AI dan Otomatisasi Mengubah Rekayasa Kualitas: Wawasan dari Laporan Kualitas Dunia 2024

Laporan Kualitas Dunia 2024-25 oleh OpenText memberikan gambaran tentang tren yang mengubah Rekayasa Kualitas (QE) dan praktik pengujian secara global. Dengan lebih dari 1.775 eksekutif yang disurvei di 33 negara, laporan ini mengungkap bagaimana AI, otomatisasi, dan keberlanjutan mengubah lanskap asuransi kualitas. Ketika teknologi AI berkembang, organisasi dipanggil untuk mengadopsi solusi inovatif baru untuk QE, terutama karena AI Generatif (Gen AI) menjadi pusat perhatian.

Kami akan mengeksplorasi temuan laporan, menekankan tren kunci dalam QE, otomatisasi, dan AI, serta memberikan wawasan yang dapat dilakukan untuk organisasi yang siap mengadopsi masa depan rekayasa kualitas.

Munculnya AI dalam Rekayasa Kualitas

Salah satu pengungkapan laporan yang paling tidak mengejutkan adalah adopsi AI yang cepat dalam QE. Sebanyak 71% organisasi telah mengintegrasikan AI dan Gen AI ke dalam operasional mereka, naik dari 34% pada tahun-tahun sebelumnya. Perubahan ini menandai momen penting dalam industri, dengan AI yang siap mengubah berbagai aspek QE, dari otomatisasi pengujian hingga pengelolaan kualitas data.

Dampak AI sangat mendalam dalam otomatisasi pengujian, di mana 73% responden menyebutkan AI dan pembelajaran mesin (ML) sebagai penggerak kemajuan. Teknologi cloud-native dan otomatisasi proses robotik (RPA) mengikuti di belakang, dengan 67% dan 66%, masing-masing, memanfaatkan kemajuan ini. Kecepatan dan efisiensi otomatisasi meningkat secara dramatis, memungkinkan organisasi untuk mengurangi upaya manual dan meningkatkan cakupan pengujian.

Misalnya, 72% organisasi melaporkan bahwa Gen AI telah mempercepat proses otomatisasi pengujian mereka, sementara 68% menyoroti integrasi yang lebih mudah, memungkinkan penyesuaian yang mulus ke dalam pipa pengembangan yang ada. Dengan mengotomatisasi tugas berulang dan menghasilkan skrip pengujian, AI tidak hanya mengurangi biaya tetapi juga meningkatkan produktivitas insinyur kualitas.

Rekayasa Kualitas dalam Agile: Pergeseran Menuju Tim Terintegrasi

Pentingnya memasukkan QE ke dalam tim Agile adalah tren lain yang ditonjolkan oleh laporan. Saat ini, 40% organisasi telah memasukkan insinyur kualitas langsung ke dalam alur kerja Agile mereka. Perubahan ini merupakan pergeseran yang jelas dari Pusat Kualitas Pengujian (TCoE) tradisional, yang telah menurun penggunaannya, sekarang hanya 27% dari struktur QE responden, dibandingkan dengan 70% pada tahun-tahun sebelumnya.

Fokus pada memasukkan QE ke dalam tim Agile memastikan iterasi yang lebih cepat dan keselarasan yang lebih baik dengan tujuan bisnis. Selain itu, kolaborasi lintas fungsional diakui sebagai kritis untuk menghasilkan produk dengan kualitas yang lebih tinggi, dengan 78% responden menekankan pentingnya dalam memastikan produk dengan kualitas yang lebih baik dan lebih cepat.

Meskipun kemajuan ini, tantangan masih ada. Laporan menemukan bahwa 56% organisasi masih memandang QE sebagai fungsi non-strategis, dan 53% mengakui bahwa proses QE mereka saat ini tidak memadai untuk metode Agile. Ini membutuhkan fokus yang lebih besar pada keselarasan metrik QE dengan hasil bisnis yang lebih luas, seperti kepuasan pelanggan dan dampak pendapatan.

Kualitas Data: Fondasi untuk Pengujian yang Dipandu AI

Ketika organisasi menjadi lebih bergantung pada pengambilan keputusan berbasis data, kualitas data mereka menjadi sangat penting. Laporan ini mengungkap bahwa 64% organisasi sekarang mempertimbangkan kualitas data sebagai prioritas utama, tetapi banyak yang masih berjuang untuk mengelolanya secara efektif. Membangun kepemilikan data yang jelas dan meningkatkan kerangka kerja untuk tata kelola data adalah langkah-langkah penting untuk memastikan akurasi dan keandalan model AI yang digunakan dalam QE.

