Αναφορές
Το AI και η Αυτοματοποίηση Μεταμορφώνουν την Ποιότητα Μηχανικής: Εισichten από την Παγκόσμια Έκθεση Ποιότητας 2024
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google
Η Παγκόσμια Έκθεση Ποιότητας 2024-25 από την OpenText φωτίζει τις επαναστατικές τάσεις που διαμορφώνουν την Ποιότητα Μηχανικής (QE) και τις πρακτικές δοκιμών παγκοσμίως. Με πάνω από 1.775 εκτελεστές που συμμετείχαν σε 33 χώρες, η έκθεση αποκαλύπτει πώς το AI, η αυτοματοποίηση και η βιωσιμότητα μεταμορφώνουν το τοπίο της ποιότητας. Όσο η τεχνολογία AI προοδεύει, οι οργανισμοί καλούνται να υιοθετήσουν νέες, καινοτόμες λύσεις για την Ποιότητα Μηχανικής, ιδιαίτερα既然 το Γεννητικό AI (Gen AI) καταλαμβάνει τον κεντρικό ρόλο.
Θα εξετάσουμε τα ευρήματα της έκθεσης, με έμφαση στις βασικές τάσεις στην Ποιότητα Μηχανικής, την αυτοματοποίηση και το AI, και θα παρέχουμε δράσιμες πληροφορίες για τους οργανισμούς που είναι έτοιμοι να υιοθετήσουν το μέλλον της ποιότητας μηχανικής.
Η Άνοδος του AI στην Ποιότητα Μηχανικής
Μια από τις λιγότερο εντυπωσιακές αποκαλύψεις της έκθεσης είναι η ταχεία υιοθέτηση του AI στην Ποιότητα Μηχανικής. Ένα καταπληκτικό 71% των οργανισμών έχουν ενσωματώσει το AI και το Gen AI στις επιχειρήσεις τους, σε σύγκριση με το 34% των προηγούμενων ετών. Αυτή η μετατόπιση σηματοδοτεί einen κρίσιμο момент στην βιομηχανία, με το AI να πρόκειται να επαναδιαμορφώσει διάφορα аспектs της Ποιότητας Μηχανικής, από την αυτοματοποίηση των δοκιμών έως την διαχείριση ποιότητας δεδομένων.
Η επίδραση του AI είναι ιδιαίτερα sâu刻 στην αυτοματοποίηση των δοκιμών, όπου 73% των συμμετεχόντων αναφέρουν το AI και την μηχανική μάθηση (ML) ως βασικούς οδηγούς της πρόοδου. Οι τεχνολογίες cloud-native και η αυτοματοποίηση ροών εργασιών (RPA) ακολουθούν στενά, με 67% και 66%, αντίστοιχα, να αξιοποιούν αυτές τις προόδους. Η ταχύτητα και η αποτελεσματικότητα της αυτοματοποίησης βελτιώνονται δραματικά, επιτρέποντας στους οργανισμούς να μειώσουν τις χειρωνακτικές προσπάθειες και να αυξήσουν το πεδίο των δοκιμών.
Για παράδειγμα, 72% των οργανισμών αναφέρουν ότι το Gen AI έχει επιταχύνει τις διαδικασίες αυτοματοποίησης των δοκιμών, ενώ 68% υπογραμμίζουν τις ευκολότερες ενσωματώσεις, επιτρέποντας μια αμαχητί ενσωμάτωση στις υφιστάμενες διαδικασίες ανάπτυξης. Αυτοματοποιώντας τις επαναλαμβανόμενες εργασίες και δημιουργώντας σενάρια δοκιμών, το AI δεν μειώνει μόνο το κόστος αλλά και βελτιώνει την παραγωγικότητα των μηχανικών ποιότητας.
Ποιότητα Μηχανικής σε Agile: Μια Μετατόπιση προς Ολοκληρωμένες Ομάδες
Η αυξανόμενη σημασία της ενσωμάτωσης της Ποιότητας Μηχανικής στις ομάδες Agile είναι μια άλλη σημαντική τάση που υπογραμμίζεται από την έκθεση. Hiện, 40% των οργανισμών έχουν μηχανικούς ποιότητας ενσωματωμένους απευθείας στις διαδικασίες Agile. Αυτή η μετατόπιση είναι μια σαφής κίνηση μακριά από τις παραδοσιακές Κέντρα Άριστευσης Δοκιμών (TCoEs), τα οποία έχουν μειωθεί, και τώρα αποτελούν μόνο 27% των δομών Ποιότητας Μηχανικής των συμμετεχόντων, σε σύγκριση με το 70% των προηγούμενων ετών.
