گزارش جهانی کیفیت 2024-25 توسط متن باز روندهای پیشگامانه شکل گیری را روشن می کند مهندسی کیفیت (QE) و شیوه های آزمایش در سطح جهانی. با بررسی بیش از 1775 مدیر اجرایی در 33 کشور، این گزارش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی، اتوماسیون و پایداری چگونه چشم‌انداز تضمین کیفیت را تغییر می‌دهند. با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، از سازمان‌ها خواسته می‌شود تا راه‌حل‌های جدید و نوآورانه‌ای را برای QE اتخاذ کنند، به‌ویژه به عنوان هوش مصنوعی مولد (Gen AI) در مرکز توجه قرار می گیرد.
ما یافته‌های گزارش را بررسی می‌کنیم و بر روندهای کلیدی در QE، اتوماسیون و هوش مصنوعی تأکید می‌کنیم و بینش‌های عملی را برای سازمان‌هایی که آماده پذیرش آینده مهندسی کیفیت هستند، ارائه می‌کنیم.
ظهور هوش مصنوعی در مهندسی کیفیت
یکی از کم‌رنگ‌ترین افشاگری‌های گزارش، پذیرش سریع هوش مصنوعی در QE است. تکان دهنده 71 درصد سازمان ها هوش مصنوعی و ژنرال هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کرده‌اند، از 34 درصد در سال‌های گذشته. این تغییر یک لحظه مهم در صنعت است، با هوش مصنوعی که قرار است جنبه های مختلف QE را متحول کند، از اتوماسیون تست تا مدیریت کیفیت داده ها.
تأثیر هوش مصنوعی به ویژه در این زمینه بسیار عمیق است تست اتوماسیون، کجا 73 درصد از پاسخ دهندگان استناد به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) به عنوان محرک های کلیدی پیشرفت. فناوری های بومی ابری و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) از نزدیک دنبال، با 67% و 66%، به ترتیب، از این پیشرفت ها استفاده می کنند. سرعت و کارایی اتوماسیون به طور چشمگیری در حال بهبود است و به سازمان ها این امکان را می دهد که تلاش های دستی را کاهش دهند و دامنه آزمایش را افزایش دهند.
به عنوان مثال، 72 درصد سازمان ها گزارش دهید که ژنرال هوش مصنوعی فرآیندهای اتوماسیون آزمایشی آنها را تسریع کرده است، در حالی که 68% ادغام‌های آسان‌تر را برجسته کنید، که امکان تناسب یکپارچه با خطوط لوله توسعه موجود را فراهم می‌کند. با خودکار کردن وظایف تکراری و تولید اسکریپت های تست، هوش مصنوعی نه تنها هزینه ها را کاهش می دهد، بلکه بهره وری مهندسین با کیفیت را نیز افزایش می دهد.
مهندسی کیفیت در چابک: تغییری به سوی تیم‌های یکپارچه
اهمیت فزاینده تعبیه QE در تیم های چابک یکی دیگر از روندهای اصلی است که در این گزارش برجسته شده است. در حال حاضر، 40 درصد سازمان ها مهندسین باکیفیت دارند که مستقیماً در جریان کاری Agile خود ادغام شده اند. این تغییر یک حرکت آشکار از مراکز سنتی برتری تست (TCoEs) است که استفاده از آنها کاهش یافته است و اکنون فقط شامل 27% ساختار QE پاسخ دهندگان، در مقایسه با حیرت آور است 70% در سال های گذشته
تمرکز بر تعبیه QE در تیم های Agile تکرار سریعتر و همسویی بهتر با اهداف تجاری را تضمین می کند. علاوه بر این، همکاری متقابل به عنوان حیاتی برای ارائه نتایج با کیفیت بالاتر، با 78% از پاسخ دهندگان بر اهمیت آن در تضمین سریعتر محصولات با کیفیت بهتر تأکید می کنند.
با وجود این پیشرفت ها، چالش ها همچنان باقی است. گزارش نشان می دهد که 56 درصد سازمان ها همچنان QE را به عنوان یک تابع غیر استراتژیک می بینید و 53% تصدیق می کنند که فرآیندهای QE فعلی آنها برای متدولوژی های Agile ناکافی است. این امر مستلزم تمرکز بیشتر بر روی همسویی معیارهای QE با نتایج تجاری گسترده تر، مانند رضایت مشتری و تأثیر درآمد است.
کیفیت داده ها: بنیادی برای تست هوش مصنوعی
همانطور که سازمان ها بیشتر به تصمیم گیری مبتنی بر داده متکی می شوند، کیفیت داده های آنها اهمیت بیشتری می یابد. گزارش نشان می دهد که 64 درصد سازمان ها در حال حاضر کیفیت داده ها را اولویت اصلی در نظر بگیرید، اما بسیاری هنوز با نحوه مدیریت موثر آن دست و پنجه نرم می کنند. ایجاد مالکیت واضح بر داده‌ها و بهبود چارچوب‌ها برای حاکمیت داده، گام‌های اساسی برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در QE است.
بدون داده‌های با کیفیت بالا، توانایی هوش مصنوعی برای ایجاد بینش معنادار، ایجاد سناریوهای آزمایشی و پیش‌بینی نتایج به خطر می‌افتد. این توضیح می دهد که چرا 58 درصد از پاسخ دهندگان نقض داده ها را به عنوان مهم ترین خطر مرتبط با Gen AI رتبه بندی می کند. از آنجایی که سازمان‌ها هوش مصنوعی را در فرآیندهای کیفی خود ادغام می‌کنند، اطمینان از امنیت داده‌ها بسیار مهم است.
