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

World Quality Report 2024-25 fra OpenText kaster lys over banebrytende trender som former kvalitetsingeniørarbeid (QE) og testpraksis globalt. Med over 1 775 ledere som har svart på spørsmål i 33 land, avdekker rapporten hvordan AI, automatisering og bærekraft transformerer landskapet for kvalitetssikring. Etterhvert som AI-teknologien utvikler seg, blir organisasjonene bedt om å adoptere nye, innovative løsninger for QE, spesielt når generativ AI (Gen AI) kommer i fokus.

Vi skal utforske rapportens funn, med vekt på nøkkel-trender i QE, automatisering og AI, og gi håndfaste innsikt for organisasjoner som er klare til å omfavne fremtiden for kvalitetsingeniørarbeid.

Oppsvinget i AI i kvalitetsingeniørarbeid

En av rapportens minst slående avsløringer er den raske tilpasningen 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 nøkkelaktører for fremgang. Skybaserte teknologier og robotprosesseringsautomatisering (RPA) følger tett etter, med 67 % og 66 %, henholdsvis, som utnytter disse fremgangene. Hastigheten og effektiviteten til automatiseringen forbedres dramatisk, og tillater organisasjonene å redusere manuelle innsats og øke testomfanget.

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

Kvalitetsingeniørarbeid i Agile: En skift mot integrerte team

Den økende betydningen av å innlemme QE i Agile-team er en annen stor trend som rapporten understreker. For tiden har 40 % av organisasjonene kvalitetsingeniører integrert direkte i sine Agile-arbeidsflyter. Dette skiftet er en tydelig bevegelse 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 innlemme QE i Agile-team sikrer raskere iterasjoner og bedre tilpasning til forretningsmål. Videre blir tverrfaglig samarbeid anerkjent som kritisk for å levere høykvalitetsresultater, 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-metodikker. Dette krever en større fokus på å tilpasse QE-målinger med bredere forretningsresultater, som kundetilfredshet og omsetningsvirkning.

Datakvalitet: Grunnlaget for AI-drevet testing

Ettersom organisasjonene blir mer avhengige av data-drevne beslutninger, blir kvaliteten på deres data viktigere. Rapporten avdekker at 64 % av organisasjonene nå anser datakvalitet som en topprioritet, men mange kjemper fortsatt med å håndtere det effektivt. Å etablere tydelig eierskap av data og forbedre rammeverk for datastyring er essensielle skritt mot å sikre nøyaktigheten og påliteligheten av AI-modellene som brukes i QE.

Uten høykvalitetsdata, er AI sitt potensial for å generere meningsfulle innsikt, skape testscenarier og forutsi resultater, kompromittert. Dette forklarer hvorfor 58 % av respondentene rangerer datalekkasjer som den største risikoen forbundet med Gen AI. Ettersom organisasjonene integrerer AI i sine kvalitetsprosesser, blir det viktigere å sikre robust datasikkerhet.

Intelligent produktvalidering: Testing utenfor funksjonalitet

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

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

Rapporten identifiserer også utfordringer i testing av disse produktene, spesielt 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 som kan håndtere kompleksiteten i intelligent produkttesting.

Bærekraft i kvalitetsingeniørarbeid

Med de økende bekymringene over klimaendringer og miljøansvar, prioriterer 58 % av organisasjonene bærekraft i sine QE-strategier. Likevel, 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 Grønn IT-initiativer, med områder som energiforbruksovervåking, miljødataanalyse og optimalisering av testmiljøer som vinner terreng. AI kan spille en avgjørende rolle i disse innsatsene, med 54 % av respondentene som identifiserer energieffektivitetsoptimalisering som en av de mest verdifulle bruksområdene for AI i kvalitetsvalidering.

Nøkkelanbefalinger for fremtiden

Rapporten tilbyr flere nøkkelanbefalinger 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 sitt potensial strekker seg utover skriptgenerering, og tilbyr muligheter for selv-tilpasningsautomatiserings-systemer som kan forbedre både effektivitet og effekt.
2. Investér i QE-talent: For å holde tritt med AI og automatisering, må organisasjonene investere i å oppgradere sine kvalitetsingeniører. Full-stack-ingeniører, som kan arbeide over hele programvarelivssyklusen, er stadig mer etterspurt.
3. Fokusér på forretningsresultat-målinger: Skift fokus bort fra tradisjonelle målinger som prosess-effektivitet og test-dekning. I stedet, fokusér på hvordan QE-initiativer bidrar til forretningsresultater, som kundetilfredshet og omsetningsvækst.
4. Utvikl 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 organisasjonene navigerer i dette nye landskapet, vil det være essensielt å adoptere en fremtidsrettet tilnærming til QE for å oppnå en konkurransefordel. Ved å utnytte AI sitt potensial, investere i talent og tilpasse kvalitetsinitiativer med forretningsmål, kan organisasjonene sikre at de er forberedt på utfordringene og mulighetene som ligger foran.