A modern IT-szervezetekben rengeteg adat keletkezik, mégis kevés vezető lát rá valós időben arra, hol akad el a fejlesztés vagy mely csapatok teljesítenek kiemelkedően. A MetrX ezt a láthatósági rést hidalja át: egyetlen felületre hozza a fejlesztési, tesztelési, projekt- és kódminőségi adatokat, és összefüggéseiben elemzi őket. A platform nemcsak pontos helyzetképet ad, hanem előre is jelez potenciális kockázatokat, így a vezetők a problémák bekövetkezése előtt hozhatnak döntéseket. Ez a fajta átláthatóság és prediktív elemzés közvetlen üzleti értéket teremt: gyorsabb, stabilabb fejlesztési folyamatot és mérhetően jobb teljesítményt.

Gyakori jelenség, hogy magas tesztlefedettségi szint mellett a release megtörténik, mégis rövid időn belül kritikus hiba kerül elő a már éles rendszerben. Ennek oka sokszor nem a tesztelés hiánya, hanem az, hogy a tesztek nem érintették a valódi kockázati pontokat. A TestNavigator valós idejű lefedettségméréssel, vizuális elemzőeszközökkel és kód szintű átláthatósággal segít pontosan látni, mely részekre jutott el a tesztelés és melyek maradtak rejtve. A rendszer objektív Go/No-Go döntéstámogatást és AI-alapú teszteset-priorizálást is kínál, így mindig a legkritikusabb területek kerülnek fókuszba. Ennek köszönhetően a csapatok gyorsabban, megbízhatóbban és kiszámíthatóbban hozhatnak kiadásra kész verziókat.

Az AI mára a pénzügyi szektor egyik legfontosabb üzleti eszközévé nőtte ki magát, ahol a hatékonyság, a kockázatkezelés és a megfelelőség egyszerre jelentenek lehetőséget és kihívást. A FRISK, a FEA AI Solutions és a FrontEndART közös AI Üzleti Reggelije valós projekteken keresztül mutatta be, hogyan alkalmazzák a hazai szervezetek a mesterséges intelligenciát. A szakmai előadások gyakorlati oldalról közelítették meg a szabályozást, az ügyfélkiszolgálást és az adatelemzést. A kerekasztal-beszélgetés őszinte tapasztalatokat hozott arról, hogyan mérhető az AI értéke, hogyan kezelhetők a kezdeti akadályok, és milyen vezetői döntések szükségesek a sikerhez. Az esemény fő üzenete: az AI ma már stratégiai tényező, amely hosszú távú versenyelőnyt biztosít azoknak, akik időben és tudatosan építik be működésükbe.

A modern szoftverfejlesztésben a tesztelési erőforrások hatékony beosztása kulcsfontosságú, hiszen a projektek végére gyakran több ezer teszteset vár lefuttatásra. Az AI-alapú teszteset-priorizálás ebben nyújt áttörést: adatvezérelt módon segít eldönteni, mely tesztek futtatása hozza a legnagyobb értéket a minőségbiztosításban. A TestNavigator Test Advisor Score funkciója például a kódváltozások, komplexitás és korábbi hibastatisztikák alapján rangsorolja a teszteket, így a csapatok a kritikus területekre koncentrálhatnak. Ennek eredményeként a tesztidő akár 60–70%-kal is csökkenhet, miközben a szoftverminőség stabil marad. Az AI tehát nem helyettesíti, hanem támogatja a tesztelőket – gyorsabb, objektívebb és kockázatalapú döntéshozatalt téve lehetővé.