الذكاء الاصطناعي والأتمتة يحولان هندسة الجودة: رؤى من تقرير الجودة العالمي لعام 2024

تقرير الجودة العالمي 2024-25 by OpenText يسلط الضوء على الاتجاهات الرائدة التي تشكل هندسة الجودة (QE) وممارسات الاختبار على مستوى العالم. مع استطلاع آراء أكثر من 1,775 مسؤولًا تنفيذيًا في 33 دولة، يكشف التقرير كيف تعمل الذكاء الاصطناعي والأتمتة والاستدامة على تحويل مشهد ضمان الجودة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يتم دعوة المنظمات إلى تبني حلول جديدة ومبتكرة لـ QE، خاصة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) يأخذ مركز الصدارة.

سنستكشف نتائج التقرير، مع التركيز على الاتجاهات الرئيسية في هندسة الجودة والأتمتة والذكاء الاصطناعي، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ للمؤسسات المستعدة لاحتضان مستقبل هندسة الجودة.

صعود الذكاء الاصطناعي في هندسة الجودة

من بين أقل ما كشفه التقرير إثارةً للانتباه هو التبني السريع للذكاء الاصطناعي في التيسير الكمي. 71 ٪ من المنظمات دمجت شركات الذكاء الاصطناعي وجيل الذكاء الاصطناعي في عملياتها، مقارنة بنسبة 34% في السنوات السابقة. يمثل هذا التحول لحظة محورية في الصناعة، حيث من المقرر أن يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في جوانب مختلفة من جودة التصنيع، من أتمتة الاختبار إلى إدارة جودة البيانات.

إن تأثير الذكاء الاصطناعي عميق بشكل خاص في اختبار التشغيل الآلي، حيث 73٪ من المستجيبين استشهد بالذكاء الاصطناعي آلة التعلم (ML) كمحركات رئيسية للتقدم. التقنيات السحابية الأصلية و أتمتة العمليات الآلية (RPA) يتبع عن كثب، مع 67٪ و66٪على التوالي، من خلال الاستفادة من هذه التطورات. تتحسن سرعة وكفاءة الأتمتة بشكل كبير، مما يسمح للمؤسسات بتقليل الجهود اليدوية وزيادة نطاق الاختبار.

على سبيل المثال، 72 ٪ من المنظمات تقرير يفيد بأن Gen AI قد ساهم في تسريع عمليات أتمتة الاختبار الخاصة به، في حين 68% تسليط الضوء على التكاملات الأسهل، مما يتيح التوافق السلس مع خطوط أنابيب التطوير الحالية. من خلال أتمتة المهام المتكررة وإنشاء نصوص الاختبار، لا تعمل الذكاء الاصطناعي على تقليل التكاليف فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين إنتاجية مهندسي الجودة.

هندسة الجودة في Agile: التحول نحو الفرق المتكاملة

الأهمية المتزايدة لدمج التيسير الكمي في فرق أجايل وهناك اتجاه رئيسي آخر أبرزه التقرير. وفي الوقت الحالي، 40 ٪ من المنظمات دمج مهندسي الجودة بشكل مباشر في سير عمل Agile. هذا التحول هو خطوة واضحة بعيدًا عن مراكز التميز الاختبارية التقليدية (TCoEs)، والتي تراجع استخدامها، والتي تتألف الآن فقط من 27% من هياكل التيسير الكمي للمستجيبين، مقارنة بـ 70% في السنوات السابقة.

إن التركيز على تضمين QE داخل فرق Agile يضمن تكرارات أسرع وتوافقًا أفضل مع أهداف العمل. علاوة على ذلك، تعاون متعدد الوظائف يتم التعرف على أنه أمر بالغ الأهمية لتحقيق نتائج ذات جودة أعلى، مع 78% من المشاركين أكدوا على أهميته في ضمان جودة المنتجات بشكل أسرع.

وعلى الرغم من هذه التطورات، لا تزال التحديات قائمة. ويخلص التقرير إلى أن 56 ٪ من المنظمات لا يزالون ينظرون إلى التيسير الكمي باعتباره وظيفة غير استراتيجية، و 53% إن الشركات تدرك أن عمليات تحسين الجودة الحالية لديها غير كافية لمنهجيات Agile. وهذا يتطلب التركيز بشكل أكبر على مواءمة مقاييس تحسين الجودة مع نتائج الأعمال الأوسع نطاقًا، مثل رضا العملاء وتأثير الإيرادات.

جودة البيانات: الأساس للاختبارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

مع اعتماد المنظمات بشكل متزايد على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، جودة بياناتهم تكتسب أهمية متزايدة. ويكشف التقرير أن 64 ٪ من المنظمات الآن، يعتبر الناس جودة البيانات أولوية قصوى، لكن الكثيرين ما زالوا يتصارعون حول كيفية إدارتها بشكل فعال. إن تحديد ملكية واضحة للبيانات وتحسين أطر حوكمة البيانات هي خطوات أساسية نحو ضمان دقة وموثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحسين جودة البيانات.

