在勞動力管理方面，人工智能是一種已經在所有類型的公司、所有行業中常規部署的工具，因為企業希望提高運營效率和靈活性，同時讓員工從單調、低價值的工作中解放出來，使他們能夠專注于客戶服務和創收活動。

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無論是聲稱能夠輕松篩選簡歷的強大算法，以使招聘團隊能夠專注于最合適的候選人，自動安排跨多個角色類型、部門甚至門店的輪換;甚至預測工具聲稱可以根據人流和客戶購買模式預測所需的人員配置水平，人工智能驅動的工具和技術現在擁有一系列令人眼花繚亂的功能。

因此，對于那些希望提高效率、降低成本和提高員工參與度的繁忙組織來說，不難發現人工智能在零售勞動力管理領域的吸引力。這些尖端的創新承諾了一系列的解決方案，這些解決方案畢竟是不容忽視的。一項針對34000名員工的全球調查發現，三分之二(64%)的員工表示，由于人工智能的引入，他們的壓力水平降低了，工作量也更加可控。

但是，盡管這可能很誘人，但重要的是，企業不要盲目行事，因為實施不善的解決方案可能會產生令人難以置信的破壞性。

勞動力管理工具的這些發展越來越多地意味著，我們正在將一個復雜的業務關鍵型系統的責任移交給另一個系統。很少有行業的風險高于零售業，零售業的勞動力將多種職能、計劃和需求結合在一起。但這也使得零售公司比以往任何時候都更需要測試他們所依賴的軟件的緊急行為。或者，簡而言之，測試這些工具以確保它們提供真正的業務價值，而不是簡單地制造中斷。

當然，多年來，挑戰一直是依賴“舊”的測試方法。很多時候，組織都依賴于手工測試人員，迫使他們在質量、成本和時間之間做出妥協。測試速度快，成本低，質量低。如果你以低成本投資于高質量的產品，它會消耗你數小時的時間。更不用說對“人民力量”的巨大依賴了。

事實上，這種測試方法的缺點幾乎不勝枚舉。

• 創建花費大量時間和金錢的回歸測試腳本
• 工作的重復性，這意味著經常犯錯誤，也常常被忽視
• 資源有限，這意味著修復無法與測試同步實施-增加了更多的時間和重復過程
• 由于一次可以執行的場景或事務數量較少，無法提供足夠的規模或啟用負載測試

如此重要的一項工作耗費了如此多的體力勞動，甚至無法保證最終結果的準確性，這讓許多零售商多年來一直迫切需要一個解決方案。

謝天謝地，盡管人工智能創造了挑戰，但它也提出了解決方案。特別是，通過使用自動化軟件測試，可以大大減少所需的時間和精力，同時顯著提高質量。

在當今快節奏的軟件測試行業中，在不影響質量的情況下更快更好地測試和交付應用程序的需求對于任何組織的成功都至關重要。公司需要快速推出他們的產品和軟件更新，但仍要保持卓越的質量。自動化優先的方法使他們能夠減少測試時間，從而縮短上市時間，同時保持資源可用性并降低客戶成本。

這就是為什么在許多行業，自動化測試已經是默認選項。但在零售業，技術和系統的復雜性，以及勞動力管理解決方案以人為中心的本質，意味著其采用速度要慢得多。

不過，這種情況可能即將改變。可以利用推動勞動力管理革命的相同新發展，創建反映零售業特殊需求的自動化測試。這意味著使用RPA流程，使我們能夠將每次測試所需的時間減少400-500倍。同時，大量增加重復性。

這些是目前可供小型企業使用的最好的免費軟件。

加強測試

這種方法可以在一分鐘內對自動化的勞動力計劃執行大約35項測試，并進行完整的端到端驗證(包括輪班、打卡、休假和時間表)。使用手動場景測試儀，同樣的過程可能需要花費他們幾天時間。事實上，使用同樣的方法，一夜之間就可以自動化一組涉及1000個測試場景的腳本。手動操作需要六周時間。

這不僅僅是速度的問題。這種方法還提供了堅定不移的準確性，部署了底層技術，并能夠跨廣泛的勞動力管理活動進行測試。它允許開發人員、業務用戶和利益相關者在軟件SDLC過程中更快更早地識別和解決缺陷，并基于實時數據做出決策。

對于任何希望快速準確地驗證配置更改或新解決方案部署有效性的組織來說，這一過程的縮短是非常寶貴的，因為零售商需要快速獲得產品和軟件更新，但仍然具有優異的質量和無與倫比的透明度。。自動化優先的方法可以減少測試時間，從而縮短部署時間，同時保持可用資源。從本質上說，測試策略規劃、全面的文檔和廣泛的自動化測試可以最大限度地減少延遲、降低成本并更快地解決問題。

現實情況是，隨著員工管理軟件變得更加創新、自動化和數據驅動，這些解決方案的測試也需要加快速度，提供同等的速度、準確性和嚴謹性。到目前為止，零售業勞動力的內在復雜性使得這一目標難以實現。這不僅是現在可能的，而且這種“新”的測試方法更高效、更具成本效益和更高的質量。