در مطالعه‌ای که اخیراً توسط modl ai منتشر شده، مشخص شد که ۷۷ درصد از توسعه‌دهندگان احساس می‌کنند که آزمایش کنترل کیفیت (QA) کافی را برای آخرین بازی‌های خود انجام نداده‌اند. علاوه بر این، ۵۰ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که بودجه‌های مربوط به QA به اندازه کافی رشد نکرده تا با پیچیدگی فزاینده بازی‌های مدرن همگام شود.
این تحقیق برای بررسی وضعیت کنترل کیفیت در صنعت بازی‌سازی انجام شده و تمرکز آن بر پذیرش و پیش‌بینی نقش هوش مصنوعی در فرایندهای QA بوده است. در سال‌های اخیر، برخی از بازی‌های بزرگ و پرهزینه در شرایطی فاجعه‌بار منتشر شدند؛ پر از باگ‌ها و مشکلات عملکردی که تجربه بازیکنان را تحت تاثیر قرار می‌داد.
به‌عنوان نمونه، در سال گذشته STALKER 2 با استقبال گسترده مخاطبین در هنگام عرضه مواجه شد، اما مشکلات فنی متعدد، خصوصاً روی کنسول‌ها، نارضایتی بازیکنان را به همراه داشت. در سال ۲۰۲۰ نیز Cyberpunk 2077 به دلیل انتشار در شرایطی بسیار نامناسب، با شکایات حقوقی سرمایه‌گذاران و اعتراض شدید بازیکن‌ها مواجه شد.
طبق گزارش modl ai، حدود ۹۴ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده QA ایفا خواهد کرد، اما نکته جالب اینجاست که تنها ۱۸ درصد از آن‌ها احساس می‌کنند که برای اجرای کامل آن در تمام فرایندهای QA آماده‌اند.
در این میان، ۷۰.۳ درصد از توسعه‌دهندگان اذعان داشتند که تاکنون هیچ بازی‌ای را بدون باگ منتشر نکرده‌اند.
دایانا دیموفسکا (Dajana Dimovska)، مدیرعامل Indium Play، در این باره توضیح داد:
شما هرگز نمی‌توانید تمام باگ‌ها را کشف کنید، اما هوش مصنوعی می‌تواند شما را به این هدف نزدیک‌تر کند. این فناوری می‌تواند وظایف تست اولیه را بر عهده بگیرد و نیاز به تیم‌های QA بزرگ را در مراحل ابتدایی تولید کاهش دهد. زمانی که بازی به مرحله قابل بازی برسد، تسترهای انسانی وارد عمل شده و در کنار هوش مصنوعی، مشکلات کیفی را شناسایی و برطرف می‌کنند. این همکاری میان تسترهای باتجربه و هوش مصنوعی، تضمین‌کننده یک محصول نهایی باکیفیت‌تر خواهد بود.
درحالی‌که ۲۱ درصد از توسعه‌دهندگان بر این باورند که تست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار موثرتر از روش‌های سنتی هستند، اما مواردی مانع از پذیرش گسترده آن شده‌اند. سه چالش اصلی در استفاده گسترده از هوش مصنوعی در QA عبارت‌اند از:
- پیچیدگی راه‌اندازی و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
- هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و نگهداری این سیستم‌ها
- مقاومت در برابر تغییر و ترس از بیکار شدن نیروی انسانی
در مجموع، می‌توانیم بگوییم صنعت بازی‌سازی به آینده QA مبتنی بر هوش مصنوعی باور دارد، اما هنوز برای پذیرش کامل آن آماده نیست.
در مطالعه‌ای که اخیراً توسط modl ai منتشر شده، مشخص شد که ۷۷ درصد از توسعه‌دهندگان احساس می‌کنند که آزمایش کنترل کیفیت (QA) کافی را برای آخرین بازی‌های خود انجام نداده‌اند. علاوه بر این، ۵۰ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که بودجه‌های مربوط به QA به اندازه کافی رشد نکرده تا با پیچیدگی فزاینده بازی‌های مدرن همگام شود.
این تحقیق برای بررسی وضعیت کنترل کیفیت در صنعت بازی‌سازی انجام شده و تمرکز آن بر پذیرش و پیش‌بینی نقش هوش مصنوعی در فرایندهای QA بوده است. در سال‌های اخیر، برخی از بازی‌های بزرگ و پرهزینه در شرایطی فاجعه‌بار منتشر شدند؛ پر از باگ‌ها و مشکلات عملکردی که تجربه بازیکنان را تحت تاثیر قرار می‌داد.
