Testy regresji tradycyjnie opierały się na założeniu powtarzalności: ten sam test, uruchomiony na tym samym kodzie i w tym samym środowisku, powinien dawać ten sam wynik. Rozwój systemów opartych na sztucznej inteligencji, modeli językowych, agentów testowych, narzędzi self-healing oraz testów generowanych automatycznie podważa tę logikę. Coraz częściej w procesie testowania pojawiają się komponenty niedeterministyczne, których wynik ma charakter probabilistyczny, kontekstowy lub zależny od danych wejściowych, promptu, wersji modelu, temperatury, środowiska wykonania albo stanu zewnętrznych usług. Czy takie systemy mogą być wiarygodnym elementem testów regresji? Jakie ryzyka wprowadzają?
Pełna treść artykułu jest dostępna po zalogowaniu. Zaloguj się