Tanpa kualitas data yang tinggi, kemampuan AI untuk menghasilkan wawasan yang bermakna, menciptakan skenario pengujian, dan memprediksi hasil dipertanyakan. Ini menjelaskan mengapa 58% responden menempatkan pelanggaran data sebagai risiko terbesar yang terkait dengan Gen AI. Ketika organisasi mengintegrasikan AI ke dalam proses kualitas, memastikan keamanan data yang kuat menjadi sangat penting.

Validasi Produk Cerdas: Pengujian di Luar Fungsionalitas

Validasi produk cerdas muncul sebagai komponen kritis dari praktik QE modern. Menurut laporan, 21% anggaran pengujian sekarang dialokasikan untuk memvalidasi teknologi cerdas, mencerminkan kebutuhan yang meningkat akan strategi komprehensif untuk memastikan produk ini berfungsi dengan lancar dalam lingkungan yang terhubung.

Keberesan fungsional tetap menjadi prioritas utama untuk memvalidasi produk cerdas, dengan 30% responden menyebutkannya sebagai faktor paling penting. Namun, keamanan (23%) dan kualitas data (21%) juga menduduki peringkat tinggi, menandakan pergeseran menuju strategi pengujian yang lebih holistik yang menangani kompleksitas produk cerdas.

Laporan juga mengidentifikasi tantangan dalam menguji produk ini, terutama ketika datang ke validasi model AI yang tertanam dan kemampuan untuk menguji semua integrasi di seluruh perangkat dan protokol. Kekurangan tester yang terampil lebih memperburuk tantangan ini, dengan 44% organisasi berjuang untuk menemukan bakat yang dapat menangani kerumitan pengujian produk cerdas.

Keberlanjutan dalam Rekayasa Kualitas

Dengan meningkatnya kekhawatiran tentang perubahan iklim dan tanggung jawab lingkungan, 58% organisasi memprioritaskan keberlanjutan dalam strategi QE mereka. Namun, hanya 34% yang telah menerapkan praktik yang mengukur dampak lingkungan dari kegiatan pengujian mereka. Ini menyoroti kesenjangan signifikan antara niat dan eksekusi, menekankan kebutuhan akan kerangka yang lebih kuat untuk melacak upaya keberlanjutan.

Organisasi mulai menjelajahi bagaimana QE dapat berkontribusi pada inisiatif Green IT, dengan area seperti pemantauan konsumsi energi, analisis data lingkungan, dan optimasi lingkungan pengujian yang mendapatkan perhatian. AI dapat memainkan peran penting dalam upaya ini, dengan 54% responden mengidentifikasi optimasi efisiensi energi sebagai salah satu penggunaan AI yang paling berharga dalam validasi kualitas.

Rekomendasi Kunci untuk Masa Depan

Laporan ini menawarkan beberapa rekomendasi kunci untuk organisasi yang ingin tetap kompetitif dalam lanskap QE yang berkembang:

1. Manfaatkan Gen AI untuk Otomatisasi: Mulailah bereksperimen dengan Gen AI untuk meningkatkan dan mempercepat proses otomatisasi pengujian. Potensi Gen AI meluas di luar generasi skrip, menawarkan kesempatan untuk sistem otomatisasi yang dapat beradaptasi sendiri yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas.
2. Investasikan dalam Bakat QE: Untuk mengikuti AI dan otomatisasi, organisasi harus berinvestasi dalam pengembangan keterampilan insinyur kualitas mereka. Insinyur full-stack, yang dapat bekerja di seluruh siklus hidup perangkat lunak, semakin dicari.
3. Fokus pada Metrik Kinerja Bisnis: Pindahkan fokus dari metrik tradisional seperti efisiensi proses dan cakupan pengujian. Sebaliknya, fokus pada bagaimana inisiatif QE berkontribusi pada hasil bisnis, seperti kepuasan pelanggan dan pertumbuhan pendapatan.
4. Kembangkan Strategi Keberlanjutan: Terapkan proses komprehensif untuk mengukur dan mengurangi dampak lingkungan dari kegiatan QE. Mengintegrasikan keberlanjutan ke dalam pengujian tidak hanya akan memajukan tujuan tanggung jawab sosial perusahaan tetapi juga meningkatkan efisiensi operasional.

Kesimpulan

Laporan Kualitas Dunia 2024-25 memberikan gambaran yang jelas tentang industri yang berada di ambang transformasi, dipandu oleh AI, otomatisasi, dan keberlanjutan. Ketika organisasi menavigasi lanskap baru ini, mengadopsi pendekatan berpikiran maju terhadap QE akan sangat penting untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Dengan memanfaatkan potensi AI, berinvestasi dalam bakat, dan menyelaraskan inisiatif kualitas dengan tujuan bisnis, perusahaan dapat memastikan bahwa mereka siap untuk tantangan dan peluang yang terletak di depan.