به‌عنوان نمونه، در سال گذشته STALKER 2 با استقبال گسترده مخاطبین در هنگام عرضه مواجه شد، اما مشکلات فنی متعدد، خصوصاً روی کنسول‌ها، نارضایتی بازیکنان را به همراه داشت. در سال ۲۰۲۰ نیز Cyberpunk 2077 به دلیل انتشار در شرایطی بسیار نامناسب، با شکایات حقوقی سرمایه‌گذاران و اعتراض شدید بازیکن‌ها مواجه شد.
طبق گزارش modl ai، حدود ۹۴ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده QA ایفا خواهد کرد، اما نکته جالب اینجاست که تنها ۱۸ درصد از آن‌ها احساس می‌کنند که برای اجرای کامل آن در تمام فرایندهای QA آماده‌اند.
در این میان، ۷۰.۳ درصد از توسعه‌دهندگان اذعان داشتند که تاکنون هیچ بازی‌ای را بدون باگ منتشر نکرده‌اند.
دایانا دیموفسکا (Dajana Dimovska)، مدیرعامل Indium Play، در این باره توضیح داد:
شما هرگز نمی‌توانید تمام باگ‌ها را کشف کنید، اما هوش مصنوعی می‌تواند شما را به این هدف نزدیک‌تر کند. این فناوری می‌تواند وظایف تست اولیه را بر عهده بگیرد و نیاز به تیم‌های QA بزرگ را در مراحل ابتدایی تولید کاهش دهد. زمانی که بازی به مرحله قابل بازی برسد، تسترهای انسانی وارد عمل شده و در کنار هوش مصنوعی، مشکلات کیفی را شناسایی و برطرف می‌کنند. این همکاری میان تسترهای باتجربه و هوش مصنوعی، تضمین‌کننده یک محصول نهایی باکیفیت‌تر خواهد بود.
درحالی‌که ۲۱ درصد از توسعه‌دهندگان بر این باورند که تست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار موثرتر از روش‌های سنتی هستند، اما مواردی مانع از پذیرش گسترده آن شده‌اند. سه چالش اصلی در استفاده گسترده از هوش مصنوعی در QA عبارت‌اند از:
- پیچیدگی راه‌اندازی و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
- هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و نگهداری این سیستم‌ها
- مقاومت در برابر تغییر و ترس از بیکار شدن نیروی انسانی
در مجموع، می‌توانیم بگوییم صنعت بازی‌سازی به آینده QA مبتنی بر هوش مصنوعی باور دارد، اما هنوز برای پذیرش کامل آن آماده نیست.
در مطالعه‌ای که اخیراً توسط modl ai منتشر شده، مشخص شد که ۷۷ درصد از توسعه‌دهندگان احساس می‌کنند که آزمایش کنترل کیفیت (QA) کافی را برای آخرین بازی‌های خود انجام نداده‌اند. علاوه بر این، ۵۰ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که بودجه‌های مربوط به QA به اندازه کافی رشد نکرده تا با پیچیدگی فزاینده بازی‌های مدرن همگام شود.
این تحقیق برای بررسی وضعیت کنترل کیفیت در صنعت بازی‌سازی انجام شده و تمرکز آن بر پذیرش و پیش‌بینی نقش هوش مصنوعی در فرایندهای QA بوده است. در سال‌های اخیر، برخی از بازی‌های بزرگ و پرهزینه در شرایطی فاجعه‌بار منتشر شدند؛ پر از باگ‌ها و مشکلات عملکردی که تجربه بازیکنان را تحت تاثیر قرار می‌داد.
به‌عنوان نمونه، در سال گذشته STALKER 2 با استقبال گسترده مخاطبین در هنگام عرضه مواجه شد، اما مشکلات فنی متعدد، خصوصاً روی کنسول‌ها، نارضایتی بازیکنان را به همراه داشت. در سال ۲۰۲۰ نیز Cyberpunk 2077 به دلیل انتشار در شرایطی بسیار نامناسب، با شکایات حقوقی سرمایه‌گذاران و اعتراض شدید بازیکن‌ها مواجه شد.
طبق گزارش modl ai، حدود ۹۴ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده QA ایفا خواهد کرد، اما نکته جالب اینجاست که تنها ۱۸ درصد از آن‌ها احساس می‌کنند که برای اجرای کامل آن در تمام فرایندهای QA آماده‌اند.
در این میان، ۷۰.۳ درصد از توسعه‌دهندگان اذعان داشتند که تاکنون هیچ بازی‌ای را بدون باگ منتشر نکرده‌اند.
دایانا دیموفسکا (Dajana Dimovska)، مدیرعامل Indium Play، در این باره توضیح داد:
شما هرگز نمی‌توانید تمام باگ‌ها را کشف کنید، اما هوش مصنوعی می‌تواند شما را به این هدف نزدیک‌تر کند. این فناوری می‌تواند وظایف تست اولیه را بر عهده بگیرد و نیاز به تیم‌های QA بزرگ را در مراحل ابتدایی تولید کاهش دهد. زمانی که بازی به مرحله قابل بازی برسد، تسترهای انسانی وارد عمل شده و در کنار هوش مصنوعی، مشکلات کیفی را شناسایی و برطرف می‌کنند. این همکاری میان تسترهای باتجربه و هوش مصنوعی، تضمین‌کننده یک محصول نهایی باکیفیت‌تر خواهد بود.
