在劳动力管理方面，人工智能是一种已在所有类型的公司、所有行业中常规部署的工具，因为企业希望提高运营效率和灵活性，同时将员工从单调、低价值的任务中解放出来，使他们能够专注于客户服务和创收活动。无论是声称可以轻松筛选简历以让招聘团队专注于最合适的候选人的强大算法，还是自动安排跨多个角色类型、部门甚至商店的轮换；甚至声称根据人流量和客户购买模式进行预测的预测工具随着所需人员配备水平的提高，人工智能驱动的工具和技术现在拥有令人眼花缭乱的功能。因此，对于希望提高效率、降低成本和提高员工敬业度的繁忙组织而言，不难看出人工智能在零售劳动力管理领域的吸引力。这些尖端创新承诺提供一系列终究不容忽视的解决方案。一项针对34,000名员工的全球调查发现，三分之二(64%)的员工表示，由于引入了人工智能，他们的压力水平较低，工作量更易于管理。尽管这可能很诱人，但重要的是企业不要盲目地这样做，因为实施不当的解决方案可能会造成难以置信的破坏。劳动力管理工具的这些发展越来越意味着我们正在将一个复杂的关键业务系统的责任移交给另一个。很少有行业比零售业面临更大的风险，其劳动力结合了多种职能、计划和需求。但这也使得零售公司比以往任何时候都更需要测试他们所依赖的软件的紧急行为。或者，简而言之，测试这些工具以确保它们提供真正的商业价值，而不是简单地造成破坏。当然，多年来，挑战一直是依靠“陈旧”的测试方法。组织经常依赖手动测试人员，迫使他们在质量、成本和时间之间做出妥协。测试速度快，成本低，质量低。如果你以低成本投资高质量的产品，它会占用你数小时的时间。更不用说对“人民力量”的巨大依赖。事实上，这种测试方法的缺点几乎无法一一列举。创建花费大量时间和金钱的回归测试脚本工作的重复性意味着经常犯错并经常被忽视有限的资源意味着无法与测试同步实施修复-增加更多时间和重复过程对一个可以执行的场景或交易数量很少，无法提供足够的规模或启用负载测试是一项如此重要的工作，需要大量的人工劳动，以至于最终结果甚至不能保证准确，这多年来，许多零售商都迫切需要一个解决方案。值得庆幸的是，人工智能在带来挑战的同时，也提供了解决方案。特别是，通过使用自动化软件测试，可以大大减少所需的时间和精力，同时显着提高质量。在当今快节奏的软件测试行业中，在不影响质量的情况下更快更好地测试和交付应用程序的需求对于任何组织的成功都是至关重要的。公司需要快速推出他们的产品和软件更新，但仍保持卓越的质量。自动化优先的方法使他们能够减少测试时间，从而缩短上市时间，同时保持资源可用性并降低客户成本。这就是为什么自动化测试已经成为许多行业的默认选项。但在零售业，技术和系统的复杂性，以及劳动力管理解决方案以人为本的本质，意味着采用速度要慢得多。然而，这种情况可能即将改变。可以利用推动劳动力管理革命的相同新发展来创建反映零售业独特需求的自动化测试。这意味着使用RPA流程，使我们能够将每次测试所需的时间减少400-500倍。同时，可重复性大幅提高。这些是目前适用于小型企业的一些最佳免费软件。密集测试这种方法可以在一分钟内对自动化劳动力计划执行大约35次测试，并进行完整的端到端验证（包括轮班、签到、休假和时间表）。如果使用手动场景测试器，同样的过程可能需要几天时间。事实上，用同样的方法，一套涉及1000个测试场景的脚本可以在一夜之间自动化。手动完成需要六周时间。这不仅仅是速度问题。这种方法还提供了坚定不移的准确性，部署了底层技术，并支持在广泛的劳动力管理活动中进行测试。它允许开发人员、业务用户和利益相关者在软件SDLC过程中更快、更早地识别和解决缺陷，并根据实时数据做出决策。这种缩短的流程对于任何希望快速准确地验证配置更改或新解决方案部署的有效性的组织来说都是无价的，因为零售商需要快速获得产品和软件更新，但仍然具有卓越的质量和无与伦比的透明度。.自动化优先的方法减少了测试时间，从而减少了部署时间，同时保持资源可用。从本质上讲，测试策略规划、全面的文档和广泛的自动化测试可以最大限度地减少延迟、降低成本并更快地解决问题。现实情况是，随着劳动力管理软件变得更加创新、自动化和数据驱动，这些解决方案的测试也需要加速，以提供同样的速度、准确性和严格性。直到现在，零售员工队伍的内在复杂性使得这一目标难以实现。这不仅现在成为可能，而且这种“新”测试方法更高效、更具成本效益且质量更高。
