Dijital ürün geliştirme süreçlerinde yapay zekâ kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte kalite güvence alanında da yeni çözümler öne çıkıyor. Bu alanda geliştirilen kayIQ.ai platformu, test süreçlerini yapay zekâ destekli otonom bir yapıya dönüştürerek ürün geliştirme ekiplerinin operasyonel yükünü azaltmayı hedefliyor.
YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ KALİTE EKOSİSTEMİ GELİŞTİRDİ
Kurucuları ve Magis Teknoloji tarafından sağlanan 500 bin dolarlık tohum yatırımla hayata geçirilen kayIQ.ai, kalite güvence süreçlerini tek bir yapay zekâ ekosistemi altında bir araya getiriyor. Platform; test tasarımı, test üretimi, test yürütme, bakım ve sürüm hazırlık süreçlerini yapay zekâ desteğiyle yöneterek kaliteyi ürün geliştirme yaşam döngüsünün sürekli bir parçası haline getirmeyi amaçlıyor.
Şirket, özellikle finans, sigorta, e-ticaret ve büyük ölçekli dijital platformlarda faaliyet gösteren ürün ekiplerinin verimliliğini artırmayı ve kalite kaynaklı operasyonel riskleri azaltmayı hedefliyor.
Magis Teknoloji adına değerlendirmede bulunan İsmet Gökduman, “Magis Teknoloji olarak, dijital ürün geliştirme süreçlerinin geleceğinin otonom yapay zekâ sistemlerinden geçtiğini görüyoruz. kayIQ.ai, sektörün en büyük darboğazlarından biri olan kalite güvence süreçlerine çok yenilikçi, agentic (otonom) bir yapay zekâ yaklaşımı getiriyor. Platformla operasyonel yükü yapay zekâya, stratejiyi ekiplere bırakıyoruz. Kurucularla birlikte tohum aşamasında sağladığımız kaynak, sadece bir finansman desteği değil; geleneksel kalite otomasyonunu dönüştürecek bu güçlü vizyona duyduğumuz büyük inancın bir göstergesidir” dedi.
HEDEF, KALİTE GÜVENCEYİ KARAR DESTEK SİSTEMİNE DÖNÜŞTÜRMEK
kayIQ.ai Kurucusu Tolga Özel ise üretken yapay zekâ ile birlikte dijital ürün geliştirme hızının arttığını, buna paralel olarak kalite süreçlerinin de dönüşmesi gerektiğini belirtti.
Özel, “Bu sürdürülebilir olmayan yaklaşımı değiştiriyor; kalite güvence süreçlerini insan emeğiyle ölçeklenen bir operasyon olmaktan çıkarıp, yapay zekâ ajanları tarafından desteklenen akıllı bir sistem kabiliyetine dönüştürüyoruz. Platformumuz; gereksinimlerden otomatik olarak kalite senaryoları üretebiliyor, kullanıcı arayüzlerini kendi kendine keşfedebiliyor, bozulan akışları otomatik olarak iyileştirebiliyor ve sürümlerin yayına hazır olma seviyesini gerçek zamanlı olarak ölçebiliyor” ifadelerini kullandı.
Ürün ekiplerini tekrarlayan operasyonel işlerden kurtarmayı hedeflediklerini vurgulayan Özel, “Kalite güvence artık yalnızca ürünün sonunda yapılan bir kontrol mekanizması değil; üretken yapay zekânın sunduğu makine gücüyle ürün geliştirme süreçlerine yön veren bir karar zekâsı haline geliyor. Biz de bu dönüşümün öncüsü olmayı hedefliyoruz” diye konuştu.