Η εστίαση στην ενσωμάτωση της Ποιότητας Μηχανικής στις ομάδες Agile εξασφαλίζει ταχύτερες επαναλήψεις και καλύτερη ευθυγράμμιση με τους επιχειρηματικούς στόχους. Επιπλέον, η διαλειτουργική συνεργασία αναγνωρίζεται ως κρίσιμη για την παροχή προϊόντων υψηλότερης ποιότητας, με 78% των συμμετεχόντων να τονίζουν τη σημασία της για την εξασφάλιση καλύτερων προϊόντων γρηγορότερα.
Παρά τις προόδους, υπάρχουν ακόμη προκλήσεις. Η έκθεση δείχνει ότι 56% των οργανισμών εξακολουθούν να θεωρούν την Ποιότητα Μηχανικής ως μια μη στρατηγική λειτουργία, και 53% αναγνωρίζουν ότι οι τρέχουσες διαδικασίες Ποιότητας Μηχανικής τους δεν είναι επαρκείς για τις μεθόδους Agile. Αυτό απαιτεί μια μεγαλύτερη εστίαση στην ευθυγράμμιση των μετρήσεων Ποιότητας Μηχανικής με ευρύτερες επιχειρηματικές αποτελέσματα, όπως η ικανοποίηση του πελάτη και η επίδραση στα έσοδα.
Ποιότητα Δεδομένων: Η Βάση για τη Δοκιμή με AI
Όσο οι οργανισμοί γίνονται πιο εξαρτημένοι από τις αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα, η ποιότητα των δεδομένων τους λαμβάνει μεγαλύτερη σημασία. Η έκθεση αποκαλύπτει ότι 64% των οργανισμών θεωρούν την ποιότητα δεδομένων ως μια από τις κορυφαίες προτεραιότητες, αλλά πολλοί ακόμη αγωνίζονται να διαχειριστούν αποτελεσματικά. Η καθορισμός σαφούς ιδιοκτησίας των δεδομένων και η βελτίωση των πλαισίων για τη διακυβέρνηση των δεδομένων είναι απαραίτητες για την εξασφάλιση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των μοντέλων AI που χρησιμοποιούνται στην Ποιότητα Μηχανικής.
Χωρίς υψηλής ποιότητας δεδομένα, η ικανότητα του AI να παράγει σημαντικές πληροφορίες, να δημιουργεί σενάρια δοκιμών και να προβλέπει αποτελέσματα είναι υποβαθμισμένη. Αυτό εξηγεί γιατί 58% των συμμετεχόντων κατατάσσουν τις παραβιάσεις δεδομένων ως τον μεγαλύτερο κίνδυνο που συνδέεται με το Gen AI. Όσο οι οργανισμοί ενσωματώνουν το AI στις διαδικασίες ποιότητας, η διασφάλιση της ασφάλειας των δεδομένων γίνεται परमουθέντιο.
Εξέλιξη Προϊόντων με Νοημοσύνη: Δοκιμές Πέρα από τη Λειτουργικότητα
Η επαλήθευση προιόντων με νοημοσύνη αναδύεται ως một κρίσιμος συνιστώσας των σύγχρονων πρακτικών Ποιότητας Μηχανικής. Σύμφωνα με την έκθεση, 21% του προϋπολογισμού δοκιμών είναι τώρα αφιερωμένο στην επαλήθευση έξυπνων τεχνολογιών, αντανακλώντας την αυξανόμενη ανάγκη για ολοκληρωμένες στρατηγικές για να εξασφαλιστεί ότι αυτά τα προϊόντα λειτουργούν άψογα σε διασυνδεδεμένα περιβάλλοντα.
Η λειτουργική ορθότητα παραμένει η κορυφαία προτεραιότητα για την επαλήθευση έξυπνων προϊόντων, με 30% των συμμετεχόντων να την αναφέρουν ως το πιο σημαντικό παράγοντα. Ωστόσο, η ασφάλεια (23%) και η ποιότητα δεδομένων (21%) επίσης κατατάσσονται ψηλά, υποδηλώνοντας μια μετατόπιση προς πιο ολοκληρωμένες στρατηγικές δοκιμών που αντιμετωπίζουν την πολυπλοκότητα των έξυπνων προϊόντων.
Η έκθεση επίσης αναγνωρίζει προκλήσεις στη δοκιμή αυτών των προϊόντων, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για την επαλήθευση ενσωματωμένων μοντέλων AI και την ικανότητα να δοκιμάζουν όλες τις ενσωματώσεις σε συσκευές και πρωτόκολλα. Η έλλειψη εξειδικευμένων δοκιμαστών επιδεινώνει αυτές τις προκλήσεις, με 44% των οργανισμών να αγωνίζονται να βρουν ταλέντο ικανό να χειριστεί τις ιδιαιτερότητες της δοκιμής έξυπνων προϊόντων.
