用人工智能实现品质提升
借助人工智能实现品质控制，降低成本，提高发布后的稳定性
从人工智能试点转向质量转型
人工智能可以加速质量工程，但孤立的工具和一次性试点项目很少能带来可持续的变革。如果没有清晰的路线图，最终可能会导致采用分散化、所有权不明确以及对各个交付团队如何使用人工智能的控制有限。.
Resillion 可帮助您从传统的质量交付模式转型至基于人工智能的管控型运营模式。我们评估您的成熟度，制定切实可行的路线图，赋能您的团队，并引入基于人工智能的管控式工作流，旨在更早、更持续地在整个软件生命周期中实现质量提升。.
从自己所在的起点开始，并通过控制实现人工智能驱动的质量提升。
人工智能驱动的质量转型无需从颠覆性变革开始。我们帮助您以合适的速度提升成熟度水平，同时在自主能力增强的情况下平衡速度、控制力和信心。.
将人工智能质量战略转化为可管理的交付
借助结合成熟洞察、人工智能驱动的交付、可重复使用的加速器以及受控执行的切实可行的转型模式，从雄心壮志迈向行动。.
它结合了基于证据的成熟度基线、路线图设计、运营模式重新设计以及管理式交付，旨在将人工智能战略转化为切实可行的执行。.
将人工智能应用于目标明确的 SDLC 活动，以帮助质量团队在扩展到系统化交付之前，提高速度、覆盖范围、优先排序和决策能力。.
基于 Resillion 的 AI 加速器套件，包括点对点解决方案、技能和提示框架，以及定制化的或第三方 AI 工具。.
支持人工智能辅助的质量工作流程的设计、配置和控制，同时内置了受监管的代理、人工监督、安全保障措施和证据采集功能。.
将设计思维应用于运营模式、工作流程、工具和交付团队等各个方面，以形成切实可行的解决方案。.
仅仅依靠技术是不可能实现人工智能驱动的质量提升的。为了使转型持续下去，您的团队需要具备技能、角色和交付方式，才能负责任地使用人工智能、管控其输出，并将保障原则转化为日常实践。.
案例研究：人工智能辅助的复杂数字平台的质量保证
这个例子展示了人工智能辅助的保障如何帮助您减少人工工作、提高自动化效率并提高发布产品的可靠性。.
挑战： 一家全球电信提供商需要提高服务质量，并在庞大而复杂的客户交互式数字服务中提升用户信心。.
方法： Resillion建立了质量基线，确定了人工智能支持的保障机会的优先顺序，并引入了自动化优化、智能测试优先排序以及更强大的治理控制措施，以提高覆盖范围、监督力度和发布决策的准确性。.
结果： 这种方式减少了高达 50% 的手动测试工作，提高了自动化效率，并为交付团队提供了更强的证据，以支持更快速、更自信的发布决策。.
如果延迟了人工智能驱动的质量转型，会发生什么？
当人工智能仍局限于试点阶段且与您的质量运营模式脱节时，成本就会居高不下，覆盖范围的差距会持续存在，而发布决策的难度也会增加。您的竞争对手已经看到了人工智能在QE方面的优势，例如：
率先进入市场，缩短测试时间高达 80%，涵盖从测试脚本到数分钟内完成的结果分析的整个过程。.
减少了 70% 个 bug —— 向右移动和向左移动意味着人工智能可以预测并防止 bug 的发生，从而节省您的时间和金钱，维护您的企业声誉。.
被领先组织所信赖
帮助组织提高复杂数字环境中的质量、弹性及交付能力。.
为何选择 Resillion 来实现人工智能驱动的质量转型？
人工智能质量和风险方面的统一保障模式
Resillion 将高质量工程、人工智能保障、网络安全以及治理整合到一个交付模式中，帮助您将转型活动与风险、证据和发布信任度相匹配。.
以执行为导向的保证，而非仅限于政策的治理
我们通过实际工程活动验证控制措施，利用测试、自动化、分析和交付证据，展示人工智能驱动的质量保障在实践中的运作方式。.
以设计为导向的 AI 驱动的质量工程
我们结合成熟的洞察力、人工智能辅助的量化策略、可重复使用的加速器以及规范化的质量工作流程，提高了覆盖范围和洞察力，同时保留了人类的监督。.
我们的专家
康纳·汤姆森
质量工程与人工智能实践方面的专家
康纳是全球解决方案架构师，拥有12年质量工程、QA、测试自动化、软件交付、人工智能工程和数字化转型方面的经验。.
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