10 min lezen

AI in kwaliteitsborging en testen van software: hype of werkelijkheid?

AI & ML

Kwaliteitsborging slokt een flink deel van het budget voor softwareontwikkeling op - in mijn ervaring zo'n 15-20%. Het is een essentieel proces, maar laten we eerlijk zijn, traditionele QA voelt vaak als het proberen te vullen van een lekkende emmer. Testen duurt eeuwen, kost een fortuin en laat nog steeds ruimte voor menselijke fouten. Nu software steeds complexer wordt en de levertijden steeds korter, kunnen deze oude methodes dat nog wel bijbenen?

Dat is waar AI in kwaliteitsborging om de hoek komt kijken. Stelt u zich eens voor: automatisering die alledaagse, repetitieve taken overbodig maakt, bugs bliksemsnel opspoort en teams vrijmaakt om de echte uitdagingen aan te gaan. Het is niet zomaar een upgrade - het is een complete game-changer. AI verandert QA van een kostbaar gedoe in een slanke, efficiënte krachtcentrale. Als je streeft naar een snellere, slimmere en vlekkeloze levering van software, dan is AI in QA precies wat je nodig hebt.

De cijfers bevestigen dit. De wereldwijde markt voor AI-ondersteunde tests bereikte $856,7 miljoen in 2024 en zal naar verwachting explosief stijgen naar $856,7 miljoen in 2024. $3,82 miljard tegen 2032en groeit met 20,9% per jaar. Dat is niet alleen groei, het is een duidelijk signaal dat AI de manier waarop we over QA denken aan het veranderen is.

Hoe AI QA-processen transformeert

Kunstmatige intelligentie herschrijft de regels voor kwaliteitsborging. Wat vroeger een traag, vervelend proces vol repetitieve taken was, is nu sneller, slimmer en veel efficiënter. Voor QA-teams is AI niet zomaar een hulpmiddel - het is een krachtige bondgenoot die de uitdagingen van moderne softwareontwikkeling frontaal aanpakt.

Automatisering van repetitieve taken

Voorspellende inzichten

Verbeterde testdekking

Continue inzetondersteuning

Verbeterde efficiëntie

Betere nauwkeurigheid

Dynamisch testonderhoud

Automatisering van repetitieve taken

Denk aan alle tijd die je kwijt bent aan het schrijven van testcases en het zoeken naar bugs. Deze taken zijn vervelend en tijdrovend en halen teams weg van het werk dat er echt toe doet. AI in QA automatisering komt hier tussen en neemt het zware werk over. Het voert terugkerende taken moeiteloos uit, waardoor teams zich kunnen richten op het oplossen van complexe problemen en het verbeteren van de algehele kwaliteit.

Voorspellende inzichten

Wat als je zwakke plekken in je code zou kunnen aanwijzen voordat ze problemen veroorzaken? Kunstmatige intelligentie in softwaretesten maakt dit mogelijk. Door historische gegevens te analyseren, kan het risicogebieden in je code voorspellen. In plaats van te wachten tot er bugs opduiken, kunnen QA-teams deze zwakke plekken in een vroeg stadium aanpakken, waardoor dure reparaties achteraf worden voorkomen.

Verbeterde testdekking

Het testen van software vertoont vaak hiaten, vooral als het gaat om edge cases of testen in verschillende omgevingen. Kunstmatige intelligentie verandert dat. Het duikt dieper, identificeert die verborgen scenario's en voert tests uit onder verschillende omstandigheden. Volgens TestRail is meer dan 50% van QA-professionals rapporteren verbeterde testdekking en productiviteit met AI. Het eindresultaat? Software die gebouwd is om het onverwachte aan te kunnen.

Continue inzetondersteuning

Het snel uitbrengen van updates zonder dingen kapot te maken is het doel van elk DevOps-team. AI integreert naadloos in CI/CD-pijplijnen en biedt real-time feedback tijdens implementaties. Problemen worden onmiddellijk gemarkeerd, zodat ze ter plekke kunnen worden opgelost. Dit versnelt releasecycli terwijl het vertrouwen in de kwaliteit van de software behouden blijft.

Verbeterde efficiëntie

Snelheid en kwaliteit voelen vaak als een afweging bij QA, maar AI overbrugt die kloof. Het versnelt testprocessen met behoud van nauwkeurigheid. Met AI halen teams strakke deadlines zonder de integriteit van hun werk op te offeren. Het resultaat is een snellere levering zonder kopzorgen. Bijvoorbeeld in een van onze projecten, AI geautomatiseerd analyse van testresultaten, het categoriseren van fouten en het verbeteren van de rapportage, waardoor snellere en efficiëntere leveringen mogelijk zijn.

Betere nauwkeurigheid

Laten we eerlijk zijn: handmatig testen laat ruimte voor fouten. Vermoeidheid, onoplettendheid of gewoon menselijke aard kunnen leiden tot gemiste defecten. AI in kwaliteitsborging minimaliseert dat risico. Het is nauwkeurig, consistent en grondig en pakt problemen op die misschien onopgelost blijven. Dit zorgt voor schonere, betrouwbaardere software.

Beheer van onderzoek en klinische proeven

Dynamisch testonderhoud

Als software evolueert, moet ook het testen mee evolueren. Ze handmatig bijwerken is vervelend en kostbare tijd. AI zorgt hiervoor en werkt testcases automatisch bij om gelijke tred te houden met veranderingen in de applicatie. Dit maakt onderhoud eenvoudiger en laat teams zich richten op nieuwe uitdagingen in plaats van oude.

Automatisering van repetitieve taken

Voorspellende inzichten

Verbeterde testdekking

Continue inzetondersteuning

Verbeterde efficiëntie

Betere nauwkeurigheid

Dynamisch testonderhoud

Klaar om je QA sneller, slimmer en efficiënter te maken?

Uitdagingen van AI bij het testen van software

Als iemand die zich intensief bezighoudt met QA, heb ik gezien hoe AI het testen van software flink heeft opgeschud, maar laten we eerlijk zijn: het is geen wondermiddel. De toepassing van AI in kwaliteitsborging brengt zijn eigen hordes met zich mee. Om het potentieel ervan echt te benutten, moeten teams een paar cruciale uitdagingen aangaan.

Datakwaliteit

Mijn ervaring is dat het succes van AI begint en eindigt met de kwaliteit van de gegevens die worden aangeleverd. AI voeden met onvolledige of bevooroordeelde gegevens leidt tot onbetrouwbare resultaten. Zie het als koken met slechte ingrediënten - je krijgt niet het resultaat waar je op hoopt. Om AI in kwaliteitsborging te laten werken, moeten QA-specialisten zich richten op schone, nauwkeurige en goed georganiseerde gegevens.

Complexiteit van integratie

Het integreren van AI in bestaande systemen, met name legacy-infrastructuren, kan complex zijn en veel middelen vergen. Veel oudere systemen zijn niet ontworpen met AI-mogelijkheden in gedachten, wat kan leiden tot compatibiliteitsproblemen. Organisaties moeten zorgvuldig plannen hoe ze AI-tools gaan integreren in hun workflows om verstoringen en inefficiënties te voorkomen.

Transparantie

Een van de belangrijkste uitdagingen van AI is het gebrek aan transparantie in de besluitvormingsprocessen. AI-tools leveren vaak resultaten zonder de achterliggende redenering uit te leggen, wat leidt tot scepsis en verminderd vertrouwen. We hebben gemerkt dat het belangrijk is om tools te kiezen die duidelijke, interpreteerbare inzichten bieden.

Opleiding

AI in QA automatisering is geen "set it and forget it" soort tool. Het vereist de juiste training en bijscholing voor teams. Ik heb gezien hoe investeren in goede training het verschil maakt. Ja, het kost tijd en moeite, maar deze investering betaalt zich terug als bedrijven AI effectief en vol vertrouwen gaan gebruiken in hun workflows.

Ethiek en veiligheid

AI brengt de verantwoordelijkheid met zich mee om zorgvuldig met gegevens om te gaan. Privacy en compliance worden belangrijker, vooral als het om gevoelige informatie gaat. Je moet bovenop de regelgeving blijven zitten en gegevens veilig beheren om risico's te vermijden en het vertrouwen van gebruikers te behouden.

"Traditionele testautomatisering is weliswaar nuttig, maar schiet vaak tekort: er zijn complexe instellingen, voortdurend onderhoud en diepgaande expertise op het gebied van codering voor nodig. AI verandert dat door het maken van tests te automatiseren, defecten vroegtijdig te voorspellen en zich aan te passen aan evoluerende applicaties, waardoor er minder tijd en moeite wordt besteed aan routinetests. Bedrijven die AI integreren in hun QA-processen minimaliseren risico's en versnellen de time-to-market."

Philip Tihonovich

Hoofd afdeling Big Data

Industriële toepassingen van AI bij het testen van software

Het overwinnen van deze uitdagingen is de moeite waard, omdat de echte toepassingen van AI in kwaliteitsborging meetbare voordelen bieden. AI verandert QA door complexe tests voor bedrijfssystemen uit te voeren, de prestaties van mobiele en webapps te verbeteren en bedrijven te helpen zich aan de regels van de branche te houden.

