Umělá inteligence a automatizace transformují inženýrství kvality: poznatky ze Světové zprávy o kvalitě 2024

Světová zpráva o kvalitě 2024-25 od OpenText poukazuje na průlomové trendy, které formují inženýrství kvality (QE) a testovací postupy po celém světě. S více než 1 775 výkonnými manažery dotázanými z 33 zemí zpráva odhaluje, jak umělá inteligence, automatizace a udržitelnost mění krajinu zajišťování kvality. Jak se technologie umělé inteligence vyvíjí, organizace jsou vyzývány k přijetí nových, inovativních řešení pro QE, zejména když generativní umělá inteligence (Gen AI) se stává centrem pozornosti.

Prozkoumáme zjištění zprávy, se zaměřením na klíčové trendy v QE, automatizaci a AI, a poskytujeme praktické poznatky pro organizace, které jsou připraveny přijmout budoucnost inženýrství kvality.

Vzestup umělé inteligence v inženýrství kvality

Jedním z nejzajímavějších zjištění zprávy je rychlá adopce umělé inteligence v QE. Údajných 71 % organizací již integrovalo AI a Gen AI do svých operací, oproti 34 % v předchozích letech. Tato změna představuje zásadní okamžik v odvětví, kdy AI má potenciál revolucionizovat různé aspekty QE, od automatizace testů až po správu kvality dat.

Dopad AI je obzvláště hluboký v automatizaci testů, kde 73 % respondentů uvádí AI a strojové učení (ML) jako klíčové pohony pokroku. Cloudové technologie a robotická automatizace procesů (RPA) následují těsně za nimi, s 67 % a 66 %, resp., využívající tyto pokroky. Rychlost a efektivita automatizace se dramaticky zlepšují, což umožňuje organizacím snižovat manuální úsilí a zvyšovat rozsah testování.

Například 72 % organizací uvádí, že Gen AI urychlila jejich procesy automatizace testů, zatímco 68 % zdůrazňuje snadnější integrace, umožňující bezproblémový přechod do stávajících vývojových kanálů. Automatizací opakujících se úkolů a generováním testovacích skriptů AI nejen snižuje náklady, ale také zvyšuje produktivitu inženýrů kvality.

Inženýrství kvality v Agilu: Posun směrem k integrovaným týmům

Rostoucí důležitost začleňování QE do Agilních týmů je dalším hlavním trendem, který zpráva zdůrazňuje. V současné době 40 % organizací má inženýry kvality integrované přímo do svých Agilních pracovních postupů. Tento posun je jasným krokem od tradičních testovacích center excelence (TCoE), která se snížila, nyní tvořící pouze 27 % struktur QE respondentů, ve srovnání se 70 % v předchozích letech.

Zaměření na začleňování QE do Agilních týmů zajišťuje rychlejší iterace a lepší sladění s obchodními cíli. Kromě toho je mezioborová spolupráce uznávána jako zásadní pro dodání výsledků vyšší kvality, s 78 % respondentů zdůrazňujících její důležitost při zajišťování lepší kvality produktů rychleji.

Přes tyto pokroky zůstávají výzvy. Zpráva zjistila, že 56 % organizací stále považuje QE za nefunkční, a 53 % uznává, že jejich současné procesy QE jsou nedostatečné pro Agilní metody. To vyžaduje větší zaměření na sladění metrik QE s širšími obchodními výsledky, jako je spokojenost zákazníků a dopad na tržby.

Kvalita dat: Základ pro testování řízené AI

Jak se organizace stávají více závislé na rozhodování založeném na datech, kvalita jejich dat nabývá na významu. Zpráva odhaluje, že 64 % organizací nyní považuje kvalitu dat za prioritu, ale mnohé z nich stále zápasí s tím, jak ji účinně spravovat. Stanovení jasných vlastníků dat a zlepšení rámců pro správu dat jsou nezbytné kroky k zajištění přesnosti a spolehlivosti modelů AI používaných v QE.

