AI і автоматизація трансформують інженерію якості: висновки зі Звіту про якість світу 2024 року

Звіт про якість світу 2024-25 компанії OpenText проливає світло на революційні тенденції, що формують інженерію якості (QE) та практику тестування у світі. Опитавши понад 1 775 виконавців у 33 країнах, звіт розкриває, як AI, автоматизація та сталий розвиток трансформують ландшафт забезпечення якості. По мірі розвитку технології AI організації зобов’язані приймати нові інноваційні рішення для QE, особливо коли генеративний AI (Gen AI) займає центральне місце.

Ми дослідимо висновки звіту, підкреслюючи ключові тенденції в QE, автоматизації та AI, а також надаватимемо дієві поради організаціям, які готові прийняти майбутнє інженерії якості.

Рост AI в інженерії якості

Одним із найменш вражаючих відкриттів звіту є швидке впровадження AI в QE. Ступінь впровадження AI та Gen AI у свої операції досяг 71% організацій, у порівнянні з 34% у попередні роки. Ця зміна позначає переломний момент у галузі, коли AI готується революціонізувати різні аспекти QE, від автоматизації тестування до управління якістю даних.

Вплив AI особливо глибокий у автоматизації тестування, де 73% респондентів називають AI та машинне навчання (ML) ключовими драйверами прогресу. Технології, родні для хмар, та автоматизація роботизованих процесів (RPA) йдуть слідом, з 67% та 66% відповідно, які використовують ці досягнення. Швидкість та ефективність автоматизації покращуються драматично, дозволяючи організаціям зменшити ручні зусилля та збільшити обсяг тестування.

Наприклад, 72% організацій повідомляють, що Gen AI прискорила їх процеси автоматизації тестування, тоді як 68% підкреслюють легші інтеграції, що дозволяє безшовно інтегруватися в існуючі розробні потоки. Автоматизуючи повторювані завдання та генеруючи сценарії тестування, AI не тільки знижує витрати, але й підвищує продуктивність інженерів з якості.

Інженерія якості в Agile: зміна до інтегрованих команд

Ріст важливості вбудовування QE у Agile-команди є ще однією великою тенденцією, яку підкреслює звіт. На даний момент 40% організацій мають інженерів з якості, інтегрованих безпосередньо у свої Agile-потоки. Ця зміна являє собою явний крок від традиційних Центрів досконалості тестування (TCoE), які втратили популярність, тепер складають лише 27% структур QE респондентів, порівняно з 70% у попередні роки.

Акцент на вбудовуванні QE в Agile-команди забезпечує швидші ітерації та кращу узгодженість з бізнес-цілями. Крім того, 跨функціональне співробітництво визнається критичним для доставки продукції вищої якості, з 78% респондентів, які підкреслюють його важливість для забезпечення кращої якості продукції швидше.

Незважаючи на ці досягнення, залишаються виклики. Звіт виявляє, що 56% організацій все ще вважають QE некритичною функцією, а 53% визнають, що їхні поточні процеси QE недостатні для Agile-методологій. Це вимагає більшої уваги до узгодження метрик QE з більш широкими бізнес-результатами, такими як задоволеність клієнтів та вплив на доходи.

Якість даних: основа для тестування на основі AI

По мірі того, як організації стають все більш залежними від даних для прийняття рішень, якість їхніх даних набуває підвищеної важливості. Звіт показує, що 64% організацій тепер вважають якість даних пріоритетом, але багато з них все ще борються з тим, як ефективно керувати цим. Встановлення чіткої власності даних та поліпшення рамок управління даними є важливими кроками для забезпечення точності та надійності моделей AI, використовуваних у QE.

Без високоякісних даних здатність AI генерувати значущі висновки, створювати сценарії тестування та передбачати результати компрометується. Це пояснює, чому 58% респондентів оцінюють порушення даних як найбільш значимий ризик, пов’язаний з Gen AI. По мірі того, як організації інтегрують AI у свої процеси якості, забезпечення потужної безпеки даних стає найважливішим.

