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特斯拉AI总监安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)称之为“软件2.0”，在这个时代，神经网络编写代码，人们的主要工作是定义任务，收集数据并构建用户界面。
但是并不是神经网络可以解决所有任务，至少现在还不能，而且传统软件开辟仍然可以发挥作用。但是，即使在那儿，人工智能，机器学习和高级分析也正在改变软件的设计，编写，测试和部署方式。
总部位于巴西的TOTVS为大约100,000个企业客户提供了关键任务行业软件。例如，每天在其金融服务解决方案中交易数万亿美元。
此类应用需要功能强大的测试。测试用例的创建者需要非常认真地考虑如何设计测试用例，每个用例都要花几个小时才干创建。
TOTVS Labs执行董事Vicente Goetten说，跟上进度是一项重大挑战。必须自定义每个测试用例以适合用户界面。随着应用程序的不断重新设计，界面总是在变化。而且，如果平台本身发生了变化(例如，在更新为JavaScript的较新版本时)，则所有设计元素都会立即发生变化。
“想象一下重写成千上万的用例，” Goetten说。
TOTVS向人工智能寻求帮助。TOTVS用于运行测试的平台Functionize现在支持智能创建测试用例。该技术可以像人们识别输入字段和按钮的位置一样查看屏幕，而不必依赖底层代码。它还可以提供测试方案和示例数据以强调应用程序。
