AI włamała się do prawdziwych firm

 

AktualnościWiadomości

Proces ciągłego testowania oprogramowania to wciąż wyzwanie dla wielu firm

Z raportu Capgemini na temat ciągłego testowania oprogramowania wynika, że producenci wciąż mają problem z wdrożeniem procesu bieżącego sprawdzania swoich produktów. Niedobór odpowiednio przygotowanej kadry testującej, złożoność procesu i niedostateczna ilość wykorzystywanych technologii – to główne czynniki wpływające na obecną sytuację środowisk testowych. Jakie jeszcze wnioski płyną z przeprowadzonego badania?

Capgemini sprawdziło w jaki sposób firmy IT radzą sobie z testowaniem ciągłym tworzonych produktów, oraz jakie wyzwania i problemy w związku z tym procesem pojawiają się na ich drodze. Badacze zapytali 500 doświadczonych graczy rynkowych, o ich spostrzeżenia w tym zakresie. Wnioski nie zaskakują – dostosowanie procesów działów i firm IT do ciągłego testowania produktów nadal sprawia niemały kłopot, mimo, że ponad 55 proc. ankietowanych przedsiębiorstw realizuje bieżące testy. Jednym z najpoważniejszych wyzwań jest obecnie pogłębienie i usprawnienie procesu, a przeszkody, które towarzyszą tym działaniom są złożone.

Proces testowania mocno ewoluował na przestrzeni ostatnich lat. Zmieniły się oczekiwania, narzędzia i wymagane kompetencje kadry testującej. W przypadku testowania ciągłego możemy zaobserwować rosnące zainteresowanie, które wynika przede wszystkim z możliwości poszerzania zakresu automatyzacji testów. Co też istotne zapotrzebowanie na działania tego typu jest determinowane coraz większą złożonością procesów rynkowych, coraz szybszą produkcją, czy też dynamicznym postępem technologicznym – mówi Paweł Banaszczyk, Senior Test Consultant i Head Community Tester z wrocławskiego oddziału Software Solutions Center w Capgemini Polska.

Problemy z procesem testowym podczas sprintu ma ponad 56 proc. badanych firm, a mimo to raport nie pozostawia złudzeń – jeśli przedsiębiorstwa IT nie usprawnią swoich procesów i nie położą szczególnego nacisku na bieżące testowanie swoich produktów, to osiągną punkt krytyczny, w którym nie będą w stanie spełnić oczekiwań swoich klientów. Taka sytuacja może doprowadzić do wypchnięcia ich z rynku przez bardziej elastyczne podmioty.

Czas na wagę złota

– Zgodnie z raportem, aż 44 proc. czasu zajmuje zespołom wyszukanie, przygotowanie i zarządzanie danymi testowymi. To czas, którego nie uwzględnia się przy planowaniu całego procesu, a jest on bliski prawie połowie szacowanego czasu działania. Niestety, jeszcze w ubiegłym roku aż 40 proc. firm dokumentację gromadziło ręcznie – wykorzystując w tym celu papier, tablicę lub programy do edycji tekstów, to zdecydowanie dalekie od zautomatyzowania procesu – zauważa Paweł Banaszczyk.

Budowanie środowisk testowych i zarządzanie nimi również jest bardzo czasochłonne. Jak wynika z badań, 36 proc. zespołów poświęca na to więcej niż połowę swojego czasu. Dane te nie uległy większym zmianom od ubiegłego roku. Aby przedsiębiorstwa usprawniły ten etap, konieczne jest wykorzystywanie rozwiązań chmurowych, wizualizacji usług i zyskującej coraz większą popularność konteneryzacji.

Obecnie w chmurze pracuje nieco ponad połowa badanych, a z wizualizacji lub konteneryzacji korzysta kolejno 45 proc. i 37 proc. organizacji. Taki stan wskazuje na konieczność pogłębienia wykorzystywanych technologii – w innym przypadku nastąpi duża rozbieżność na rynku, która może wyprzeć te firmy, które w porę nie zaczną wykorzystywać pożądanych narzędzi. Bezwzględnie konieczne jest odejście od wszelkich procesów wykonywanych ręcznie. Wszelkie działania “niechmurowe” wymagają perfekcyjnej współpracy w zespole oraz ciągłej komunikacji, co z uwzględnieniem elastyczności pracy, czy też home office, ma zdecydowanie niewiele wspólnego.

Wykwalifikowana kadra

Z raportu Capgemini wynika, że 62 proc. badanych firm poszukuje wykwalifikowanych pracowników, aby móc zbudować strategię ciągłego testowania. Potrzeba wykorzystania inteligentnych technologii w zakresie testowania, pociąga za sobą konieczność zainwestowania w wyspecjalizowaną kadrę i ciągły rozwój jej umiejętności. Wiedza z zakresu procesów biznesowych, automatyzacji, analizy danych czy też uczenia maszynowego jest w wielu przypadkach niezbędna.

– Zmiany, które obserwujemy na przestrzeni ostatnich lat w zakresie testowania dotyczą także perspektywy postrzegania kadry odpowiedzialnej za te działania. Zainteresowanie tematem lub „pierwsze kroki stawiane w branży”, to już w wielu przypadkach stanowczo za mało. Dziś zdecydowanie w trendzie jest rozumienie, że zainwestowanie w umiejętności zespołu przekłada się na jakość. Poszukiwani są testerzy ze znajomością języków programowania i doświadczeniem – mówi Paweł Banaszczyk z Capgemini . – Z drugiej jednak strony musimy położyć nacisk na intuicyjność wykorzystywanych narzędzi i systemów, by móc zatrudniać w tym sektorze także osoby doświadczone, ale bez wykształcenia informatycznego, które zapełnią powiększającą się lukę wśród specjalistów – dodaje.

Sztuczna inteligencja w służbie testerom

Obecnie proces testowania w dużej mierze jest zautomatyzowany. Zasługą jest tutaj wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI), która znacznie usprawnia i uszczegóławia weryfikację zgodności. Zespoły wykorzystujące AI otrzymują pewność, że testują odpowiednie funkcjonalności, a poprawność wykonanego testu nie pozostawia żadnych niewiadomych. Jednak raport wskazuje, że aktualnie zaledwie 42 proc. zespołów wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykonania analiz predykcyjnych, a jeszcze mniej – 39 proc. ankietowanych – korzysta z analiz operacyjnych.

Inwestycja w inteligentne narzędzia do wykonywania testów jest nieunikniona. Im szybciej, tym lepiej – to znacznie usprawni proces i zapewni wyższą jakość wyników testów. Odwlekanie wykorzystywania AI działa wyłącznie na niekorzyść firmy, sprawia, że jest mniej wydajna, proces jest dłuższy, żmudny i zdecydowanie mniej efektywny.

– Warto jednak zwrócić uwagę na fakt, iż praca z wykorzystaniem AI wymaga także zmiany profilu kompetencyjnego testerów. Zróżnicowanie umiejętności pracowników w zakresie testowania, optymalizacji matematycznej, programowania neurolingwistycznego, sztucznej inteligencji, analizy biznesowej i wiedzy algorytmicznej stanie się koniecznością – twierdzi Paweł Banaszczyk.

Polecane artykuły
AIAktualnościWiadomości

AI włamała się do prawdziwych firm

AktualnościWiadomości

Ferrari przeciwstawia się gniewowi Montezemolo

AktualnościWiadomości

Akcje Meta spadają po raporcie zysków

AktualnościWiadomościwojna Ukraina

Oto najważniejsze drony Ukrainy

Zapisz się do Newslettera
Bądź na bieżąco i otrzymuj najnowsze artykuły

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *