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

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.

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.

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.

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.