AI och automatisering förvandlar kvalitetsteknik: insikter från World Quality Report 2024

World Quality Report 2024-25 från OpenText belyser banbrytande trender som formar kvalitetsteknik (QE) och testmetoder globalt. Med över 1 775 chefer som har svarat på enkäten i 33 länder avslöjar rapporten hur AI, automatisering och hållbarhet förvandlar landskapet för kvalitetssäkring. När AI-tekniken utvecklas uppmanas organisationer att anta nya, innovativa lösningar för QE, särskilt när generativ AI (Gen AI) tar centerplatsen.

Vi kommer att undersöka rapportens slutsatser, med fokus på viktiga trender inom QE, automatisering och AI, och ge handlingsbara insikter för organisationer som är redo att anta framtiden för kvalitetsteknik.

AI:s uppgång inom kvalitetsteknik

En av rapportens minst slående avslöjanden är den snabba tillämpningen av AI inom QE. En överväldigande 71 % av organisationerna har integrerat AI och Gen AI i sina verksamheter, jämfört med 34 % tidigare år. Denna förändring markerar en vändpunkt i branschen, där AI är på väg att revolutionera olika aspekter av QE, från testautomatisering till datakvalitetsledning.

AI:s påverkan är särskilt djupgående inom testautomatisering, där 73 % av respondenterna nämner AI och maskinlärande (ML) som viktiga drivkrafter för framsteg. Molnbaserade teknologier och robotiserad processautomatisering (RPA) följer tätt efter, med 67 % och 66 %, som använder dessa framsteg. Hastigheten och effektiviteten i automatiseringen förbättras dramatiskt, vilket möjliggör för organisationer att minska manuella ansträngningar och öka testomfånget.

Till exempel rapporterar 72 % av organisationerna att Gen AI har accelererat deras testautomatiseringsprocesser, medan 68 % betonar enklare integrationer, vilket möjliggör en sömlös anpassning till befintliga utvecklingspipeliner. Genom att automatisera repetitiva uppgifter och generera testskript minskar AI inte bara kostnaderna utan förbättrar också kvalitetsingenjörernas produktivitet.

Kvalitetsteknik i Agile: en förskjutning mot integrerade team

Den ökande betydelsen av att införliva QE i Agile-team är en annan viktig trend som rapporten betonar. För närvarande har 40 % av organisationerna kvalitetsingenjörer som är direkt integrerade i sina Agile-arbetsflöden. Denna förändring är en tydlig avvikelse från traditionella testcenter för excellens (TCoE), som har minskat i användning och nu utgör endast 27 % av respondenternas QE-strukturer, jämfört med 70 % tidigare år.

Fokuseringen på att införliva QE i Agile-team säkerställer snabbare iterationer och bättre anpassning till affärsmål. Dessutom anses tvärfunktionell samverkan vara avgörande för att leverera högkvalitativa resultat, med 78 % av respondenterna som betonar dess betydelse för att säkerställa bättre kvalitetsprodukter snabbare.

Trots dessa framsteg kvarstår utmaningar. Rapporten visar att 56 % av organisationerna fortfarande ser QE som en icke-strategisk funktion, och 53 % medger att deras nuvarande QE-processer är otillräckliga för Agile-metodik. Detta kräver en större fokus på att anpassa QE-mått till bredare affärsresultat, såsom kundnöjdhet och intäktspåverkan.

Datakvalitet: grunden för AI-drivet testning

När organisationer blir allt mer beroende av datastyrd beslutsfattning ökar datakvaliteten i betydelse. Rapporten visar att 64 % av organisationerna nu anser att datakvalitet är en topprioritet, men många kämpar fortfarande med att hantera den effektivt. Att etablera tydligt ägandeskap för data och förbättra ramverk för datastyrning är avgörande steg mot att säkerställa tillförlitligheten och noggrannheten i AI-modeller som används i QE.

