Отчёты
ИИ и автоматизация трансформируют инженерию качества: идеи из отчета World Quality Report 2024
Отчет World Quality Report 2024-25 от OpenText проливает свет на революционные тенденции, формирующие инженерию качества (QE) и практики тестирования во всем мире. С более чем 1,775 опрошенными руководителями из 33 стран, отчет раскрывает, как ИИ, автоматизация и устойчивость трансформируют ландшафт обеспечения качества. По мере прогресса технологии ИИ, организации призываются принять новые, инновационные решения для QE, особенно когда генеративный ИИ (Gen ИИ) занимает центральное место.
Мы рассмотрим результаты отчета, подчеркивая ключевые тенденции в QE, автоматизации и ИИ, и предоставляя действенные идеи для организаций, готовых принять будущее инженерии качества.
Рост ИИ в инженерии качества
Одним из наименее поразительных откровений отчета является быстрое внедрение ИИ в QE. Потрясающие 71% организаций интегрировали ИИ и Gen ИИ в свои операции, по сравнению с 34% в предыдущие годы. Этот сдвиг знаменует собой поворотный момент в отрасли, когда ИИ готов революционизировать различные аспекты QE, от автоматизации тестирования до управления качеством данных.
Влияние ИИ особенно глубоко в автоматизации тестирования, где 73% респондентов цитируют ИИ и машинное обучение (ML) в качестве ключевых факторов прогресса. Технологии, родные для облака, и автоматизация роботизированных процессов (RPA) следуют близко за ними, с 67% и 66% соответственно, использующих эти достижения. Скорость и эффективность автоматизации улучшается драматически, позволяя организациям сократить ручные усилия и увеличить объем тестирования.
Например, 72% организаций сообщают, что Gen ИИ ускорил их процессы автоматизации тестирования, в то время как 68% подчеркивают более легкие интеграции, позволяющие обеспечить бесшовное включение в существующие конвейеры разработки. Автоматизируя повторяющиеся задачи и генерируя сценарии тестирования, ИИ не только сокращает затраты, но и повышает производительность инженеров по качеству.
Инженерия качества в Agile: сдвиг в сторону интегрированных команд
Растущая важность внедрения QE в Agile-команды является еще одной основной тенденцией, подчеркнутой отчетом. В настоящее время 40% организаций имеют инженеров по качеству, интегрированных直接 в свои Agile-потоки. Этот сдвиг является явным отходом от традиционных Центров совершенства тестирования (TCoE), которые сократились в использовании, теперь составляя только 27% структуры QE респондентов, по сравнению с потрясающими 70% в предыдущие годы.
Фокус на внедрении QE внутри Agile-команд обеспечивает более быстрые итерации и лучшую согласованность с бизнес-целями. Кроме того, кросс-функциональное сотрудничество признается критическим для обеспечения более высокого качества результатов, с 78% респондентов, подчеркивающих его важность в обеспечении лучшего качества продуктов быстрее.
Несмотря на эти достижения, остаются проблемы. Отчет показывает, что 56% организаций все еще рассматривают QE как нестратегическую функцию, и 53% признают, что их текущие процессы QE недостаточны для Agile-методологий. Это требует более значительного внимания к согласованности метрик QE с более широкими бизнес-результатами, такими как удовлетворенность клиентов и влияние на доход.
Качество данных: основа для тестирования на основе ИИ
По мере того, как организации становятся более зависимыми от принятия решений на основе данных, качество их данных приобретает повышенную важность. Отчет показывает, что 64% организаций теперь считают качество данных приоритетом, но многие все еще борются с тем, как эффективно управлять им. Установление ясного владения данными и улучшение рамок для управления данными являются важными шагами для обеспечения точности и надежности моделей ИИ, используемых в QE.
Без высококачественных данных способность ИИ генерировать осмысленные идеи, создавать сценарии тестирования и прогнозировать результаты компрометируется. Это объясняет, почему 58% респондентов ставят утечки данных в качестве наиболее значительного риска, связанного с Gen ИИ. По мере того, как организации интегрируют ИИ в свои процессы качества, обеспечение прочной безопасности данных становится крайне важным.
