In un’ultima rivelazione, lo studio “Future of Quality Assurance 2023” di LambdaTest ha illuminato il panorama in evoluzione delle pratiche di test del software, mostrando una notevole adozione dell’IA da parte del 78% tra 1.615 professionisti di test del software provenienti da 70 paesi diversi. Questo studio non solo evidenzia la diffusa integrazione dell’intelligenza artificiale nei test dei flussi di lavoro, ma approfondisce anche le sfide affrontate dalle organizzazioni nel garantire l’affidabilità del software e colmare il divario di competenze.
L’adozione dell’intelligenza artificiale rimodella le dinamiche di test
La ricerca sottolinea un significativo cambiamento di paradigma, con il 72% delle organizzazioni che ora coinvolge i tester in sessioni di pianificazione “sprint”, sottolineando un passaggio fondamentale verso la priorità della qualità del software nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo del software. Inoltre, lo studio rivela una tendenza preoccupante tra le piccole organizzazioni, dove solo il 61,60% include tester in ogni sprint, indicando un ritardo nell’adozione di questo parametro cruciale.
In mezzo a questi miglioramenti in termini di efficienza, le tecnologie di intelligenza artificiale hanno guadagnato rapidamente terreno. I tester di software riferiscono di utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare diverse attività, tra cui la creazione di dati di test (51%), la scrittura di codice di test automatizzato (45%), l'analisi e il reporting dei risultati dei test (36%) e la formulazione di casi di test (46%). Questa adozione diffusa dimostra l’impatto trasformativo dell’intelligenza artificiale sulla semplificazione dei processi di test e sul miglioramento della qualità complessiva del software.
Nonostante l’impennata nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale, lo studio evidenzia una lacuna critica nello sfruttamento efficace degli strumenti CI/CD. Mentre l’89% delle organizzazioni automatizza la distribuzione e l’esecuzione dei test tramite strumenti CI/CD, solo il 45% attiva manualmente i test automatizzati. Questa discrepanza evidenzia un’opportunità persa nello sfruttare tutto il potenziale degli strumenti CI/CD per ottimizzare i processi di test.
Sfide e lacune di competenze nelle pratiche di test del software
Lo studio LambdaTest fa luce sulle lacune esistenti nelle pratiche di test del software, con uno sconcertante 74% dei team che non dispone di un approccio strutturato all’esecuzione dei test. Questa carenza non solo compromette l’efficienza, ma solleva anche preoccupazioni sulla possibilità di trascurare fattori cruciali come i livelli di rischio e il feedback dei clienti.
Inoltre, la ricerca sottolinea l’assenza di approfondimenti basati sui dati nella misurazione dell’affidabilità del software, con oltre il 48% privo anche di test intelligence di base e di sistemi di osservabilità. Questa rivelazione rappresenta una sfida significativa per il settore, sottolineando la necessità di un approccio più olistico e incentrato sui dati per garantire la robustezza delle pratiche di test del software.
Asad Khan, CEO e cofondatore di LambdaTest, riconosce l'importanza dell'adozione dell'intelligenza artificiale, ma sottolinea che si tratta solo di un passo nel percorso. Sottolinea i colli di bottiglia che influiscono sulla produttività, come test inaffidabili e tempo sprecato nella configurazione e nella manutenzione degli ambienti di test. Ciò rappresenta un’opportunità e una sfida per il settore per sviluppare strumenti che consentano ai team di affrontare in modo efficiente questi colli di bottiglia e migliorare la qualità del software nei loro processi.
La ricerca “Future of Quality Assurance 2023” presenta un quadro dinamico di come stanno cambiando i test del software. Sebbene l’adozione dell’intelligenza artificiale tra i tester di software raggiunga un impressionante 78%, persistono sfide nel garantire l’affidabilità del software e colmare le lacune di competenze. L’industria deve affrontare queste sfide frontalmente, sfruttando il potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e colmando al tempo stesso le lacune nelle pratiche di test. Mentre lo sviluppo del software continua ad evolversi, la domanda rimane: come si adatterà il settore per garantire non solo l’adozione ma anche l’effettiva implementazione dell’intelligenza artificiale nelle pratiche di test del software?