درحالی‌که ۲۱ درصد از توسعه‌دهندگان بر این باورند که تست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار موثرتر از روش‌های سنتی هستند، اما مواردی مانع از پذیرش گسترده آن شده‌اند. سه چالش اصلی در استفاده گسترده از هوش مصنوعی در QA عبارت‌اند از:
- پیچیدگی راه‌اندازی و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
- هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و نگهداری این سیستم‌ها
- مقاومت در برابر تغییر و ترس از بیکار شدن نیروی انسانی
در مجموع، می‌توانیم بگوییم صنعت بازی‌سازی به آینده QA مبتنی بر هوش مصنوعی باور دارد، اما هنوز برای پذیرش کامل آن آماده نیست.
در مطالعه‌ای که اخیراً توسط modl ai منتشر شده، مشخص شد که ۷۷ درصد از توسعه‌دهندگان احساس می‌کنند که آزمایش کنترل کیفیت (QA) کافی را برای آخرین بازی‌های خود انجام نداده‌اند. علاوه بر این، ۵۰ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که بودجه‌های مربوط به QA به اندازه کافی رشد نکرده تا با پیچیدگی فزاینده بازی‌های مدرن همگام شود.
این تحقیق برای بررسی وضعیت کنترل کیفیت در صنعت بازی‌سازی انجام شده و تمرکز آن بر پذیرش و پیش‌بینی نقش هوش مصنوعی در فرایندهای QA بوده است. در سال‌های اخیر، برخی از بازی‌های بزرگ و پرهزینه در شرایطی فاجعه‌بار منتشر شدند؛ پر از باگ‌ها و مشکلات عملکردی که تجربه بازیکنان را تحت تاثیر قرار می‌داد.
به‌عنوان نمونه، در سال گذشته STALKER 2 با استقبال گسترده مخاطبین در هنگام عرضه مواجه شد، اما مشکلات فنی متعدد، خصوصاً روی کنسول‌ها، نارضایتی بازیکنان را به همراه داشت. در سال ۲۰۲۰ نیز Cyberpunk 2077 به دلیل انتشار در شرایطی بسیار نامناسب، با شکایات حقوقی سرمایه‌گذاران و اعتراض شدید بازیکن‌ها مواجه شد.
طبق گزارش modl ai، حدود ۹۴ درصد از توسعه‌دهندگان معتقدند که هوش مصنوعی نقش مهمی در آینده QA ایفا خواهد کرد، اما نکته جالب اینجاست که تنها ۱۸ درصد از آن‌ها احساس می‌کنند که برای اجرای کامل آن در تمام فرایندهای QA آماده‌اند.
در این میان، ۷۰.۳ درصد از توسعه‌دهندگان اذعان داشتند که تاکنون هیچ بازی‌ای را بدون باگ منتشر نکرده‌اند.
دایانا دیموفسکا (Dajana Dimovska)، مدیرعامل Indium Play، در این باره توضیح داد:
شما هرگز نمی‌توانید تمام باگ‌ها را کشف کنید، اما هوش مصنوعی می‌تواند شما را به این هدف نزدیک‌تر کند. این فناوری می‌تواند وظایف تست اولیه را بر عهده بگیرد و نیاز به تیم‌های QA بزرگ را در مراحل ابتدایی تولید کاهش دهد. زمانی که بازی به مرحله قابل بازی برسد، تسترهای انسانی وارد عمل شده و در کنار هوش مصنوعی، مشکلات کیفی را شناسایی و برطرف می‌کنند. این همکاری میان تسترهای باتجربه و هوش مصنوعی، تضمین‌کننده یک محصول نهایی باکیفیت‌تر خواهد بود.
درحالی‌که ۲۱ درصد از توسعه‌دهندگان بر این باورند که تست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار موثرتر از روش‌های سنتی هستند، اما مواردی مانع از پذیرش گسترده آن شده‌اند. سه چالش اصلی در استفاده گسترده از هوش مصنوعی در QA عبارت‌اند از:
- پیچیدگی راه‌اندازی و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
- هزینه‌های بالای پیاده‌سازی و نگهداری این سیستم‌ها
- مقاومت در برابر تغییر و ترس از بیکار شدن نیروی انسانی
در مجموع، می‌توانیم بگوییم صنعت بازی‌سازی به آینده QA مبتنی بر هوش مصنوعی باور دارد، اما هنوز برای پذیرش کامل آن آماده نیست.
