Trí tuệ nhân tạo và Tự động hóa Chuyển đổi Kỹ thuật Chất lượng: Thông tin từ Báo cáo Chất lượng Thế giới 2024

Báo cáo Chất lượng Thế giới 2024-25 của OpenText cung cấp thông tin về các xu hướng đột phá đang định hình Kỹ thuật Chất lượng (QE) và các phương pháp thử nghiệm trên toàn cầu. Với hơn 1.775 giám đốc điều hành được khảo sát tại 33 quốc gia, báo cáo này tiết lộ cách trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và tính bền vững đang chuyển đổi cảnh quan của đảm bảo chất lượng. Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo tiến bộ, các tổ chức đang được kêu gọi áp dụng các giải pháp mới, sáng tạo cho QE, đặc biệt là khi Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh (Gen AI) trở thành trung tâm.

Chúng tôi sẽ khám phá các phát hiện của báo cáo, nhấn mạnh các xu hướng chính trong QE, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, và cung cấp thông tin hành động cho các tổ chức sẵn sàng chấp nhận tương lai của kỹ thuật chất lượng.

Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo trong Kỹ thuật Chất lượng

Một trong những phát hiện ít đáng chú ý nhất của báo cáo là sự áp dụng nhanh chóng trí tuệ nhân tạo trong QE. Một tỷ lệ 71% các tổ chức đã tích hợp trí tuệ nhân tạo và Gen AI vào hoạt động của họ, tăng từ 34% trong những năm trước. Sự thay đổi này đánh dấu một thời điểm quan trọng trong ngành, với trí tuệ nhân tạo sẵn sàng cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau của QE, từ tự động hóa thử nghiệm đến quản lý chất lượng dữ liệu.

Tác động của trí tuệ nhân tạo đặc biệt sâu sắc trong tự động hóa thử nghiệm, nơi 73% người trả lời cho rằng trí tuệ nhân tạo và học máy (ML) là những yếu tố chính thúc đẩy tiến bộ. Các công nghệ gốc đám mây và tự động hóa quy trình robot (RPA) theo sát phía sau, với 67% và 66%, tương ứng, tận dụng những tiến bộ này. Tốc độ và hiệu quả của tự động hóa đang được cải thiện đáng kể, cho phép các tổ chức giảm thiểu nỗ lực thủ công và tăng phạm vi thử nghiệm.

Ví dụ, 72% các tổ chức báo cáo rằng Gen AI đã tăng tốc quá trình tự động hóa thử nghiệm của họ, trong khi 68% nhấn mạnh sự tích hợp dễ dàng hơn, cho phép chúng hòa nhập vào các đường ống phát triển hiện có. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tạo kịch bản thử nghiệm, trí tuệ nhân tạo không chỉ giảm chi phí mà còn tăng cường năng suất của các kỹ sư chất lượng.

Kỹ thuật Chất lượng trong Agile: Sự chuyển đổi sang Các Đội tích hợp

Sự quan trọng ngày càng tăng của việc nhúng QE vào đội Agile là một xu hướng chính khác được báo cáo nhấn mạnh. Hiện tại, 40% các tổ chức đã tích hợp các kỹ sư chất lượng trực tiếp vào các quy trình làm việc Agile của họ. Sự thay đổi này là một bước chuyển rõ ràng khỏi các Trung tâm xuất sắc thử nghiệm truyền thống (TCoEs), những trung tâm này đã giảm sử dụng, hiện chỉ chiếm 27% cấu trúc QE của người trả lời, so với 70% trong những năm trước.

Sự tập trung vào việc nhúng QE vào các đội Agile đảm bảo các lần lặp lại nhanh hơn và sự phù hợp tốt hơn với các mục tiêu kinh doanh. Hơn nữa, hợp tác liên chức năng được công nhận là quan trọng để cung cấp các sản phẩm chất lượng cao hơn, với 78% người trả lời nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong việc đảm bảo các sản phẩm chất lượng cao hơn và nhanh hơn.

Mặc dù có những tiến bộ này, vẫn còn những thách thức. Báo cáo chỉ ra rằng 56% các tổ chức vẫn coi QE là một chức năng không chiến lược, và 53% thừa nhận rằng các quy trình QE hiện tại của họ không đủ cho các phương pháp Agile. Điều này đòi hỏi sự tập trung nhiều hơn vào việc sắp xếp các chỉ số QE với các kết quả kinh doanh rộng lớn hơn, chẳng hạn như sự hài lòng của khách hàng và tác động đến doanh thu.

Chất lượng Dữ liệu: Nền tảng cho Thử nghiệm Được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo

Khi các tổ chức trở nên phụ thuộc nhiều hơn vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, chất lượng dữ liệu của họ trở nên quan trọng hơn. Báo cáo cho thấy rằng 64% các tổ chức hiện coi chất lượng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu, nhưng nhiều tổ chức vẫn đang vật lộn với cách quản lý nó hiệu quả. Thiết lập quyền sở hữu rõ ràng của dữ liệu và cải thiện các khuôn khổ cho quản lý dữ liệu là những bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong QE.

