KI und Automatisierung verändern die Qualitätsingenieurwesen: Erkenntnisse aus dem World Quality Report 2024

Der World Quality Report 2024-25 von OpenText wirft ein Licht auf bahnbrechende Trends, die das Qualitätsingenieurwesen (QE) und die Testpraktiken weltweit prägen. Mit über 1.775 befragten Führungskräften aus 33 Ländern enthüllt der Bericht, wie KI, Automatisierung und Nachhaltigkeit das Landschaftsbild der Qualitätssicherung verändern. Da die KI-Technologie fortschreitet, werden Organisationen aufgefordert, neue, innovative Lösungen für QE zu entwickeln, insbesondere da Generative KI (Gen KI) im Mittelpunkt steht.

Wir werden die Ergebnisse des Berichts untersuchen, wobei wir uns auf wichtige Trends im QE, der Automatisierung und KI konzentrieren und handhabbare Erkenntnisse für Organisationen bereitstellen, die bereit sind, die Zukunft des Qualitätsingenieurwesens zu gestalten.

Der Aufstieg der KI im Qualitätsingenieurwesen

Eine der weniger auffälligen Enthüllungen des Berichts ist die schnelle Adoption der KI im QE. Ein beeindruckender 71% der Organisationen haben KI und Gen KI in ihre Betriebe integriert, im Vergleich zu 34% in den Vorjahren. Diese Veränderung markiert einen entscheidenden Moment in der Branche, da die KI verschiedene Aspekte des QE revolutionieren wird, von der Testautomatisierung bis zur Datenqualitätsverwaltung.

Der Einfluss der KI ist besonders tiefgreifend in der Testautomatisierung, wo 73% der Befragten KI und Maschinelles Lernen (ML) als wichtige Treiber des Fortschritts nennen. Cloud-native Technologien und Robotic Process Automation (RPA) folgen dicht dahinter, mit 67% und 66%, die diese Fortschritte nutzen. Die Geschwindigkeit und Effizienz der Automatisierung verbessern sich dramatisch, was es Organisationen ermöglicht, manuelle Anstrengungen zu reduzieren und den Testumfang zu erhöhen.

So berichten beispielsweise 72% der Organisationen, dass Gen KI ihre Testautomatisierungsprozesse beschleunigt hat, während 68% einfacherere Integrationen hervorheben, die einen nahtlosen Einbau in bestehende Entwicklungsprozesse ermöglichen. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Generierung von Testskripten reduziert die KI nicht nur Kosten, sondern erhöht auch die Produktivität der Qualitätsingenieure.

Qualitätsingenieurwesen in Agile: Ein Schritt in Richtung integrierte Teams

Die wachsende Bedeutung der Einbindung von QE in Agile-Teams ist ein weiterer wichtiger Trend, der im Bericht hervorgehoben wird. Derzeit haben 40% der Organisationen Qualitätsingenieure direkt in ihre Agile-Workflows integriert. Diese Veränderung ist ein klarer Schritt weg von traditionellen Testzentren (TCoEs), die in ihrer Verwendung zurückgegangen sind und nun nur noch 27% der QE-Strukturen der Befragten ausmachen, im Vergleich zu einem beeindruckenden 70% in den Vorjahren.

Der Fokus auf die Einbindung von QE in Agile-Teams gewährleistet schnellere Iterationen und eine bessere Ausrichtung an Geschäftzielen. Darüber hinaus wird cross-funktionale Zusammenarbeit als entscheidend für die Lieferung von hochwertigeren Ergebnissen anerkannt, wobei 78% der Befragten ihre Bedeutung für die Gewährleistung besserer Produkte in kürzerer Zeit betonen.

Trotz dieser Fortschritte bleiben Herausforderungen bestehen. Der Bericht zeigt, dass 56% der Organisationen QE immer noch als nicht-strategische Funktion betrachten und 53% anerkennen, dass ihre aktuellen QE-Prozesse für Agile-Methoden unzureichend sind. Dies erfordert einen stärkeren Fokus auf die Ausrichtung von QE-Metriken an umfassendere Geschäftsergebnisse, wie Kundenzufriedenheit und Umsatzeffekt.

Datenqualität: Die Grundlage für KI-getriebenes Testen

Da Organisationen immer mehr auf datengetriebene Entscheidungen angewiesen sind, gewinnt die Qualität ihrer Daten an Bedeutung. Der Bericht zeigt, dass 64% der Organisationen Datenqualität nun als Top-Priorität betrachten, aber viele immer noch mit der Frage kämpfen, wie sie diese effektiv verwalten können. Die Festlegung klarer Eigentumsverhältnisse für Daten und die Verbesserung von Rahmenbedingungen für die Datenverwaltung sind entscheidende Schritte auf dem Weg zu einer Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen, die in QE verwendet werden.

