AI og automatisering transformerer kvalitetsingeniørvirksomhet: Innsikt fra World Quality Report 2024

World Quality Report 2024-25 fra OpenText kaster lys over banebrytende trender som former kvalitetsingeniørvirksomhet (QE) og testpraksiser globalt. Med over 1 775 ekskjekutiver undersøkt i 33 land, avdekker rapporten hvordan AI, automatisering og bærekraft transformerer landskapet for kvalitetssikring. Ettersom AI-teknologien utvikler seg, blir organisasjoner bedt om å adoptere nye, innovative løsninger for QE, særlig ettersom Generative AI (Gen AI) kommer i fokus.

Vi vil utforske rapportens funn, med vekt på nøkkel-trender i QE, automatisering og AI, og gi handlebare innsikter for organisasjoner som er klare til å omfavne fremtiden for kvalitetsingeniørvirksomhet.

Oppsvinget i AI i kvalitetsingeniørvirksomhet

En av rapportens minst slående avsløringer er den raske adopteringen av AI i QE. En overveldende 71 % av organisasjonene har integrert AI og Gen AI i sine operasjoner, opp fra 34 % i tidligere år. Dette skiftet markerer et avgjørende øyeblikk i bransjen, med AI som skal revolusjonere ulike aspekter av QE, fra testautomatisering til datakvalitetsstyring.

AI har en særlig stor innvirkning på testautomatisering, hvor 73 % av respondentene nevner AI og maskinlæring (ML) som nøkkel-drivere for fremgang. Cloud-native-teknologier og robotprosesser-automatisering (RPA) følger tett etter, med 67 % og 66 %, henholdsvis, som utnytter disse fremgangene. Hastigheten og effektiviteten til automatisering er dramatisk forbedret, og tillater organisasjoner å redusere manuelle innsats og øke testomfanget.

For eksempel rapporterer 72 % av organisasjonene at Gen AI har akselerert deres testautomatiseringsprosesser, mens 68 % understreker enklere integrasjoner, som muliggjør en sømløs innpassing i eksisterende utviklingspipeliner. Ved å automatisere repetitive oppgaver og generere testskript, reduserer AI ikke bare kostnader, men også øker produktiviteten til kvalitetsingeniører.

Kvalitetsingeniørvirksomhet i Agile: En skift mot integrerte team

Den voksende betydningen av å innbygge QE i Agile-team er en annen stor trend som rapporten understreker. For øyeblikket har 40 % av organisasjonene kvalitetsingeniører integrert direkte i sine Agile-arbeidsflyter. Dette skiftet er et tydelig skritt bort fra tradisjonelle Testing Centers of Excellence (TCoEs), som har gått tilbake i bruk, og nå utgjør bare 27 % av respondentenes QE-strukturer, sammenlignet med en overveldende 70 % i tidligere år.

Fokuset på å innbygge QE i Agile-team sikrer raskere iterasjoner og bedre tilpasning til forretningsmål. Videre er tverrfaglig samarbeid anerkjent som kritisk for å levere høyere kvalitetsresultater, med 78 % av respondentene som understreker dens betydning for å sikre bedre kvalitetsprodukter raskere.

Til tross for disse fremgangene, finnes det fortsatt utfordringer. Rapporten viser at 56 % av organisasjonene fortsatt ser på QE som en ikke-strategisk funksjon, og 53 % innrømmer at deres nåværende QE-prosesser er utilstrekkelige for Agile-metodikk. Dette krever en større fokus på å tilpasse QE-målinger med bredere forretningsresultater, som kundetilfredshet og omsetningspåvirkning.

Datakvalitet: Grunnlaget for AI-drevet testing

Ettersom organisasjoner blir mer avhengige av data-drevne beslutninger, tar kvaliteten på deres data på seg en økt betydning. Rapporten avdekker at 64 % av organisasjonene nå anser datakvalitet som en topprioritet, men mange sliter fortsatt med å håndtere det effektivt. Å etablere klart eierskap av data og forbedre rammeverk for datastyring er essensielle skritt mot å sikre nøyaktigheten og påliteligheten av AI-modeller brukt i QE.

