AI en automatisering transformeren kwaliteitsengineering: inzichten uit het World Quality Report 2024

Het World Quality Report 2024-25 van OpenText werpt licht op baanbrekende trends die kwaliteitsengineering (QE) en testpraktijken wereldwijd vormgeven. Met meer dan 1.775 ondervraagde executives in 33 landen, onthult het rapport hoe AI, automatisering en duurzaamheid de kwaliteitsborging landschap transformeren. Naarmate AI-technologie vordert, worden organisaties opgeroepen om nieuwe, innovatieve oplossingen voor QE te adopteren, vooral nu generatieve AI (Gen AI) centraal staat.

We zullen de bevindingen van het rapport onderzoeken, met de nadruk op belangrijke trends in QE, automatisering en AI, en bieden actiegerichte inzichten voor organisaties die klaar zijn om de toekomst van kwaliteitsengineering te omarmen.

De opkomst van AI in kwaliteitsengineering

Een van de minst opvallende onthullingen van het rapport is de snelle adoptie van AI in QE. Een verbluffende 71% van de organisaties heeft AI en Gen AI geïntegreerd in hun operaties, tegenover 34% in voorgaande jaren. Deze verschuiving markeert een cruciaal moment in de industrie, met AI die op het punt staat om verschillende aspecten van QE te revolutioneren, van testautomatisering tot gegevenskwaliteitsbeheer.

De impact van AI is vooral diepgaand in testautomatisering, waar 73% van de respondenten AI en machine learning (ML) noemen als belangrijke drijvende krachten achter de vooruitgang. Cloud-native technologieën en robotic process automation (RPA) volgen hierop, met respectievelijk 67% en 66%, die deze vooruitgang gebruiken. De snelheid en efficiëntie van automatisering verbeteren dramatisch, waardoor organisaties handmatige inspanningen kunnen verminderen en de testomvang kunnen vergroten.

Bijvoorbeeld, 72% van de organisaties meldt dat Gen AI hun testautomatiseringsprocessen heeft versneld, terwijl 68% gemakkelijker integraties benadrukt, waardoor een naadloze aansluiting op bestaande ontwikkelingspijplijnen mogelijk wordt. Door herhaalde taken te automatiseren en testscripts te genereren, vermindert AI niet alleen de kosten, maar verhoogt het ook de productiviteit van kwaliteitsingenieurs.

Kwaliteitsengineering in Agile: een verschuiving naar geïntegreerde teams

De groeiende belangstelling voor het integreren van QE in Agile-teams is een andere belangrijke trend die in het rapport wordt benadrukt. Momenteel hebben 40% van de organisaties kwaliteitsingenieurs rechtstreeks in hun Agile-werkprocessen geïntegreerd. Deze verschuiving is een duidelijke afwijking van traditionele Testing Centers of Excellence (TCoE’s), die in gebruik zijn afgenomen en nu slechts 27% van de QE-structuren van de respondenten omvatten, vergeleken met een verbluffende 70% in voorgaande jaren.

De focus op het integreren van QE in Agile-teams zorgt voor snellere iteraties en betere afstemming met bedrijfsdoelen. Bovendien wordt cross-functionele samenwerking erkend als cruciaal voor het leveren van resultaten van hogere kwaliteit, met 78% van de respondenten die de belangrijkheid ervan benadrukken om betere producten sneller te kunnen leveren.

Ondanks deze vooruitgang, blijven er uitdagingen bestaan. Het rapport stelt vast dat 56% van de organisaties QE nog steeds beschouwt als een niet-strategische functie, en 53% erkent dat hun huidige QE-processen onvoldoende zijn voor Agile-methodologieën. Dit roept op tot een grotere focus op het afstemmen van QE-maatstaven op bredere bedrijfsresultaten, zoals klanttevredenheid en omzetimpact.

Gegevenskwaliteit: de basis voor AI-gedreven testen

Naarmate organisaties meer afhankelijk worden van gegevensgestuurde besluitvorming, wordt de kwaliteit van hun gegevens steeds belangrijker. Het rapport onthult dat 64% van de organisaties nu gegevenskwaliteit als topprioriteit beschouwt, maar veel organisaties worstelen nog steeds met de vraag hoe ze dit effectief kunnen beheren. Het vaststellen van duidelijke eigenaarschap van gegevens en het verbeteren van kaders voor gegevensbeheer zijn essentiële stappen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-modellen die in QE worden gebruikt, te waarborgen.

