Artikkelit ja webinaarit

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.

Humans are still the number one bottleneck in software development. Even if AI generates code automatically in the background based on tickets, someone still needs to write those tickets. Someone still needs to validate and test the results. But do we really need to check every line of code manually? Or could we start trusting parts of it?

Conventional wisdom holds that AI-enhanced development raises maintenance costs. You know… with glued-on copy-paste code that nobody understands and such. And I’ve seen that it can be so.

Monessa yrityksessä on tällä hetkellä AI-käyttökohteiden suma – tarpeet on tunnistettu ja tiedetään, missä kohtaa liiketoimintaa prosesseja saataisiin tehostettua ja sujuvoitettua, mutta konkreettisia toteutuksia on päästy tekemään vielä vähän, jos ollenkaan. Tekoälytyöpajoissamme asiakkaat pääsevät työstämään näitä tarpeita ja ideoita yhdessä tekoälyasiantuntijoidemme kanssa ja jalostamaan niitä ideoista ratkaisuiksi.

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?