AI đã được 78% người thử nghiệm phần mềm áp dụng

Năm 2023 đã chứng kiến ​​một số lỗi phần mềm nổi tiếng ở Hoa Kỳ, bao gồm cả việc ảnh hưởng đến thị trường tài chính và giao thông hàng không phải hứng chịu “sự gián đoạn dịch vụ lớn nhất và thảm khốc nhất kể từ vụ 11/9”. Riêng biệt, nghiên cứu độc lập gần đây do Tiến sĩ Junade Ali thực hiện cho thấy 71% kỹ sư phần mềm đồng ý ở mức độ lớn hoặc vừa phải rằng độ tin cậy của phần mềm tại nơi làm việc khiến họ lo ngại, với tỷ lệ lo ngại tăng lên rất nhiều 68% kể từ năm 2021.

Dựa trên những phát hiện này, Kiểm tra Lambdanghiên cứu mới của, Tương lai của Đảm bảo Chất lượng 2023đã chỉ ra rằng các công ty đang nỗ lực đáp ứng nhu cầu về độ tin cậy của phần mềm cao hơn với 72% tổ chức mời người thử nghiệm tham gia các phiên lập kế hoạch “chạy nước rút”, báo hiệu sự thay đổi đáng kể hướng tới chất lượng phần mềm được xem xét sớm hơn trong vòng đời phát triển phần mềm.

Cuộc khảo sát cho thấy đã có sự áp dụng nhanh chóng các công nghệ AI. Việc sử dụng AI được người kiểm thử phần mềm báo cáo bao gồm tự động hóa việc tạo dữ liệu kiểm thử (51%), viết mã cho kiểm thử tự động (45%), phân tích và báo cáo kết quả kiểm thử (36%) và xây dựng các trường hợp kiểm thử (46%). Ngoài ra, 89% tổ chức đang tự động hóa việc triển khai và chạy thử nghiệm thông qua các công cụ CI/CD (Tích hợp liên tục và phân phối liên tục).

Khoảng trống dai dẳng

Các nghiên cứu cũng đã nhấn mạnh rằng những lỗ hổng vẫn tiếp tục tồn tại trong kiểm thử phần mềm. Các nhóm đang dành 10% thời gian của mình để thiết lập và duy trì môi trường thử nghiệm và 8% thời gian nữa được dành để sửa các thử nghiệm không ổn định. 74% nhóm thiếu hệ thống ưu tiên có cấu trúc, có khả năng bỏ qua các yếu tố như mức độ rủi ro và phản hồi của khách hàng khi chạy thử nghiệm tự động.

Cuối cùng, nhiều nhóm thiếu thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để đo lường độ tin cậy của phần mềm – 29% thiếu cơ sở hạ tầng Test Intelligence để cung cấp thông tin chi tiết về cách chạy thử nghiệm tự động và 12% thiếu hệ thống báo cáo.

Asad Khan, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của LambdaTest, đã chỉ ra rằng nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết phải giải quyết các nút thắt ảnh hưởng đến năng suất như các bài kiểm tra dễ vỡ bên cạnh việc thiết lập và duy trì môi trường kiểm tra. Ông tiếp tục: “Điều này mang đến cho chúng tôi cơ hội cũng như thách thức – để phát triển và triển khai các công cụ nhằm giải quyết hiệu quả những tắc nghẽn này nhằm tiếp tục thúc đẩy chất lượng phần mềm phát triển”.

Bình luận về nghiên cứu này, Tiến sĩ Ali lưu ý rằng các tổ chức đang cố gắng thu hẹp khoảng cách giữa kỳ vọng của thị trường về độ tin cậy của phần mềm và tình trạng hiện tại. Trí tuệ nhân tạo đã được những người thử nghiệm phần mềm áp dụng nhanh chóng; tuy nhiên, những thách thức về hiệu quả vẫn là chìa khóa để cải thiện chi phí, tốc độ và hiệu quả của việc kiểm thử phần mềm.

“Những người thử nghiệm phần mềm và nhân viên QA phải đối mặt với áp lực lớn trong vòng đời phát triển phần mềm, trong khi các hoạt động trong ngành như thu hút họ sớm hơn trong quy trình là một bước tiến, thì các công cụ mới mang đến cơ hội đáng kể để giúp thu hẹp khoảng cách.”

Tiến sĩ Junade Ali