不是处理轻微和重复的问题。

人工智能自动化平台还使测试人员能够轻松地使用整理的信息对测试进行个性化。这些测试解决方案提供的指标可以详细说明执行周期，活动运行和跟踪成功率。此外，收集的分析可用于更详细地了解问题，并通过软件开发周期进一步跟踪它们。

无论是健康，金融还是娱乐领域，每个行业都在努力创新并使用有助于自动化任务的基于AI的应用程序。这使得测试自动化应用程序成为关键业务活动。但是，在利用AI和ML测试应用程序的质量时，组织可能面临多种与测试相关的挑战。