Интеллектуальная проверка продукта: тестирование за пределами функциональности
Проверка интеллектуальных продуктов становится критическим компонентом современных практик QE. Согласно отчету, 21% бюджета на тестирование теперь посвящено проверке умных технологий, отражая растущую потребность в комплексных стратегиях для обеспечения того, что эти продукты работают безупречно в взаимосвязанных средах.
Функциональная правильность остается главным приоритетом для проверки интеллектуальных продуктов, с 30% респондентов, цитирующих ее в качестве наиболее важного фактора. Однако безопасность (23%) и качество данных (21%) также занимают высокие позиции, сигнализируя о сдвиге в сторону более целостных стратегий тестирования, которые решают сложность умных продуктов.
Отчет также выявляет проблемы в тестировании этих продуктов, особенно когда речь идет о проверке встроенных моделей ИИ и возможности тестировать все интеграции по устройствам и протоколам. Недостаток квалифицированных тестировщиков еще больше усугубляет эти проблемы, с 44% организаций, борющихся за поиск талантов, способных справиться с сложностями тестирования интеллектуальных продуктов.
Устойчивость в инженерии качества
С растущими проблемами, связанными с изменением климата и экологической ответственностью, 58% организаций отдают приоритет устойчивости в своих стратегиях QE. Однако только 34% реализовали практики, которые измеряют воздействие на окружающую среду их деятельности по тестированию. Это подчеркивает значущий разрыв между намерением и выполнением, подчеркивая необходимость более прочных рамок для отслеживания усилий по устойчивости.
Организации начинают исследовать, как QE может способствовать инициативам Green IT, с областями, такими как мониторинг потребления энергии, анализ экологических данных и оптимизация сред тестирования, набирающими обороты. ИИ может сыграть решающую роль в этих усилиях, с 54% респондентов, определяющих оптимизацию энергетической эффективности в качестве одного из наиболее ценных использований ИИ в проверке качества.
Ключевые рекомендации для будущего
Отчет предлагает несколько ключевых рекомендаций для организаций, стремящихся оставаться конкурентоспособными в эволюционирующем ландшафте QE:
- Используйте Gen ИИ для автоматизации: Начните экспериментировать с Gen ИИ для улучшения и ускорения процессов автоматизации тестирования. Потенциал Gen ИИ выходит за рамки генерации сценариев, предлагая возможности для самоадаптирующихся систем автоматизации, которые могут повысить как эффективность, так и результативность.
- Инвестируйте в таланты QE: Чтобы идти в ногу с ИИ и автоматизацией, организации должны инвестировать в повышение квалификации своих инженеров по качеству. Инженеры полного стека, способные работать на протяжении всего цикла разработки программного обеспечения, становятся все более востребованными.
- Сосредоточьтесь на показателях бизнес-производительности: Отойдите от традиционных метрик, таких как эффективность процессов и покрытие тестирования. Вместо этого сосредоточьтесь на том, как инициативы QE способствуют бизнес-результатам, таким как удовлетворенность клиентов и рост доходов.
- Разработайте стратегию устойчивости: Реализуйте комплексные процессы для измерения и снижения воздействия на окружающую среду деятельности QE. Интеграция устойчивости в тестирование не только продвинет цели корпоративной социальной ответственности, но и улучшит операционную эффективность.
Заключение
Отчет World Quality Report 2024-25 рисует яркую картину отрасли на пороге трансформации, движимой ИИ, автоматизацией и устойчивостью. По мере того, как организации ориентируются в этом новом ландшафте, принятие перспективного подхода к QE будет крайне важно для получения конкурентного преимущества. Используя потенциал ИИ, инвестируя в таланты и согласовывая инициативы по качеству с бизнес-целями, компании могут обеспечить, что они готовы к проблемам и возможностям, которые лежат впереди.
