Mabl เปิดตัวบริการทดสอบ Mobile App แบบ Low-Code ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบรวมศูนย์

Mabl แพลตฟอร์ม Unified Test Automation ได้ประกาศเปิดตัวบริการ Mobile Application Testing ที่ใช้ ML, Generative AI และ Computer Vision ที่จะทำให้นักพัฒนาระบบสามารถทดสอบ Mobile ได้โดยที่ไม่ต้องเขียนโค้ดหนักมาก

“Unified แปลว่าองค์กรสามารถบริหารจัดการกลยุทธ์การทดสอบได้ผ่าน API, เบราว์เซอร์, อุปกรณ์, Web App หรือ Mobile App ได้ทั้งหมดรวมศูนย์ผ่านแพลตฟอร์ม” Mabl Co-Founder คุณ Dan Belcher กล่าว “สิ่งนี้สำคัญมาก เพราะแอปพลิเคชันระดับองค์กรมักจะต้องให้บริการในหน้าจอหลากหลายขนาด และผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากโซลูชัน Low Code ที่เดียวที่สามารถทดสอบได้ทุกแบบ ซึ่งจะลดสิ่งกีดขวางในการเข้ามาสู่การดำเนินการแบบ Automation”

นอกจากนี้ CEO ยังเคลมด้วยว่าบริการของ Mabl นั้นมีการใช้งาน ML เพื่อกำจัดขั้นตอนการทำ Selector แบบ Manual ที่จะช่วยเร่งการสร้าง Test และลดช่องว่างในการทำ Test Coverage ได้ รวมทั้งยังมีประสิทธิภาพในการสร้าง Test สำหรับการแอป iOS และ Android ได้ภายในไม่กี่นาที

สำหรับองค์กรที่สนใจยกระดับแพลตฟอร์มในกระบวนการ Testing ในการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันต่าง ๆ สามารถเข้าไปดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ Mabl

ที่มา: https://venturebeat.com/ai/mabl-launches-an-ai-powered-low-code-mobile-app-testing-service/

About chatchai

Tech Writer แห่ง TechTalk Thai ที่สนใจในทุกนวัตกรรมและเทคโนโลยี

Check Also

เก่ง AI อย่างเดียวไม่พอ! เปิดแนวคิด The Human Advantage เจาะกรณีศึกษาสร้าง AI ที่ใช้งานได้จริง จาก LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 [PR]

ในวันที่ AI ฉลาดขึ้นและช่วยมนุษย์สร้างเทคโนโลยีใหม่ได้รวดเร็วกว่าที่เคย คำถามสำคัญจึงอาจไม่ใช่เพียงว่า “AI ทำอะไรได้บ้าง” แต่คือ “มนุษย์จะใช้ AI สร้างอะไรให้มีคุณค่าได้มากกว่าเดิม” เพราะความได้เปรียบของนักพัฒนายุคใหม่ไม่ได้อยู่เพียงความสามารถในการใช้เทคโนโลยี แต่ยังรวมถึงความรู้ ความคิดริเริ่ม และความเข้าใจปัญหาของผู้คน เพื่อเปลี่ยนศักยภาพของ …

เปิดเบื้องหลัง AI Agent ทำงานอย่างไรให้เร็ว แม่นยำ และปลอดภัย เจาะ 6 หัวข้อ Deep Tech ในงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 [PR]

เมื่อ AI สามารถเขียนโค้ดได้อย่างรวดเร็ว และก้าวสู่การเป็น AI Agent ที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และลงมือทำงานได้มากขึ้น ความท้าทายของนักพัฒนาจึงไม่ได้อยู่เพียงการสร้างซอฟต์แวร์ให้เร็วที่สุด แต่คือการทำอย่างไรให้ AI ทำงานได้ถูกต้องตามข้อกำหนด ตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ พร้อมรักษาคุณภาพ …