Wij maken “fast feedback” echt mogelijk.
Mastering AI in QA workshops
Mastering AI in QA workshops
Daarom heeft QA Company een trainingsprogramma ontwikkeld om je op weg te helpen.
Je kunt een boek lezen over AI, podcasts luisteren en video’s bekijken. Maar wij willen dat je zelf ervaart hoe je AI kunt aansturen, door middel van:
– Prompt Engineering → hoe je vragen stelt die daadwerkelijk werken
– Context Engineering → hoe je AI helpt te begrijpen wat je echt nodig hebt
– Praktische testvoorbeelden → direct toepasbaar in je dagelijkse werk
– Hands-on oefeningen → leren door te doen, niet door te luisteren
AI-adoption in het testvak
Een vergelijkend onderzoek: QA Company × Bartosz
Bij QA Company geloven we dat de toekomst van testing wordt gevormd door mensen die technologie omarmen. In deze publicatie laten we zien hoe onze consultants AI al toepassen in hun dagelijkse werk.
Geïnspireerd door de openheid van Bartosz hebben we ons eigen onderzoek uitgevoerd en de resultaten naast elkaar gelegd. Het resultaat is een eerlijke, datagedreven vergelijking die waardevolle inzichten biedt in hoe het vakgebied zich ontwikkelt.
Wat onderscheidt ons? Wij gaan verder dan alleen het gebruik van AI. We investeren actief in expertise rondom het testen van AI en probabilistische systemen — vaardigheden die steeds onmisbaarder worden voor de tester van morgen.
Wil jij werken in een omgeving waar innovatie, groei en kennisdeling centraal staan? Ontdek hoe wij samen de toekomst van QA bouwen en laat je inspireren door de inzichten in dit rapport.
Vacatures
Leergang Mastering AI-powered testing
Het leergang “Mastering AI-Powered Testing” biedt ervaren test- en QA-professionals bij QA Company de mogelijkheid om hun begrip van de mogelijkheden die AI biedt werkelijk te verdiepen. Deelnemers leren AI conceptueel toe te passen, waardoor zij klanten kunnen helpen de volgende stap te zetten in het professionaliseren van hun QA-processen vanuit een kwaliteitsborgingsperspectief.
Dit gaat verder dan het toepassen van prompt engineering, het creëren van self-healing testautomatiseringsscripts en het genereren van synthetische testdata. Deelnemers leren ook wat er van een testingenieur wordt verwacht binnen een AI-ontwikkelteam, inclusief hoe zij effectieve feedback kunnen geven aan data scientists en data- en machine learning-engineers.
Blog
AI voor shift-left testing: betere specificaties, minder fouten achteraf
Dit artikel laat zien hoe je AI inzet om al vóór de bouwfase ambiguïteit uit requirements te halen, risico’s expliciet te maken en bewijs (evidence) op te bouwen.
Observability voor testers, deel 2
Observability is een term die je weinig tegenkomt in het testvak. Terwijl dit veld ons zo veel te bieden heeft! Deel 1 – Wat is
Purpose
Ons leven raakt steeds meer verweven met Artificiële Intelligentie. AI introduceert een conceptueel andere benadering van applicatieontwikkeling en maakt het mogelijk om applicaties sneller en op grotere schaal dan ooit tevoren naar productie te brengen. Als gevolg daarvan komen kwaliteit, zorgvuldigheid en veiligheid onder toenemende druk te staan.
Organisaties die AI succesvol inzetten zijn wendbaarder dan concurrenten die dat niet doen, of dat ineffectief doen. QA Company helpt deze organisaties potentiële risico’s te beheersen, de kwaliteit van hun applicaties te verbeteren en hen in staat te stellen aanzienlijke aanvullende bedrijfswaarde te creëren, zonder in te leveren op snelheid.
AI in QA versus QA in AI
Nu applicaties op een conceptueel andere manier worden gebouwd met behulp van AI, moet het testen van die applicaties ook op fundamenteel niveau veranderen. Testautomatiseringsframeworks die tot voor kort nog state-of-the-art leken, blijken al snel verouderd te zijn. De consultants van QA Company helpen organisaties AI in softwaretesting te omarmen en succesvol toe te passen.
Daarnaast levert QA Company QA-expertise binnen AI-ontwikkelteams, zodat niet alleen software-engineers, maar ook data scientists en data- en machine learning-engineers feedback ontvangen over de kwaliteit, beschikbaarheid en prestaties van datastructuren, evenals A2B- en trainingsalgoritmen.
Weet je al hoe je geautomatiseerde feedback aan software-engineers kunt geven, maar nog niet hoe je AI in dat proces kunt toepassen? Wil je leren hoe je effectieve feedback geeft aan data scientists en data- en machine learning-engineers?
