세계 품질 보고서 2024-25 ~에 의해 오픈텍스트 획기적인 트렌드를 형성하는 방법을 조명합니다. 품질 엔지니어링 (QE) 및 전 세계적으로 테스트 관행. 33개국 1,775명 이상의 경영진을 대상으로 설문 조사를 실시한 이 보고서는 AI, 자동화, 지속 가능성이 어떻게 품질 보증 환경을 변화시키고 있는지를 보여줍니다. AI 기술이 발전함에 따라 조직은 특히 다음과 같이 QE를 위한 새롭고 혁신적인 솔루션을 채택하라는 요청을 받고 있습니다. 생성 AI (Gen AI)가 중심 무대를 차지합니다.
보고서의 조사 결과를 살펴보고 QE, 자동화, AI의 주요 추세를 강조하고 품질 엔지니어링의 미래를 수용할 준비가 된 조직에 실행 가능한 통찰력을 제공할 것입니다.
품질 엔지니어링 분야에서 AI의 부상
보고서에서 가장 눈에 띄지 않는 사실 중 하나는 QE에 AI가 빠르게 채택된다는 것입니다. 엄청난 조직의 71% AI와 Gen AI를 자사 운영에 통합한 비율은 전년도 34%에서 증가했습니다. 이러한 변화는 테스트 자동화에서 테스트 자동화에 이르기까지 QE의 다양한 측면에 혁명을 일으킬 AI가 업계에서 중추적인 순간을 의미합니다. 데이터 품질 관리.
AI의 영향은 특히 다음 분야에 매우 깊습니다. 테스트 자동화어디 응답자의 73% AI를 인용하고 기계 학습 (ML)을 발전의 주요 동인으로 삼았습니다. 클라우드 네이티브 기술과 로봇 프로세스 자동화 (RPA)가 바짝 뒤따르며 67%와 66%각각 이러한 발전을 활용합니다. 자동화의 속도와 효율성이 크게 향상되어 조직이 수동 작업을 줄이고 테스트 범위를 늘릴 수 있습니다.
예를 들어, 조직의 72% Gen AI가 테스트 자동화 프로세스를 가속화했다고 보고했습니다. 68% 더 쉬운 통합을 강조하여 기존 개발 파이프라인에 완벽하게 맞출 수 있습니다. AI는 반복 작업을 자동화하고 테스트 스크립트를 생성함으로써 비용을 절감할 뿐만 아니라 품질 엔지니어의 생산성도 향상시킵니다.
Agile의 품질 엔지니어링: 통합 팀을 향한 전환
QE를 포함시키는 것의 중요성이 커지고 있습니다. 민첩한 팀 보고서에서 강조하는 또 다른 주요 추세입니다. 현재, 조직의 40% 품질 엔지니어가 Agile 워크플로에 직접 통합되도록 하세요. 이러한 변화는 사용이 줄어들고 현재는 단지 27% 응답자의 QE 구조는 엄청난 수준에 비해 70% 지난 몇 년 동안.
애자일 팀 내에 QE를 포함시키는 데 중점을 두면 반복 속도가 빨라지고 비즈니스 목표에 더 효과적으로 부합할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 부서간 협업 더 높은 품질의 결과를 제공하는 데 중요한 것으로 인식되고 있습니다. 78% 더 나은 품질의 제품을 더 빨리 확보하는 것이 중요하다고 강조한 응답자의 비율.
이러한 발전에도 불구하고 과제는 여전히 남아 있습니다. 보고서에 따르면 조직의 56% 여전히 QE를 비전략적 기능으로 보고 있으며, 53% 현재 QE 프로세스가 Agile 방법론에 충분하지 않다는 점을 인정합니다. 이를 위해서는 QE 지표를 고객 만족도 및 수익 영향과 같은 보다 광범위한 비즈니스 결과에 맞추는 데 더욱 중점을 두어야 합니다.
데이터 품질: AI 기반 테스트의 기반
조직이 데이터 기반 의사결정에 점점 더 의존하게 되면서, 데이터의 품질 중요성이 더욱 커집니다. 보고서에 따르면 조직의 64% 이제 데이터 품질을 최우선 과제로 생각하지만, 많은 사람들이 여전히 데이터 품질을 효과적으로 관리하는 방법을 고민하고 있습니다. 데이터의 명확한 소유권을 확립하고 데이터 거버넌스를 위한 프레임워크를 개선하는 것은 QE에 사용되는 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 필수 단계입니다.
고품질 데이터가 없으면 의미 있는 통찰력을 생성하고, 테스트 시나리오를 생성하고, 결과를 예측하는 AI의 능력이 손상됩니다. 이는 이유를 설명합니다. 응답자의 58% 데이터 침해를 Gen AI와 관련된 가장 중요한 위험으로 평가합니다. 조직이 AI를 품질 프로세스에 통합함에 따라 강력한 데이터 보안을 보장하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다.