AI-testen voor bedrijfssoftware

Bedrijfssystemen zijn groot, met elkaar verbonden en kritisch voor de bedrijfsvoering. Ze handmatig testen kan tijdrovend en foutgevoelig zijn. Dit is waar AI-testservices om de hoek komen kijken. Kunstmatige intelligentie voert terugkerende taken uit zoals regressie- en prestatietests, zodat we ons kunnen richten op gebieden waar menselijke expertise voor nodig is. Dankzij de voorspellende capaciteiten kunnen we kwetsbaarheden identificeren voordat ze het systeem beïnvloeden.

Mobiele en webtoepassingen

AI in kwaliteitsborging versnelt testcycli van mobiele en webapps met scriptloze testautomatisering en realtime aanpasbaarheid. Door gebruik te maken van cloudgebaseerde testomgevingen zorgen intelligente systemen ervoor dat apps consistent presteren op meerdere besturingssystemen, browsers en apparaten. Dit verbetert de gebruikerservaring en vermindert het aantal defecten na de release.

AI in gereguleerde sectoren

Sectoren zoals de gezondheidszorg en de financiële sector vereisen een waterdichte beveiliging en compliance met standaarden zoals GDPR of HIPAA. AI automatiseert testdekking voor deze wettelijke vereisten, identificeert kwetsbaarheden en dwingt versleutelings- of toegangscontrolebeleid af. Het helpt QA-teams bij het onderhouden van audit trails, vereenvoudigt complianceprocessen en bouwt vertrouwen op in de beveiligingsarchitectuur van de applicatie.

Onze benadering van AI in QA

Bij Innowise geloven we dat QA meer moet zijn dan een controlepunt - het moet waarde creëren in elke ontwikkelingsfase. Door softwaretests en kunstmatige intelligentie te combineren, lossen we echte uitdagingen op, besparen we tijd en leveren we tastbare resultaten.

Sneller tests maken

Een van de grootste hindernissen in QA workflows zijn repetitieve taken zoals regressietesten. Deze taken zorgen vaak voor knelpunten en vertragen de ontwikkeling. Door AI-gestuurde automatisering te integreren, verminderen we de tijd voor regressietests met wel 80%. Dankzij deze verbetering kunnen we ons richten op activiteiten met een hogere waarde, zoals het ontwerpen van testcases, verkennende tests en het uitbreiden van testdekking.

Maar snelheid alleen is niet genoeg. Door sneller tests te maken, kan een ander cruciaal element worden verbeterd: stabiliteit. Zonder stabiliteit dreigt een hogere snelheid contraproductief te worden.

Tests stabiel houden met zelfherstellende scripts

Snel testen verliest zijn waarde als scripts vaak breken als applicaties evolueren. Traditionele scripts vereisen vaak handmatige updatesdie resources verbruiken en releases vertragen. AI in softwaretesten introduceert zelfherstellende scripts, die zich automatisch aanpassen aan veranderingen in de te testen applicatie (AUT). Dit verlaagt de onderhoudskosten van scripts tot 30% en zorgt ervoor dat tests betrouwbaar blijven gedurende de hele ontwikkelingscyclus.

Met stabiele, zelfherstellende scripts kunnen we tests met vertrouwen uitvoeren, in de wetenschap dat ze niet op onnodige fouten zullen stuiten. Deze basis van stabiliteit vult de snelheidsverbeteringen aan, waardoor we efficiënt kunnen werken zonder aan kwaliteit in te boeten. Van hieruit verschuiven we de aandacht naar het proactief beheren van risico's.

Risico's vroegtijdig opsporen

Hoewel snelheid en stabiliteit een sterke basis vormen, komt echte kwaliteitsborging van het proactief identificeren van risico's. Traditionele QA detecteert problemen vaak laat in de pijplijn, wat leidt tot dure fixes en vertraagde lanceringen. Door AI in kwaliteitsborging te integreren, gaan we van reactief naar proactief testen.

AI-tools analyseren gegevens, identificeren patronen en detecteren potentiële defecten, prestatieproblemen en beveiligingslekken met een nauwkeurigheid van meer dan 95%. Door vroegtijdige detectie kunnen teams problemen aanpakken voordat ze escaleren, waardoor verstoringen worden beperkt en productlanceringen soepeler verlopen. Deze proactieve aanpak sluit direct aan bij ons doel om op tijd betrouwbare software van hoge kwaliteit te leveren.

Focus op echte resultaten

Elke verbetering - snellere testcreatie, slimmer scriptonderhoud en proactieve risicodetectie - dient één doel: meetbare resultaten leveren. Bij Innowise stemmen we AI in QA-oplossingen af op de doelstellingen van de klant, of het nu gaat om het verkorten van releasecycli, het verlagen van kosten of het verbeteren van testdekking en kwaliteitsmetingen.