Βιωσιμότητα στην Ποιότητα Μηχανικής
Με τις αυξανόμενες ανησυχίες για τις κλιματικές αλλαγές και την περιβαλλοντική ευθύνη, 58% των οργανισμών δίνουν προτεραιότητα στην βιωσιμότητα στις στρατηγικές Ποιότητας Μηχανικής. Ωστόσο, μόνο 34% έχουν εφαρμόσει πρακτικές που μετρούν την περιβαλλοντική επίδραση των δραστηριοτήτων δοκιμών. Αυτό υπογραμμίζει ένα σημαντικό χάσμα μεταξύ προθέσεων και εκτέλεσης, υποδηλώνοντας την ανάγκη για πιο ρομποτικές πλαισίες για την παρακολούθηση των προσπαθειών βιωσιμότητας.
Οι οργανισμοί αρχίζουν να εξετάζουν πώς η Ποιότητα Μηχανικής μπορεί να συνεισφέρει στις πρωτοβουλίες Green IT, με περιοχές όπως η παρακολούθηση της κατανάλωσης ενέργειας, η ανάλυση περιβαλλοντικών δεδομένων και η βελτίωση των περιβαλλόντων δοκιμών να κερδίζουν έδαφος. Το AI μπορεί να παίξει einen κρίσιμο ρόλο σε αυτές τις προσπάθειες, με 54% των συμμετεχόντων να αναφέρουν την оптимποίηση της ενεργειακής απόδοσης ως μια από τις πιο πολύτιμες χρήσεις του AI στη διέπευση ποιότητας.
Κύριες Προτάσεις για το Μέλλον
Η έκθεση προσφέρει plusieurs κρίσιμες προτάσεις για τους οργανισμούς που επιθυμούν να παραμείνουν ανταγωνιστικοί στο εξελισσόμενο τοπίο της Ποιότητας Μηχανικής:
- Εξαγωγή του Gen AI για Αυτοματοποίηση: Αρχίστε να πειραματίζεστε με το Gen AI για να ενισχύσετε και να επιταχύνετε τις διαδικασίες αυτοματοποίησης δοκιμών. Το Gen AI έχει δυνατότητες πέρα από τη δημιουργία σεναρίων, προσφέροντας ευκαιρίες για αυτοπροσαρμοζόμενες αυτοματοποιημένες συστήματα που μπορούν να βελτιώσουν τόσο την αποτελεσματικότητα όσο και την αποτελεσματικότητα.
- Επένδυση σε Ταλέντο Ποιότητας Μηχανικής: Για να παραμείνετε στην πορεία με το AI και την αυτοματοποίηση, οι οργανισμοί πρέπει να επενδύσουν στην αναβάθμιση των μηχανικών ποιότητας. Οι πλήρεις μηχανικοί, ικανοί να εργάζονται σε όλο το κύκλο ζωής του λογισμικού, ζητούνται ολοένα και περισσότερο.
- Εστίαση στις Μετρήσεις Επιχειρηματικής Απόδοσης: Μετατοπίστε μακριά από τις παραδοσιακές μετρήσεις όπως η αποτελεσματικότητα της διαδικασίας και η κάλυψη δοκιμών. Αντίθετα, εστιαστείτε σε πώς οι πρωτοβουλίες Ποιότητας Μηχανικής συνεισφέρουν στα επιχειρηματικά αποτελέσματα, όπως η ικανοποίηση του πελάτη και η αύξηση των εσόδων.
- Ανάπτυξη Στρατηγικής Βιωσιμότητας: Εφαρμόστε ολοκληρωμένες διαδικασίες για να μετρήσετε και να μειώσετε την περιβαλλοντική επίδραση των δραστηριοτήτων Ποιότητας Μηχανικής. Η ενσωμάτωση της βιωσιμότητας στις δοκιμές δεν θα βελτιώσει μόνο τους στόχους της εταιρικής κοινωνικής ευθύνης αλλά και θα βελτιώσει την λειτουργική αποτελεσματικότητα.
Συμπέρασμα
Η Παγκόσμια Έκθεση Ποιότητας 2024-25 ζωγραφίζει ένα ζωντανό πορτρέτο μιας βιομηχανίας στο κατώφλι μιας μεταμόρφωσης, οδηγούμενη από το AI, την αυτοματοποίηση και τη βιωσιμότητα. Όσο οι οργανισμοί πλοηγούνται σε αυτό το νέο τοπίο, η υιοθέτηση μιας προοδευτικής προσέγγισης στην Ποιότητα Μηχανικής θα είναι απαραίτητη για την απόκτηση ενός ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος. Μέσω της αξιοποίησης του potencial του AI, της επένδυσης σε ταλέντο και της ευθυγράμμισης των πρωτοβουλιών ποιότητας με τους επιχειρηματικούς στόχους, οι εταιρείες μπορούν να εξασφαλίσουν ότι είναι προετοιμασμένες για τις προκλήσεις και τις ευκαιρίες που lie ahead.