지능형 제품 검증: 기능 이상의 테스트
검증 지능형 제품 현대 QE 관행의 중요한 구성 요소로 떠오르고 있습니다. 보고서에 따르면, 테스트 예산의 21% 이제 이러한 제품이 상호 연결된 환경에서 원활하게 작동하도록 보장하기 위한 포괄적인 전략에 대한 필요성이 증가하고 있음을 반영하여 스마트 기술 검증에 전념하고 있습니다.
기능적 정확성은 지능형 제품 검증의 최우선 과제로 남아 있습니다. 응답자의 30% 가장 중요한 요소로 꼽았습니다. 그러나 보안(23%) 및 데이터 품질(21%) 또한 높은 순위를 기록하여 스마트 제품의 복잡성을 해결하는 보다 전체적인 테스트 전략으로의 전환을 나타냅니다.
또한 보고서는 특히 내장된 AI 모델의 검증과 장치 및 프로토콜 전반에 걸친 모든 통합을 테스트하는 능력과 관련하여 이러한 제품을 테스트할 때의 과제를 식별합니다. 숙련된 테스터의 부족으로 인해 이러한 문제가 더욱 악화됩니다. 조직의 44% 지능형 제품 테스트의 복잡성을 처리할 수 있는 인재를 찾기 위해 고군분투하고 있습니다.
품질 엔지니어링의 지속 가능성
기후변화와 환경적 책임에 대한 관심이 높아지면서, 조직의 58% QE 전략 내에서 지속 가능성을 우선시합니다. 그러나 단지 34% 테스트 활동이 환경에 미치는 영향을 측정하는 관행을 구현해 왔습니다. 이는 의도와 실행 사이의 상당한 격차를 강조하며 지속 가능성 노력을 추적하기 위한 보다 강력한 프레임워크의 필요성을 강조합니다.
조직은 QE가 어떻게 기여할 수 있는지 탐구하기 시작했습니다. 그린 IT 이니셔티브에너지 소비 모니터링, 환경 데이터 분석, 테스트 환경 최적화 등의 영역이 주목을 받고 있습니다. AI는 이러한 노력에서 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 응답자의 54% 품질 검증에서 AI의 가장 가치 있는 용도 중 하나로 에너지 효율성 최적화를 식별합니다.
미래를 위한 주요 권장 사항
이 보고서는 진화하는 QE 환경에서 경쟁력을 유지하려는 조직을 위한 몇 가지 주요 권장 사항을 제공합니다.
- 자동화를 위해 Gen AI 활용: 테스트 자동화 프로세스를 강화하고 가속화하기 위해 Gen AI 실험을 시작하세요. Gen AI의 잠재력은 스크립트 생성을 넘어 효율성과 효율성을 모두 높일 수 있는 자체 적응형 자동화 시스템에 대한 기회를 제공합니다.
- QE 인재에 투자하세요: AI와 자동화에 보조를 맞추려면 조직은 품질 엔지니어의 기술을 향상시키는 데 투자해야 합니다. 전체 소프트웨어 수명주기에 걸쳐 작업할 수 있는 풀스택 엔지니어에 대한 수요가 점점 더 늘어나고 있습니다.
- 비즈니스 성과 지표에 집중: 프로세스 효율성 및 테스트 범위와 같은 기존 측정항목에서 벗어나세요. 대신, QE 이니셔티브가 고객 만족도, 매출 성장 등 비즈니스 결과에 어떻게 기여하는지에 집중하세요.
- 지속 가능성 전략 개발: QE 활동이 환경에 미치는 영향을 측정하고 줄이기 위한 포괄적인 프로세스를 구현합니다. 지속 가능성을 테스트에 통합하면 기업의 사회적 책임 목표가 향상될 뿐만 아니라 운영 효율성도 향상됩니다.
결론
그만큼 세계 품질 보고서 2024-25 AI, 자동화, 지속가능성에 의해 주도되는 변화의 정점에 있는 산업의 생생한 그림을 그립니다. 조직이 이 새로운 환경을 탐색함에 따라 QE에 대한 미래 지향적인 접근 방식을 채택하는 것이 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다. AI의 잠재력을 활용하고, 인재에 투자하고, 품질 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞춰 조정함으로써 기업은 앞으로 다가올 도전과 기회에 대비할 수 있습니다.
게시물 품질 엔지니어링을 변화시키는 AI 및 자동화: 2024년 세계 품질 보고서의 통찰력 처음 등장한 Unite.AI.