Uten høykvalitetsdata, er AI sin evne til å generere meningsfulle innsikter, skape testscenarier og forutsi resultater, kompromittert. Dette forklarer hvorfor 58 % av respondentene rangerer data-brudd som den største risikoen forbundet med Gen AI. Ettersom organisasjoner integrerer AI i sine kvalitetsprosesser, blir det viktig å sikre robust datasikkerhet.

Intelligent produktvalidering: Testing utenfor funksjonalitet

Validering av intelligente produkter er en kritisk komponent i moderne QE-praksiser. Ifølge rapporten, er 21 % av testbudsjettene nå dedikert til validering av smarte teknologier, og reflekterer den voksende behovet for omfattende strategier for å sikre at disse produktene fungerer sømløst i sammenkoblede miljøer.

Funksjonell korrekthet forblir den øverste prioritet for validering av intelligente produkter, med 30 % av respondentene som nevner det som den viktigste faktoren. Sikkerhet (23 %) og datakvalitet (21 %) rangerer også høyt, og signaliserer en skift mot mer holistiske teststrategier som addresserer kompleksiteten i smarte produkter.

Rapporten identifiserer også utfordringer i testing av disse produktene, særlig når det gjelder validering av innbygde AI-modeller og evnen til å teste alle integrasjoner over enheter og protokoller. Mangel på kvalifiserte testere forverrer disse utfordringene, med 44 % av organisasjonene som sliter med å finne talent i stand til å håndtere kompleksiteten i intelligent produkttesting.

Bærekraft i kvalitetsingeniørvirksomhet

Med de økende bekymringene over klimaendringer og miljøansvar, prioriterer 58 % av organisasjonene bærekraft i sine QE-strategier. Imidlertid har bare 34 % implementert praksiser som måler miljøpåvirkningen av deres testaktiviteter. Dette understreker en betydelig gap mellom intensjon og gjennomføring, og understreker behovet for mer robuste rammeverk for å spore bærekraftsinitiativer.

Organisasjoner begynner å utforske hvordan QE kan bidra til Grønt IT-initiativer, med områder som energiforbruksovervåking, miljødataanalyse og optimalisering av testmiljøer som vinner frem. AI kan spille en avgjørende rolle i disse anstrengelsene, med 54 % av respondentene som identifiserer energioptimalisering som en av de mest verdifulle bruksområdene for AI i kvalitetsvalidering.

Nøkkel-anbefalinger for fremtiden

Rapporten tilbyr flere nøkkel-anbefalinger for organisasjoner som ønsker å forbli konkurransedyktige i det utviklende QE-landskapet:

1. Utnytt Gen AI for automatisering: Begynn med å eksperimentere med Gen AI for å forbedre og akselerere testautomatiseringsprosesser. Gen AI sin potensial strekker seg langt utenfor skriptgenerering, og tilbyr muligheter for selv-tilpassende automatiseringssystemer som kan booste både effektivitet og effekter.
2. Investér i QE-talent: For å holde pace med AI og automatisering, må organisasjoner investere i å oppgradere sine kvalitetsingeniører. Full-stack-ingeniører, i stand til å arbeide over hele programvarelivssyklusen, er stadig mer etterspurt.
3. Fokus på forretningsprestasjonsmål: Skift bort fra tradisjonelle målinger som prosess-effektivitet og test-dekning. Isteden, fokus på hvordan QE-initiativer bidrar til forretningsresultater, som kundetilfredshet og omsetningsvækst.
4. Utvikle en bærekraftsstrategi: Implementer omfattende prosesser for å måle og redusere miljøpåvirkningen av QE-aktiviteter. Å integrere bærekraft i testing vil ikke bare fremme bedriftssosiale ansvarsmål, men også forbedre operasjonell effektivitet.

Konklusjon

World Quality Report 2024-25 maler et levende bilde av en bransje på randen av en transformasjon, drevet av AI, automatisering og bærekraft. Ettersom organisasjoner navigerer i dette nye landskapet, vil det å adoptere en fremtidsrettet tilnærming til QE være essensielt for å oppnå en konkurransedyktig fordelt. Ved å utnytte AI sin potensial, investere i talent og tilpasse kvalitetsinitiativer med forretningsmål, kan selskaper sikre at de er forberedt på utfordringene og mulighetene som ligger foran.