The impact of Artificial Intelligence on the testing instrument industry and its countermeasures

Abstract

This systematic literature review carefully examines how artificial intelligence (AI) greatly impacts ⁠ the testing instrument industry and strategies to mitigate these repercussions. By employing a sturdy methodology, the investigation includes the thorough examination ⁠of notable databases such as Scopus and Web of Science. By following the PRISMA method as a guiding principle, ⁠ papers are selected and excluded with precision. The review unearths significant advancements of AI applications in testing instruments, ⁠ simultaneously highlighting the opportunities and challenges these technologies present. The study further identifies key domains and clusters in AI and testing instruments, ⁠ like machine learning approaches, deep learning advancements and neural network frameworks. In addition, it provides insight into pertaining to ⁠ the key arguments within the domain. The debates primarily discuss the ethical implications associated with AI and the precision of testing ⁠ instruments powered by AI, emphasizing the requirement for humans to have oversight identified by the bibliometric analysis of leading authors, prominent journals ⁠ and geographical hotspots of research in the field. It also identifies the most cited publications, ⁠ influential authors and prevalent keywords. This study adds value to the existing body of knowledge by presenting a ⁠ thorough exploration and evaluation of the current research in this field. The paper offers an extensive analysis of how AI impacts the testing ⁠ instrument industry and puts forward potential avenues for future exploration.

Esta revisão sistemática da literatura examina cuidadosamente como a inteligência artificial (IA) impacta grandemente a indústria de instrumentos de teste e as estratégias para mitigar essas repercussões. Ao empregar uma metodologia robusta, a investigação inclui o exame minucioso de bases de dados notáveis como "Scopus" e "Web of Science". Seguindo o método PRISMA como princípio orientador, os artigos são selecionados e excluídos com precisão. A revisão revela avanços significativos das aplicações de IA em instrumentos de teste, destacando simultaneamente as oportunidades e desafios que essas tecnologias apresentam. O estudo identifica ainda domínios-chave e clusters em IA e instrumentos de teste, como abordagens de aprendizado de máquina, avanços de aprendizado profundo e estruturas de redes neurais. Além disso, fornece informações sobre os principais argumentos dentro do domínio. Os debates discutem principalmente as implicações éticas associadas à IA e a precisão dos instrumentos de teste alimentados por IA, enfatizando a exigência de que os seres humanos tenham supervisão identificada pela análise bibliométrica dos principais autores, revistas proeminentes e pontos geográficos de pesquisa na área. Também identifica as publicações mais citadas, autores influentes e palavras-chave predominantes. Este estudo acrescenta valor ao corpo de conhecimento existente, apresentando uma exploração e avaliação aprofundadas da investigação atual neste domínio. O artigo oferece uma análise extensiva de como a IA afeta a indústria de instrumentos de teste e apresenta caminhos potenciais para exploração futura.