Zonder hoge kwaliteit gegevens, wordt de mogelijkheid van AI om waardevolle inzichten te genereren, testscenario’s te creëren en resultaten te voorspellen, ondermijnd. Dit verklaart waarom 58% van de respondenten gegevenslekken als het grootste risico in verband met Gen AI beschouwen. Naarmate organisaties AI in hun kwaliteitsprocessen integreren, wordt het waarborgen van robuuste gegevensbeveiliging van het grootste belang.

Intelligente productvalidatie: testen voorbij functionaliteit

De validatie van intelligente producten is een kritische component van moderne QE-praktijken. Volgens het rapport zijn 21% van de testbudgetten nu gewijd aan het valideren van slimme technologieën, wat de groeiende behoefte aan omvattende strategieën weerspiegelt om ervoor te zorgen dat deze producten naadloos functioneren in verbonden omgevingen.

Functionele correctheid blijft de topprioriteit voor het valideren van intelligente producten, met 30% van de respondenten die dit als het belangrijkste aspect noemen. Beveiliging (23%) en gegevenskwaliteit (21%) worden ook hoog gewaardeerd, wat een verschuiving naar meer holistische teststrategieën aangeeft die de complexiteit van slimme producten aanpakken.

Het rapport identificeert ook uitdagingen bij het testen van deze producten, met name bij de validatie van ingebedde AI-modellen en de mogelijkheid om alle integraties over apparaten en protocollen te testen. Een gebrek aan gekwalificeerde testers verergert deze uitdagingen, met 44% van de organisaties die moeite hebben om talent te vinden dat de complexiteit van intelligente producttesten aankan.

Duurzaamheid in kwaliteitsengineering

Met de groeiende bezorgdheid over klimaatverandering en milieurechtvaardigheid, geven 58% van de organisaties prioriteit aan duurzaamheid in hun QE-strategieën. Echter, slechts 34% hebben praktijken geïmplementeerd om de milieueffecten van hun testactiviteiten te meten. Dit benadrukt een significante kloof tussen intentie en uitvoering, wat de noodzaak onderstreept voor robuustere kaders om duurzaamheidsinspanningen te volgen.

Organisaties beginnen te onderzoeken hoe QE kan bijdragen aan Green IT-initiatieven, met gebieden zoals energieverbruiksbewaking, milieugegevensanalyse en optimalisatie van testomgevingen die aan populariteit winnen. AI kan een cruciale rol spelen in deze inspanningen, met 54% van de respondenten die energiedoeltreffendheidsoptimalisatie als een van de meest waardevolle toepassingen van AI in kwaliteitsvalidatie identificeren.

Sleutelaanbevelingen voor de toekomst

Het rapport biedt verschillende sleutelaanbevelingen voor organisaties die concurrerend willen blijven in de evoluerende QE-landschap:

1. Gebruik Gen AI voor automatisering: Begin met experimenteren met Gen AI om testautomatiseringsprocessen te verbeteren en te versnellen. De potentie van Gen AI gaat verder dan scriptgeneratie en biedt kansen voor zelfadaptieve automatiseringssystemen die zowel efficiëntie als effectiviteit kunnen verhogen.
2. Investeer in QE-talent: Om gelijke tred te houden met AI en automatisering, moeten organisaties investeren in het omscholen van hun kwaliteitsingenieurs. Full-stack engineers, die over de hele softwarelevenscyclus kunnen werken, zijn steeds meer in trek.
3. Concentreer u op bedrijfsprestatie-maatstaven: Ga verder van traditionele metrieken zoals procesefficiëntie en testdekking. Richt u in plaats daarvan op hoe QE-initiatieven bijdragen aan bedrijfsresultaten, zoals klanttevredenheid en omzetgroei.
4. Ontwikkel een duurzaamheidsstrategie: Implementeer omvattende processen om de milieueffecten van QE-activiteiten te meten en te verminderen. Het integreren van duurzaamheid in testen zal niet alleen de doelstellingen van maatschappelijke verantwoordelijkheid van een onderneming bevorderen, maar ook de operationele efficiëntie verbeteren.

Conclusie

Het World Quality Report 2024-25 schildert een levendig beeld van een industrie die op het punt staat te worden getransformeerd, aangedreven door AI, automatisering en duurzaamheid. Naarmate organisaties deze nieuwe landschap navigeren, zal het adopteren van een vooruitstrevende benadering van QE essentieel zijn om een concurrerend voordeel te behalen. Door de potentie van AI te benutten, te investeren in talent en kwaliteitsinitiatieven af te stemmen op bedrijfsdoelen, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat ze zijn voorbereid op de uitdagingen en kansen die in het verschiet liggen.