Ohne hochwertige Daten ist die Fähigkeit der KI, bedeutungsvolle Erkenntnisse zu generieren, Testzenarien zu erstellen und Ergebnisse vorherzusagen, beeinträchtigt. Dies erklärt, warum 58% der Befragten Datenlecks als das größte Risiko im Zusammenhang mit Gen KI einstufen. Da Organisationen KI in ihre Qualitätssicherungsprozesse integrieren, wird die Gewährleistung einer robusten Datensicherheit von entscheidender Bedeutung.

Intelligente Produktvalidierung: Testen jenseits der Funktionalität

Die Validierung von intelligenten Produkten wird zu einem kritischen Bestandteil moderner QE-Praktiken. Laut dem Bericht sind 21% der Testbudgets nun für die Validierung von Smart-Technologien bestimmt, was den wachsenden Bedarf an umfassenden Strategien zur Gewährleistung einer reibungslosen Funktionalität dieser Produkte in vernetzten Umgebungen widerspiegelt.

Funktionale Korrektheit bleibt das Top-Priorität für die Validierung intelligenter Produkte, wobei 30% der Befragten dies als wichtigsten Faktor nennen. Sicherheit (23%) und Datenqualität (21%) rangieren ebenfalls hoch, was auf einen Trend zu umfassenderen Teststrategien hinweist, die die Komplexität von Smart-Produkten berücksichtigen.

Der Bericht identifiziert auch Herausforderungen beim Testen dieser Produkte, insbesondere bei der Validierung von eingebetteten KI-Modellen und der Fähigkeit, alle Integrationen über Geräte und Protokolle hinweg zu testen. Ein Mangel an qualifizierten Testern verschärft diese Herausforderungen, wobei 44% der Organisationen Schwierigkeiten haben, Talent zu finden, das in der Lage ist, die Feinheiten des intelligenten Produkttestens zu meistern.

Nachhaltigkeit im Qualitätsingenieurwesen

Mit den wachsenden Bedenken hinsichtlich des Klimawandels und der Umweltverantwortung priorisieren 58% der Organisationen Nachhaltigkeit in ihren QE-Strategien. Allerdings haben nur 34% Praktiken implementiert, die den Umweltauswirkungen ihrer Testaktivitäten messen. Dies unterstreicht eine signifikante Lücke zwischen Absicht und Umsetzung, was die Notwendigkeit für robuste Rahmenbedingungen zur Verfolgung von Nachhaltigkeitsbemühungen hervorhebt.

Organisationen beginnen, zu erkunden, wie QE zu Green-IT-Initiativen beitragen kann, wobei Bereiche wie Energieverbrauchsmessung, Umweltdatenanalyse und Optimierung von Testumgebungen an Bedeutung gewinnen. KI kann in diesen Bemühungen eine entscheidende Rolle spielen, wobei 54% der Befragten die Optimierung der Energieeffizienz als einen der wertvollsten Einsatzbereiche von KI in der Qualitätssicherung identifizieren.

Schlüsslempfehlungen für die Zukunft

Der Bericht bietet mehrere wichtige Empfehlungen für Organisationen, die in der sich entwickelnden QE-Landschaft wettbewerbsfähig bleiben möchten:

1. Nutzen Sie Gen KI für die Automatisierung: Beginnen Sie damit, Gen KI zu nutzen, um Testautomatisierungsprozesse zu verbessern und zu beschleunigen. Das Potenzial von Gen KI geht über die Skriptgenerierung hinaus und bietet Chancen für selbstadaptierende Automatisierungssysteme, die sowohl Effizienz als auch Effektivität steigern können.
2. Investieren Sie in QE-Talent: Um mit KI und Automatisierung Schritt zu halten, müssen Organisationen in die Weiterbildung ihrer Qualitätsingenieure investieren. Full-Stack-Entwickler, die in der Lage sind, über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg zu arbeiten, sind immer mehr gefragt.
3. Konzentrieren Sie sich auf Geschäftsergebnisse: Wenden Sie sich von traditionellen Metriken wie Prozesseffizienz und Testabdeckung ab. Stattdessen konzentrieren Sie sich darauf, wie QE-Initiativen zu Geschäftsergebnissen wie Kundenzufriedenheit und Umsatzwachstum beitragen.
4. Entwickeln Sie eine Nachhaltigkeitsstrategie: Implementieren Sie umfassende Prozesse, um den Umweltauswirkungen von QE-Aktivitäten zu messen und zu reduzieren. Die Integration von Nachhaltigkeit in das Testen wird nicht nur die Ziele der Corporate Social Responsibility vorantreiben, sondern auch die betriebliche Effizienz verbessern.

Fazit

Der World Quality Report 2024-25 zeichnet ein lebendiges Bild einer Branche, die am Rande einer Transformation steht, getrieben von KI, Automatisierung und Nachhaltigkeit. Da Organisationen diese neue Landschaft navigieren, wird die Annahme eines zukunftsorientierten Ansatzes für QE von entscheidender Bedeutung sein, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Durch die Nutzung des Potenzials von KI, Investitionen in Talent und die Ausrichtung von Qualitätssicherungsinitiativen an Geschäftzielen können Unternehmen sicherstellen, dass sie auf die Herausforderungen und Chancen vorbereitet sind, die vor ihnen liegen.