AI och automation förvandlar kvalitetsteknik: Insikter från World Quality Report 2024

World Quality Report 2024-25 av OpenText belyser banbrytande trender som formar kvalitetsteknik (QE) och testmetoder globalt. Med över 1 775 chefer som har undersökts i 33 länder avslöjar rapporten hur AI, automation och hållbarhet förvandlar landskapet för kvalitetssäkring. När AI-tekniken framskrider uppmanas organisationer att anta nya, innovativa lösningar för QE, särskilt när Generative AI (Gen AI) tar centrum.

Vi kommer att utforska rapportens resultat, med fokus på viktiga trender inom QE, automation och AI, och ge handlingsbara insikter för organisationer som är redo att omfamna framtiden för kvalitetsteknik.

AI:s uppgång inom kvalitetsteknik

En av rapportens minst slående avslöjanden är den snabba tillämpningen av AI inom QE. En förbluffande 71 % av organisationerna har integrerat AI och Gen AI i sina verksamheter, jämfört med 34 % tidigare år. Detta skifte 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 %, respektive, som utnyttjar dessa framsteg. Automatiseringens hastighet och effektivitet förbättras dramatiskt, vilket gör det möjligt för organisationer att minska manuella ansträngningar och öka testomfattningen.

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 utvecklingspipelines. Genom att automatisera repetitiva uppgifter och generera testskript minskar AI inte bara kostnaderna utan förbättrar också produktiviteten hos kvalitetstekniker.

Kvalitetsteknik i Agile: En skiftning mot integrerade team

Den växande betydelsen av att införliva QE i Agile-team är en annan stor trend som rapporten betonar. För närvarande har 40 % av organisationerna kvalitetstekniker som är direkt integrerade i sina Agile-arbetsflöden. Detta skifte är en tydlig rörelse bort från traditionella testcenter för excellens (TCoE), som har minskat i användning och nu endast utgör 27 % av respondenternas QE-strukturer, jämfört med en förbluffande 70 % tidigare år.

Fokuseringen på att införliva QE inom Agile-team säkerställer snabbare iterationer och bättre anpassning till affärsmål. Dessutom anses tvärfunktionellt samarbete vara avgörande för att leverera produkter av högre kvalitet snabbare, 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 med bredare affärsresultat, såsom kundnöjdhet och intäktspåverkan.

Datakvalitet: Grunden för AI-drivet testning

När organisationer blir allt mer beroende av datastyrd beslutsfattning ökar kvaliteten på deras data i betydelse. Rapporten visar att 64 % av organisationerna nu anser att datakvalitet är en topprioritet, men många kämpar fortfarande med hur de ska hantera det effektivt. Att etablera tydligt ägandeskap av data och förbättra ramverk för datastyrning är avgörande steg mot att säkerställa tillförlitligheten och noggrannheten hos AI-modeller som används inom 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 utöver 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 nämner det som den viktigaste faktorn. Säkerhet (23 %) och datakvalitet (21 %) rankas också högt, vilket signalerar en skiftning mot mer holistiska teststrategier som hanterar komplexiteten hos 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 ytterligare, med 44 % av organisationerna som kämpar för att hitta talanger som kan hantera komplexiteten i testning av intelligenta produkter.

Hållbarhet inom kvalitetsteknik

Med de växande bekymren över klimatförändringar och miljöansvar prioriterar 58 % av organisationerna hållbarhet inom sina QE-strategier. Men endast 34 % har infört metoder som mäter miljöpåverkan av deras testaktiviteter. Detta betonar en betydande klyfta 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 får alltmer uppmärksamhet. 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 inom kvalitetsvalidering.

Viktiga rekommendationer för framtiden

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

1. Utnyttja Gen AI för automation: 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 öka både effektivitet och effektihet.
2. Investera i QE-talang: För att hålla jämna steg med AI och automation måste organisationer investera i att utveckla sina kvalitetstekniker. Fullstack-utvecklare, som kan arbeta över hela programvarans livscykel, är alltmer efterfrågade.
3. Fokusera på affärsprestationsmått: Skifta fokus från traditionella mått som processens effektivitet och testtäckning. Istället, fokusera på hur QE-initiativ bidrar till affärsresultat, såsom kundnöjdhet och intäktsväxt.
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 tydlig bild av en bransch på tröskeln till förvandling, driven av AI, automation 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 med affärsmål kan företag säkerställa att de är förberedda på de utmaningar och möjligheter som ligger framför.