بدون بيانات عالية الجودة، تصبح قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد رؤى ذات مغزى وإنشاء سيناريوهات اختبار وتوقع النتائج معرضة للخطر. وهذا يفسر لماذا 58٪ من المستجيبين صنفت اختراقات البيانات باعتبارها الخطر الأكثر أهمية المرتبط بجيل الذكاء الاصطناعي. ومع قيام المؤسسات بدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الجودة الخاصة بها، يصبح ضمان أمن البيانات القوي أمرًا بالغ الأهمية.

التحقق الذكي من صحة المنتج: الاختبار يتجاوز الوظيفة

التحقق من صحة منتجات ذكية لقد أصبح هذا العنصر الأساسي في ممارسات التيسير الكمي الحديثة. ووفقًا للتقرير، 21% من ميزانيات الاختبار أصبحت الشركات المتخصصة في مجال التكنولوجيا ملتزمة الآن بالتحقق من صحة التقنيات الذكية، مما يعكس الحاجة المتزايدة إلى استراتيجيات شاملة لضمان أداء هذه المنتجات بسلاسة في البيئات المترابطة.

تظل الصحة الوظيفية هي الأولوية القصوى للتحقق من صحة المنتجات الذكية، مع 30٪ من المستجيبين مشيرين إلى ذلك باعتباره العامل الأكثر أهمية. ومع ذلك، فإن الأمن (23%) وجودة البيانات (21%) كما تحتل مرتبة عالية، مما يشير إلى التحول نحو استراتيجيات اختبار أكثر شمولاً تعالج تعقيد المنتجات الذكية.

كما يحدد التقرير التحديات في اختبار هذه المنتجات، وخاصة عندما يتعلق الأمر بالتحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي المضمنة والقدرة على اختبار جميع التكاملات عبر الأجهزة والبروتوكولات. ويؤدي نقص المختبرين المهرة إلى تفاقم هذه التحديات، مع 44 ٪ من المنظمات نكافح من أجل العثور على المواهب القادرة على التعامل مع تعقيدات اختبار المنتجات الذكية.

الاستدامة في هندسة الجودة

مع تزايد المخاوف بشأن تغير المناخ والمسؤولية البيئية، 58 ٪ من المنظمات إن الدول تعطي الأولوية للاستدامة ضمن استراتيجياتها الخاصة بالتيسير الكمي. ومع ذلك، فإن 34% لقد طبقت الشركات ممارسات لقياس التأثير البيئي لأنشطة الاختبار الخاصة بها. وهذا يسلط الضوء على فجوة كبيرة بين النية والتنفيذ، مما يؤكد الحاجة إلى أطر أكثر قوة لتتبع جهود الاستدامة.

بدأت المنظمات في استكشاف كيفية مساهمة التيسير الكمي في مبادرات تكنولوجيا المعلومات الخضراءمع اكتساب مجالات مثل مراقبة استهلاك الطاقة، وتحليل البيانات البيئية، وتحسين بيئات الاختبار زخمًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا محوريًا في هذه الجهود، مع 54٪ من المستجيبين تحديد تحسين كفاءة الطاقة كواحد من الاستخدامات الأكثر قيمة للذكاء الاصطناعي في التحقق من الجودة.

التوصيات الرئيسية للمستقبل

يقدم التقرير العديد من التوصيات الرئيسية للمؤسسات التي تسعى إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية في مشهد جودة الجودة المتطور:

1. الاستفادة من جيل الذكاء الاصطناعي في الأتمتة:ابدأ في تجربة Gen AI لتحسين وتسريع عمليات أتمتة الاختبار. تمتد إمكانات Gen AI إلى ما هو أبعد من إنشاء النصوص، حيث توفر فرصًا لأنظمة الأتمتة ذاتية التكيف التي يمكنها تعزيز كل من الكفاءة والفعالية.
2. استثمر في مواهب QE:لمواكبة الذكاء الاصطناعي والأتمتة، يجب على المؤسسات الاستثمار في رفع مهارات مهندسيها ذوي الجودة. ويزداد الطلب على المهندسين ذوي المهارات الكاملة القادرين على العمل عبر دورة حياة البرمجيات بالكامل.
3. التركيز على مقاييس أداء الأعمال:الابتعاد عن المقاييس التقليدية مثل كفاءة العملية وتغطية الاختبار. وبدلاً من ذلك، ركز على كيفية مساهمة مبادرات تحسين الجودة في نتائج الأعمال، مثل رضا العملاء ونمو الإيرادات.
4. تطوير استراتيجية الاستدامة:تنفيذ عمليات شاملة لقياس وتقليل التأثير البيئي لأنشطة الجودة البيئية. إن دمج الاستدامة في الاختبارات لن يؤدي فقط إلى تعزيز أهداف المسؤولية الاجتماعية للشركات، بل سيؤدي أيضًا إلى تحسين الكفاءة التشغيلية.

خاتمة

استخدم تقرير الجودة العالمي 2024-25 ترسم هذه الدراسة صورة حية لصناعة على أعتاب التحول، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي والأتمتة والاستدامة. وبينما تتنقل المؤسسات في هذا المشهد الجديد، فإن تبني نهج استشرافي للجودة سيكون ضروريًا للحصول على ميزة تنافسية. ومن خلال الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي، والاستثمار في المواهب، ومواءمة مبادرات الجودة مع أهداف العمل، يمكن للشركات ضمان استعدادها للتحديات والفرص التي تنتظرها.