اعتبارسنجی هوشمند محصول: آزمایش فراتر از عملکرد
اعتبار سنجی از محصولات هوشمند به عنوان یک جزء حیاتی از شیوه های QE مدرن در حال ظهور است. بر اساس این گزارش، 21 درصد از بودجه آزمون اکنون به اعتبارسنجی فناوری‌های هوشمند اختصاص داده شده‌اند که نشان‌دهنده نیاز روزافزون به استراتژی‌های جامع برای اطمینان از عملکرد یکپارچه این محصولات در محیط‌های به هم پیوسته است.
صحت عملکردی همچنان اولویت اصلی برای اعتبارسنجی محصولات هوشمند است 30 درصد از پاسخ دهندگان از آن به عنوان مهمترین عامل یاد می کند. با این حال، امنیت (23%) و کیفیت داده ها (21%) همچنین رتبه بالایی دارد، که نشان دهنده تغییر به سمت استراتژی های آزمایش جامع تر است که پیچیدگی محصولات هوشمند را بررسی می کند.
این گزارش همچنین چالش‌هایی را در آزمایش این محصولات شناسایی می‌کند، به‌ویژه وقتی صحبت از اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی تعبیه‌شده و توانایی آزمایش همه ادغام‌ها در دستگاه‌ها و پروتکل‌ها می‌شود. کمبود آزمایش کنندگان ماهر این چالش ها را تشدید می کند 44 درصد از سازمان ها تلاش برای یافتن استعدادهایی که قادر به مدیریت پیچیدگی های تست محصول هوشمند باشند.
پایداری در مهندسی کیفیت
با افزایش نگرانی ها در مورد تغییرات آب و هوا و مسئولیت زیست محیطی، 58 درصد سازمان ها در استراتژی های QE خود پایداری را در اولویت قرار می دهند. با این حال، تنها 34% روش هایی را اجرا کرده اند که اثرات زیست محیطی فعالیت های آزمایشی خود را اندازه گیری می کند. این امر شکاف قابل توجهی بین قصد و اجرا را برجسته می کند و بر نیاز به چارچوب های قوی تر برای پیگیری تلاش های پایداری تاکید می کند.
سازمان‌ها شروع به کشف چگونگی کمک به QE کرده‌اند ابتکارات سبز فناوری اطلاعات، با حوزه هایی مانند نظارت بر مصرف انرژی، تجزیه و تحلیل داده های محیطی و بهینه سازی محیط های آزمایشی که مورد توجه قرار گرفته است. هوش مصنوعی می تواند نقشی محوری در این تلاش ها ایفا کند 54 درصد از پاسخ دهندگان شناسایی بهینه سازی بهره وری انرژی به عنوان یکی از ارزشمندترین کاربردهای هوش مصنوعی در اعتبارسنجی کیفیت.
توصیه های کلیدی برای آینده
این گزارش چندین توصیه کلیدی را برای سازمان هایی ارائه می دهد که به دنبال رقابت در چشم انداز در حال تحول QE هستند:
- از هوش مصنوعی نسل جدید برای اتوماسیون استفاده کنید: برای بهبود و تسریع فرآیندهای اتوماسیون تست، آزمایش با Gen AI را شروع کنید. پتانسیل ژنرال هوش مصنوعی فراتر از تولید اسکریپت است و فرصت‌هایی را برای سیستم‌های اتوماسیون خودسازگاری ارائه می‌دهد که می‌تواند کارایی و اثربخشی را افزایش دهد.
- روی استعداد QE سرمایه گذاری کنید: برای همگام شدن با هوش مصنوعی و اتوماسیون، سازمان ها باید روی ارتقای مهارت مهندسان با کیفیت خود سرمایه گذاری کنند. مهندسین فول استک، که قادر به کار در کل چرخه عمر نرم افزار هستند، به طور فزاینده ای مورد تقاضا هستند.
- بر معیارهای عملکرد تجاری تمرکز کنید: از معیارهای سنتی مانند کارایی فرآیند و پوشش تست فاصله بگیرید. در عوض، بر این تمرکز کنید که چگونه طرح‌های QE به نتایج کسب‌وکار کمک می‌کنند، مانند رضایت مشتری و رشد درآمد.
- تدوین استراتژی پایداری: اجرای فرآیندهای جامع برای اندازه گیری و کاهش اثرات زیست محیطی فعالیت های QE. ادغام پایداری در آزمایش نه تنها اهداف مسئولیت اجتماعی شرکت را پیش می برد، بلکه کارایی عملیاتی را نیز بهبود می بخشد.
نتیجه گیری
این گزارش کیفیت جهانی 2024-25 تصویر واضحی از صنعتی در آستانه تحول را ترسیم می کند که توسط هوش مصنوعی، اتوماسیون و پایداری هدایت می شود. همانطور که سازمان ها در این چشم انداز جدید حرکت می کنند، اتخاذ یک رویکرد آینده نگر برای QE برای به دست آوردن یک مزیت رقابتی ضروری است. با استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی، سرمایه گذاری بر روی استعدادها، و همسویی طرح های کیفی با اهداف تجاری، شرکت ها می توانند اطمینان حاصل کنند که برای چالش ها و فرصت های پیش رو آماده هستند.