Bez kvalitních dat je schopnost AI generovat smysluplné poznatky, vytvářet testovací scénáře a předpovídat výsledky ohrožena. To vysvětluje, proč 58 % respondentů považuje porušování dat za největší riziko spojené s Gen AI. Jak se organizace integrují AI do svých kvalitních procesů, zajištění robustní bezpečnosti dat se stává zásadní.

Inteligentní validace produktů: Testování za hranicemi funkčnosti

Validace inteligentních produktů se stává kritickou součástí moderních praktik QE. Podle zprávy 21 % rozpočtů na testování je nyní věnováno validaci chytrých technologií, což odráží rostoucí potřebu komplexních strategií pro zajištění bezproblémového fungování těchto produktů v propojených prostředích.

Funkční správnost zůstává nejvyšší prioritou pro validaci inteligentních produktů, s 30 % respondentů uvádějícími ji jako nejdůležitější faktor. Kromě toho 23 % a 21 % zdůrazňují bezpečnost a kvalitu dat, signalizující posun směrem k holističtějším testovacím strategiím, které řeší složitost chytrých produktů.

Zpráva také identifikuje výzvy při testování těchto produktů, zejména při validaci vestavěných modelů AI a při testování všech integrací napříč zařízeními a protokoly. Nedostatek zkušených testerů tyto výzvy dále zhoršuje, s 44 % organizací bojujících s nalezením talentů, kteří by mohli zvládnout složitosti testování inteligentních produktů.

Udržitelnost v inženýrství kvality

S rostoucími obavami o změnu klimatu a environmentální odpovědnost 58 % organizací prioritizuje udržitelnost ve svých strategiích QE. Nicméně pouze 34 % implementovalo postupy, které měří environmentální dopad jejich testovacích aktivit. To zdůrazňuje významnou mezeru mezi záměrem a realizací, podtrhující potřebu robustnějších rámců pro sledování úsilí o udržitelnost.

Organizace začínají zkoumat, jak QE může přispět k iniciativám Green IT, s oblastmi, jako je monitorování spotřeby energie, analýza environmentálních dat a optimalizace testovacích prostředí, získávající na významu. AI může sehrát zásadní roli v těchto úsilích, s 54 % respondentů identifikujících optimalizaci energetické efektivnosti jako jednu z nejvýznamnějších利用 AI v kvalitativní validaci.

Klíčová doporučení pro budoucnost

Zpráva nabízí několik klíčových doporučení pro organizace, které chtějí zůstat konkurenceschopné v se vyvíjející krajině QE:

1. Využijte Gen AI pro automatizaci: Začněte experimentovat s Gen AI, aby jste vylepšili a urychlili procesy automatizace testů. Potenciál Gen AI sahá za generování skriptů, nabízející příležitosti pro samoadaptivní automatizační systémy, které mohou zvýšit jak efektivitu, tak účinnost.
2. Investujte do talentů QE: Abyste drželi krok s AI a automatizací, organizace musí investovat do dalšího vzdělávání svých inženýrů kvality. Plně integrovaní inženýři, schopní pracovat napříč celým životním cyklem softwaru, jsou stále více poptáváni.
3. Soustřeďte se na obchodní výkonnostní metriky: Odklonejte se od tradičních metrik, jako je efektivita procesů a pokrytí testů. Místo toho se zaměřte na to, jak iniciativy QE přispívají k obchodním výsledkům, jako je spokojenost zákazníků a růst tržeb.
4. Vyviněte strategii udržitelnosti: Implementujte komplexní postupy pro měření a snížení environmentálního dopadu aktivit QE. Integrace udržitelnosti do testování nejen pokročí v cílech firemní sociální odpovědnosti, ale také vylepší provozní efektivitu.

Závěr

Světová zpráva o kvalitě 2024-25 vykresluje jasný obraz odvětví na prahu transformace, poháněné AI, automatizací a udržitelností. Jak organizace navigují tuto novou krajinu, přijetí progresivního přístupu k QE bude zásadní pro získání konkurenční výhody. Díky využití potenciálu AI, investicím do talentů a sladění iniciativ kvality s obchodními cíli mohou společnosti zajistit, že jsou připraveny na výzvy a příležitosti, které leží před nimi.