AI та автоматизація трансформують інженерію якості: висновки з Всесвітнього звіту про якість 2024 року

Всесвітній звіт про якість 2024-25 компанії OpenText проливає світло на революційні тенденції, що формують інженерію якості (QE) та методи тестування у всьому світі. За результатами опитування понад 1 775 виконавців у 33 країнах звіт розкриває, як штучний інтелект, автоматизація та сталий розвиток трансформують ландшафт забезпечення якості. По мірі розвитку технологій штучного інтелекту організації повинні приймати нові, інноваційні рішення для QE, особливо коли генеративний штучний інтелект (Gen AI) займає центральне місце.

Ми дослідимо висновки звіту, підкреслюючи ключові тенденції в QE, автоматизації та штучному інтелекті, і надамо дієві поради організаціям, які готові прийняти майбутнє інженерії якості.

Рост штучного інтелекту в інженерії якості

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

Вплив штучного інтелекту особливо глибокий у сфері автоматизації тестування, де 73% респондентів вказують на штучний інтелект і машинне навчання (ML) як ключові чинники прогресу. Технології, засновані на хмарі, і автоматизація роботизованих процесів (RPA) слідують за ними, з 67% і 66% відповідно, які використовують ці досягнення. Швидкість і ефективність автоматизації покращуються драматично, що дозволяє організаціям зменшити ручні зусилля та збільшити обсяг тестування.

Наприклад, 72% організацій повідомляють, що Gen AI прискорив їх процеси автоматизації тестування, тоді як 68% підкреслюють легші інтеграції, що дозволяють безшовно інтегруватися у існуючі розробчі потоки. Автоматизуючи повторювані завдання та генеруючи сценарії тестування, штучний інтелект не тільки зменшує витрати, але й підвищує продуктивність інженерів з якості.

Інженерія якості в Agile: зміна до інтегрованих команд

Рост важливості інтеграції QE у складі Agile-команд – ще одна ключова тенденція, підкреслена у звіті. Наразі 40% організацій мають інженерів з якості, інтегрованих безпосередньо у свої Agile-потоки. Ця зміна являє собою чіткий крок від традиційних центрів досконалості тестування (TCoE), які втратили свою популярність, тепер складають лише 27% структур QE респондентів, у порівнянні з 70% у попередні роки.

Акцент на інтеграції QE у складі Agile-команд забезпечує швидші ітерації та краще узгодження з бізнес-цілями. Крім того, крос-функціональне співробітництво визнається критично важливим для доставки продукції вищої якості, з 78% респондентів, які підкреслюють його важливість для забезпечення вищої якості продукції швидше.

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

Якість даних: основа для тестування на основі штучного інтелекту

По мірі того, як організації стають все більш залежними від прийняття рішень на основі даних, якість їхніх даних набуває особливої 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 якістю даних є важливими кроками для забезпечення точності та надійності моделей штучного інтелекту, використовуваних у QE.

Без високої якості даних можливість штучного інтелекту генерувати значимі висновки, створювати сценарії тестування та передбачати результати компрометується. Це пояснює, чому 58% респондентів оцінюють порушення даних як найзначущий ризик, пов’язаний з Gen AI. По мірі того, як організації інтегрують штучний інтелект у свої процеси якості, забезпечення безпеки даних стає особливо важливим.

Інтелектуальна валідация продукції: тестування за межами функціональності

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

Функціональна правильність залишається найвищим пріоритетом для валідациї інтелектуальних продуктів, з 30% респондентів, які вказують на це як найважливіший фактор. Однак безпека (23%) та якість даних (21%) також займають високі позиції, сигналізуючи про зміщення до більш цілісних стратегій тестування, які охоплюють складність розумних продуктів.

Звіт також виявляє виклики при тестуванні цих продуктів, особливо щодо валідациї вбудованих моделей штучного інтелекту та можливості тестувати всі інтеграції між пристроями та протоколами. Недостаток кваліфікованих тестувальників ще більше посилює ці виклики, з 44% організацій, які борються з пошуком талантів, здатних справитися зі складнощами тестування інтелектуальних продуктів.

Сталій 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 їхньої діяльності тестування. Це підкреслює значущий розрив між намірами та виконанням, вказуючи на необхідність більш надійних рамок для відстеження зусиль зі сталого 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. Штучний інтелект може зіграти ключову роль у цих зусиллях, з 54% респондентів, які ідентифікують оптимізацію енергоефективності як одне з найцінніших застосувань штучного інтелекту у валідації якості.

Ключові рекомендації для майбутнього

Звіт пропонує кілька ключових рекомендацій для організацій, які бажають залишитися конкурентоспроможними у динамічному ландшафті QE:

1. Використовуйте Gen AI для автоматизації: почніть експериментувати з Gen AI для покращення та прискорення процесів автоматизації тестування. Потенціал Gen AI розширюється за межі генерації сценаріїв, пропонуючи можливості для самозадовільних систем автоматизації, які можуть підвищити як ефективність, так і продуктивність.
2. Інвестируйте у таланти QE: щоб збігати з кроком зі штучним інтелектом та автоматизацією, організації повинні інвестувати у підвищення кваліфікації інженерів з якості. Інженери-фулстеки, здатні працювати на всьому життєвому циклі програмного забезпечення, все частіше знаходяться у попиті.
3. Фокусуйтеся на метриках бізнес-продуктивності: перейдіть від традиційних метрик, таких як ефективність процесів та покриття тестування. Замість цього фокусуйтеся на тому, як ініціативи QE внесок у бізнес-результати, такі як задоволеність клієнтів та зростання доходів.
4. Розробіть стратегію сталого розвитку: впровадьте комплексні процеси для вимірювання та зменшення екологічного впливу діяльності QE. Інтеграція сталого розвитку у тестування не тільки просуне корпоративні соціальні цілі, але й покращить операційну ефективність.

Висновок

Звіт про якість 2024-25 компанії OpenText малює яскраву картину галузі, яка перебуває на порозі трансформації, яку рухають штучний інтелект, автоматизація та сталий розвиток. По мірі того, як організації будуть орієнтуватися у цьому новому ландшафті, прийняття прогресивного підходу до QE буде суттєво важливим для отримання конкурентної переваги. Використовуючи потенціал штучного інтелекту, інвестуючи у таланти та узгоджуючи ініціативи якості з бізнес-цілями, компанії можуть забезпечити себе готовністю до викликів та можливостей, які лежать попереду.