Nếu không có dữ liệu chất lượng cao, khả năng của trí tuệ nhân tạo trong việc tạo ra những thông tin có ý nghĩa, tạo ra các kịch bản thử nghiệm và dự đoán kết quả sẽ bị suy giảm. Điều này giải thích tại sao 58% người trả lời xếp các vi phạm dữ liệu là rủi ro lớn nhất liên quan đến Gen AI. Khi các tổ chức tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các quy trình chất lượng của họ, việc đảm bảo an ninh dữ liệu trở nên tối quan trọng.

Xác thực Sản phẩm Thông minh: Thử nghiệm Vượt ra ngoài Chức năng

Việc xác thực sản phẩm thông minh đang nổi lên như một thành phần quan trọng của các phương pháp QE hiện đại. Theo báo cáo, 21% ngân sách thử nghiệm hiện được dành cho việc xác thực các công nghệ thông minh, phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về các chiến lược toàn diện để đảm bảo rằng các sản phẩm này hoạt động liền mạch trong các môi trường liên kết.

Đúng chức năng vẫn là ưu tiên hàng đầu cho việc xác thực sản phẩm thông minh, với 30% người trả lời cho rằng đây là yếu tố quan trọng nhất. Tuy nhiên, bảo mật (23%) và chất lượng dữ liệu (21%) cũng được xếp hạng cao, cho thấy sự chuyển dịch hướng tới các chiến lược thử nghiệm toàn diện hơn nhằm giải quyết sự phức tạp của các sản phẩm thông minh.

Báo cáo cũng xác định các thách thức trong việc thử nghiệm những sản phẩm này, đặc biệt là khi xác thực các mô hình trí tuệ nhân tạo nhúng và khả năng thử nghiệm tất cả các tích hợp trên các thiết bị và giao thức. Thiếu hụt nhân viên thử nghiệm có kỹ năng cũng làm trầm trọng thêm những thách thức này, với 44% các tổ chức đang vật lộn để tìm kiếm nhân tài có khả năng xử lý các phức tạp của việc thử nghiệm sản phẩm thông minh.

Tính bền vững trong Kỹ thuật Chất lượng

Với những lo ngại ngày càng tăng về biến đổi khí hậu và trách nhiệm môi trường, 58% các tổ chức đang ưu tiên tính bền vững trong các chiến lược QE của họ. Tuy nhiên, chỉ 34% đã triển khai các thực tiễn đo lường tác động môi trường của các hoạt động thử nghiệm của họ. Điều này làm nổi bật một khoảng cách đáng kể giữa ý định và thực hiện, nhấn mạnh nhu cầu về các khuôn khổ mạnh mẽ hơn để theo dõi các nỗ lực bền vững.

Các tổ chức đang bắt đầu khám phá cách QE có thể đóng góp vào các sáng kiến CNTT Xanh, với các lĩnh vực như giám sát tiêu thụ năng lượng, phân tích dữ liệu môi trường và tối ưu hóa môi trường thử nghiệm đang thu hút sự chú ý. Trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò quan trọng trong những nỗ lực này, với 54% người trả lời xác định tối ưu hóa hiệu quả năng lượng là một trong những ứng dụng có giá trị nhất của trí tuệ nhân tạo trong xác thực chất lượng.

Khuyến nghị Chính cho Tương lai

Báo cáo cung cấp một số khuyến nghị chính cho các tổ chức muốn duy trì khả năng cạnh tranh trong cảnh quan QE đang phát triển:

1. Sử dụng Gen AI cho Tự động hóa: Bắt đầu thử nghiệm với Gen AI để nâng cao và tăng tốc các quy trình tự động hóa thử nghiệm. Tiềm năng của Gen AI mở rộng vượt ra ngoài việc tạo kịch bản, cung cấp cơ hội cho các hệ thống tự động hóa tự thích nghi có thể tăng cường cả hiệu quả và hiệu suất.
2. Đầu tư vào Tài năng QE: Để theo kịp trí tuệ nhân tạo và tự động hóa, các tổ chức phải đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho các kỹ sư chất lượng của họ. Các kỹ sư toàn diện, có khả năng làm việc trên toàn bộ chu kỳ phát triển phần mềm, đang ngày càng được săn đón.
3. Tập trung vào Các Chỉ số Hiệu suất Kinh doanh: Chuyển hướng khỏi các chỉ số truyền thống như hiệu quả quy trình và phạm vi thử nghiệm. Thay vào đó, tập trung vào cách các sáng kiến QE đóng góp vào các kết quả kinh doanh, chẳng hạn như sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng doanh thu.
4. Phát triển Chiến lược Bền vững: Triển khai các quy trình toàn diện để đo lường và giảm thiểu tác động môi trường của các hoạt động QE. Tích hợp tính bền vững vào thử nghiệm không chỉ thúc đẩy các mục tiêu trách nhiệm xã hội của công ty mà còn cải thiện hiệu quả hoạt động.

Kết luận

Báo cáo Chất lượng Thế giới 2024-25描绘 một bức tranh sinh động về một ngành đang ở ngưỡng của sự chuyển đổi, được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và tính bền vững. Khi các tổ chức điều hướng trong cảnh quan mới này, việc áp dụng một cách tiếp cận hướng tới tương lai đối với QE sẽ là điều cần thiết để đạt được lợi thế cạnh tranh. Bằng cách tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, đầu tư vào tài năng và sắp xếp các sáng kiến chất lượng với các mục tiêu kinh doanh, các công ty có thể đảm bảo rằng họ đã sẵn sàng cho các thách thức và cơ hội nằm ahead.