Utan högkvalitativ data är AI:s förmåga att generera meningsfulla insikter, skapa testscenarier och förutsäga resultat komprometterad. Detta förklarar varför 58 % av respondenterna rankar dataintrång som den största risken förknippad med Gen AI. När organisationer integrerar AI i sina kvalitetsprocesser blir det avgörande att säkerställa robust datasäkerhet.

Intelligent produktvalidering: testning bortom funktionalitet

Validering av intelligenta produkter är en kritisk komponent i moderna QE-praxis. Enligt rapporten är 21 % av testbudgetarna nu tillägnade validering av smarta teknologier, vilket speglar det växande behovet av omfattande strategier för att säkerställa att dessa produkter fungerar sömlöst i sammanlänkade miljöer.

Funktionell korrekthet förblir den främsta prioriteringen för validering av intelligenta produkter, med 30 % av respondenterna som anger det som den viktigaste faktorn. Men även säkerhet (23 %) och datakvalitet (21 %) rankas högt, vilket signalerar en förskjutning mot mer holistiska teststrategier som hanterar komplexiteten i smarta produkter.

Rapporten identifierar också utmaningar i testning av dessa produkter, särskilt när det gäller validering av inbäddade AI-modeller och förmågan att testa alla integrationer över enheter och protokoll. En brist på skickliga testare förvärrar dessa utmaningar, med 44 % av organisationerna som kämpar för att hitta talanger som kan hantera de komplexa aspekterna av intelligent produkttestning.

Hållbarhet i kvalitetsteknik

Med de ökande bekymren över klimatförändringar och miljöansvar prioriterar 58 % av organisationerna hållbarhet inom sina QE-strategier. Men endast 34 % har genomfört metoder som mäter miljöpåverkan av deras testaktiviteter. Detta betonar en betydande lucka mellan avsikt och genomförande, vilket understryker behovet av mer robusta ramverk för att spåra hållbarhetsinsatser.

Organisationer börjar utforska hur QE kan bidra till Grön IT-initiativ, med områden som energiförbrukningsövervakning, miljödataanalys och optimering av testmiljöer som vinner mark. AI kan spela en avgörande roll i dessa insatser, med 54 % av respondenterna som identifierar energieffektivitetsoptimering som en av de mest värdefulla användningarna av AI i kvalitetsvalidering.

Rekommendationer för framtiden

Rapporten erbjuder flera viktiga rekommendationer för organisationer som vill förbli konkurrenskraftiga i det föränderliga QE-landskapet:

1. Utnyttja Gen AI för automatisering: Börja experimentera med Gen AI för att förbättra och påskynda testautomatiseringsprocesser. Gen AI:s potential sträcker sig bortom skriptgenerering och erbjuder möjligheter för självadaptiva automatiseringssystem som kan förbättra både effektivitet och effektiitet.
2. Investera i QE-talang: För att hålla jämna steg med AI och automatisering måste organisationer investera i att utveckla sina kvalitetsingenjörer. Fullstack-ingenjörer, som kan arbeta över hela programvarans livscykel, efterfrågas alltmer.
3. Fokusera på affärsprestationsmått: Skifta bort från traditionella mått som processens effektivitet och testtäckning. Fokusera istället på hur QE-initiativ bidrar till affärsresultat, såsom kundnöjdhet och intäktsökning.
4. Utveckla en hållbarhetsstrategi: Inför omfattande processer för att mäta och minska miljöpåverkan av QE-aktiviteter. Att integrera hållbarhet i testning kommer inte bara att främja företagets sociala ansvarsmål utan också förbättra operativ effektivitet.

Slutsats

World Quality Report 2024-25 målar upp en levande bild av en bransch på gränsen till förvandling, driven av AI, automatisering och hållbarhet. När organisationer navigerar i detta nya landskap kommer det att vara avgörande att anta en framåtriktad strategi för QE för att uppnå en konkurrensfördel. Genom att utnyttja AI:s potential, investera i talang och anpassa kvalitetsinitiativ till affärsmål kan företag säkerställa att de är förberedda på de utmaningar och möjligheter som ligger framför.