Artikkelit ja webinaarit

Most of us know the feeling. The AI spits out decent code, but then you realize it doesn’t match your project’s conventions. Worse, its own style shifts every few prompts. So, what can you actually do about it?

Usually, the AI plays nice when helping you develop software. But every now and then, in rare moments, it might do something catastrophic. So how do you protect yourself?

AI has already changed the way we write code. But can it help ensure that code is actually good? I’m not talking about writing automation tests, that’s a given. I’m talking about agents that actively analyze code, point out problems, and offer actionable feedback. After a year of experimenting with QA agents, here are some lessons learned the hard way.

Fluentia Operator on laadunvarmistukseen suunniteltu tekoälyratkaisu, joka vastaa jatkuvasti kehittyvien järjestelmien laadunvarmistuksen tarpeisiin. Generatiiviseen tekoälyyn pohjautuva työkalu ymmärtää järjestelmäkokonaisuuksia ja pystyy näin tehokkaasti suorittamaan monimutkaisia testiskenaarioita erilaisissa järjestelmissä. Sen järjestelmänhahmotuskyvyt ovat merkittävä edistysaskel laadunvarmistuksessa verrattuna nykyisiin testiautomaation ratkaisuihin, jotka usein kaatuvat pienistäkin sisällön muutoksista.

Vuosi 2025 näyttää vahvasti AI-agenttien vuodelta. Mutta mistä on käytännössä kyse, ja miksi tämä kehitys on organisaatioille merkittävä?

Kisoihin on valmistauduttu jo monta kuukautta, välineet ovat viimeistä huutoa, ja homma on enää tekemistä vaille valmis. Ilma suorastaan kipinöi jännittyneestä odotuksesta. Lähtölaukaus kajahtaa! Mutta mitään ei tapahdu. Jalka ei liiku, ja kisaaja jää kuin jäätyneenä lähtöruutuun seuraamaan muiden juoksua. Joskus tekälyn käyttöönotto voi tuntua tältä ilman alkuvaiheen tukea, jolla alun kitka muutetaan nappisuoritukseksi.