Інтелектуальна перевірка продукції: тестування за межами функціональності

Перевірка інтелектуальних продуктів стає критичним компонентом сучасних практик QE. За даними звіту, 21% бюджетів тестування тепер присвячено перевірці розумних технологій, що відображає зростаючу потребу у комплексних стратегіях забезпечення того, щоб ці продукти працювали бездоганно в взаємопов’язаних середовищах.

Функціональна правильність залишається головним пріоритетом для перевірки інтелектуальних продуктів, з 30% респондентів, які називають це найважливішим фактором. Однак безпека (23%) та якість даних (21%) також займають високі позиції, сигналізуючи про зміщення до більш цілісних стратегій тестування, які розглядають складність розумних продуктів.

Звіт також визначає виклики при тестуванні цих продуктів, особливо щодо перевірки вбудованих моделей AI та можливості тестування всіх інтеграцій через пристрої та протоколи. Недостаток кваліфікованих тестувальників ще більше загострює ці виклики, з 44% організацій, які борються з пошуком талантів, здатних керувати складнощами тестування інтелектуальних продуктів.

Сталий розвиток в інженерії якості

З ростом проблем щодо зміни клімату та екологічної відповідальності 58% організацій пріоритезують сталий розвиток у своїх стратегіях QE. Однак лише 34% впровадили практики, які вимірюють екологічний вплив їхніх діяльності тестування. Це підкреслює значущу розрив між намірами та виконанням, вказуючи на необхідність більш потужних рамок для відстеження зусиль зі сталий розвитку.

Організації починають досліджувати, як QE може внесок у ініціативи Green IT, з областями, такими як моніторинг споживання енергії, аналіз екологічних даних та оптимізація середовищ тестування, які набувають популярності. AI може відігравати важливу роль у цих зусиллях, з 54% респондентів, які ідентифікують оптимізацію енергоефективності як одне з найбільш цінних застосувань AI у перевірці якості.

Ключові рекомендації для майбутнього

Звіт пропонує кілька ключових рекомендацій для організацій, які бажають залишатися конкурентоспроможними на еволюційному ландшафті QE:

1. Використовуйте Gen AI для автоматизації: Почніть експериментувати з Gen AI для поліпшення та прискорення процесів автоматизації тестування. Потенціал Gen AI розширюється за межі генерації сценаріїв, пропонуючи можливості для самозадовольних систем автоматизації, які можуть підвищити як ефективність, так і продуктивність.
2. Інвестуйте у таланти QE: Щоб збігати з AI та автоматизацією, організації повинні інвестувати у підвищення кваліфікації інженерів з якості. Інженери-фулстеки, здатні працювати на всьому життєвому циклі програмного забезпечення, стають дедалі більш популярними.
3. Фокусуйтеся на метриках бізнес-виконання: Відійдіть від традиційних метрик, таких як ефективність процесів та покриття тестування. Замість цього зосередьтеся на тому, як ініціативи QE внесок у бізнес-результати, такі як задоволеність клієнтів та зростання доходів.
4. Розробіть стратегію сталий розвитку: Реалізуйте комплексні процеси для вимірювання та зниження екологічного впливу діяльності QE. Інтеграція сталий розвитку у тестування не тільки просуне корпоративні соціальні цілі відповідальності, але й покращить операційну ефективність.

Висновок

Звіт про якість світу 2024-25 малює яскраву картину галузі на порозі трансформації, яку рухають AI, автоматизація та сталий розвиток. По мірі того, як організації орієнтуються в цьому новому ландшафті, прийняття прогресивного підходу до QE буде суттєвим для отримання конкурентної переваги. Використовуючи потенціал AI, інвестуючи у таланти та узгоджуючи ініціативи якості з бізнес-цілями, компанії можуть забезпечити, що вони готові до викликів та можливостей, які лежать попереду.