Door elke verbetering in ons QA-proces te koppelen, creëren we een naadloze en samenhangende strategie die ontwikkelteams ondersteunt, afstemt op bedrijfsdoelstellingen en zorgt voor uitmuntende software. Met AI in kwaliteitsborging transformeren we QA in een functie die waarde toevoegt en die succes in elke ontwikkelingsfase stimuleert.

Bespaar middelen en verlaag de testkosten met intelligente AI-gestuurde oplossingen.

Onze AI-testservices

Uitgebreide AI-gestuurde QA-automatisering

Testen kan een rommeltje worden, maar niet als AI je helpt. Onze AI-gestuurde QA-oplossingen bestrijken het volledige spectrum: het genereren, uitvoeren en analyseren van testcases. Dit is niet zomaar automatisering. We hebben het over tools die zich in realtime aanpassen, problemen opsporen en oplossen voordat ze uit de hand lopen. Directe feedback houdt je team op koers en zorgt ervoor dat er geen bug door de mazen van het net glipt.

Intelligent testen met gespecialiseerde testtools

Algemene testtools volstaan niet wanneer je software echte stress moet aankunnen. Daarom hebben we geavanceerde tools op maat gemaakt om lastige problemen op te lossen. Voor UI-tests verwerkt ons AI-systeem dynamische selectors als een pro, zodat haperende tests je voortgang niet in de weg staan. Als het op API's aankomt, gebruiken we intelligente gegevensgeneratie om elk eindpunt te stresstesten, zodat knelpunten en kwetsbaarheden worden ontdekt voordat uw gebruikers ze ooit zien.

AI-integratie op maat

Het zit zo: geen twee teams werken op dezelfde manier. Daarom zijn onze AI-testservices niet one-size-fits-all. We ontwerpen systemen die precies in jouw workflows passen. Of je nu je QA-proces herziet of een nieuwe start maakt, wij zorgen voor een probleemloze integratie. Onze deskundige consultants werken met je samen om een teststrategie te creëren die aansluit op je doelen, zonder je momentum te verstoren.

Casestudie

Waarom kiezen voor Innowise

Expertise in AI-integratie

Bij Innowise weten we hoe we AI rechtstreeks in uw softwaretestworkflows kunnen integreren. We gebruiken het om bugs in een vroeg stadium op te sporen, repetitieve taken te automatiseren en gegevens te analyseren om problemen op te sporen die mensen misschien over het hoofd zien. Onze tools werken direct naast uw bestaande CI/CD-pijplijnen en geven uw team direct bruikbare feedback. Dat betekent sneller testen, soepelere workflows en software waarop u kunt vertrouwen.

ROI-gedreven aanpak

Bij Innowise zorgen we ervoor dat uw investering in QA loont. Automatisering op basis van AI verlaagt de kosten door bugs in een vroeg stadium te ontdekken, voordat ze uitmonden in dure reparaties. Snellere testcycli betekenen dat u sneller kunt lanceren en eerder inkomsten kunt genereren. Plus, met gestroomlijnde workflows en minder knelpunten besteedt je team minder tijd aan repetitieve taken en meer tijd aan het bouwen van geweldige software.

Voortdurende ondersteuning en training

We installeren je niet alleen en gaan dan weer weg - we worden onderdeel van je team. Onze praktijkgerichte training geeft je team de vaardigheden om de tools vanaf de eerste dag met vertrouwen te gebruiken. Maar daar houden we niet op. We bieden voortdurende ondersteuning om uitdagingen aan te pakken, workflows te verfijnen en het systeem aan te passen naarmate uw behoeften groeien.

Resultaten die u kunt verwachten van AI-gestuurde QA

50%

kostenbesparingen in QA

60%

vermindering van testcycli

95%

nauwkeurigheid defectdetectie

Laatste gedachten

Ik werk lang genoeg bij QA om te zien hoe het testen zich heeft ontwikkeld en ik kan zonder twijfel zeggen dat AI bij het testen van software de grootste verandering in jaren is. Het versnelt releases en vangt problemen op voordat het echte problemen worden.

Dat gezegd hebbende, AI is geen magische pil die je indrukt en vergeet. Je hebt schone gegevens nodig, de juiste instellingen en een team dat weet hoe het werkt. Maar als je het eenmaal goed hebt, is de beloning enorm: sneller testen, minder bugs en lagere kosten.

Op dit moment voelt vasthouden aan traditionele QA als bergopwaarts rennen. AI is de weg vooruit en degenen die nu aan boord springen, zullen het tempo in de branche bepalen.

Andrew Artyukhovsky Hoofd kwaliteitsborging bij Innowise

Datum: 3 feb 2025

Andrew Artyukhovsky Hoofd kwaliteitsborging bij Innowise

Datum: 3 feb 2025

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.