Bedragare skickade falska fakturor - vi tar itu med problemet

Lämna dina kontaktuppgifter, så skickar vi dig vår översikt via e-post

Jag samtycker till att mina personuppgifter behandlas för att skicka personligt marknadsföringsmaterial i enlighet med Integritetspolicy. Genom att bekräfta inlämningen samtycker du till att få marknadsföringsmaterial

Tack!

Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.

SV EN DE IT NL FR ES NB PT PL

Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 2000+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.

Ladda ner översikt

Hur vi arbetar Företagens sociala ansvar Designstudio XR studio Partnerskap Karriär Blogg

Fallstudier

Banking Ekonomi Hälsovård Läkemedel

eCommerce Detaljhandel Tillverkning Enterprise

Våra plattformar

System för uppföljning av sökande (ATS) HRM-programvara System för hantering av lärande (LMS) System för bokning av arbetsplatser

Huvudsidan

Om oss

Blogg

10 min läsning

AI inom kvalitetssäkring och testning av programvara: hype eller verklighet?

AI och ML

Kvalitetssäkring äter upp en rejäl del av budgeten för programvaruutveckling - omkring 15-20% enligt min erfarenhet. Det är en viktig process, men låt oss vara ärliga: traditionell kvalitetssäkring känns ofta som att försöka fylla en läckande hink. Testning tar evigheter, kostar en förmögenhet och lämnar fortfarande utrymme för mänskliga misstag. Med allt mer komplexa programvaror och allt snävare tidsramar för leveranser, kan de här gamla metoderna hålla jämna steg?

Det är här AI inom kvalitetssäkring kommer in i bilden. Föreställ dig automatisering som minskar vardagliga, repetitiva uppgifter, har blixtsnabb buggdetektering och frigör team som kan ta itu med de verkliga utmaningarna. Det är inte bara en uppgradering - det är en fullständig game-changer. AI förvandlar QA från ett kostsamt krångel till ett slimmat, effektivt kraftpaket. Om du siktar på snabbare, smartare och felfri mjukvaruleverans är AI i QA det rätta.

Siffrorna ger stöd för detta. Den globala marknaden för AI-driven testning uppgick till $856,7 miljoner 2024 och förväntas skjuta i höjden till $3,82 miljarder år 2032och växer med en årlig takt på 20,9%. Det är inte bara tillväxt, det är en tydlig signal om att AI håller på att omforma hur vi tänker kring kvalitetssäkring.

Hur AI förändrar QA-processer

Artificiell intelligens håller på att skriva om reglerna för kvalitetssäkring. Det som tidigare var en långsam, tråkig process fylld av repetitiva uppgifter är nu snabbare, smartare och mycket mer effektivt. För QA-team är AI inte bara ytterligare ett verktyg - det är en kraftfull allierad som tar itu med utmaningarna med modern mjukvaruutveckling.

Automatisering av repetitiva uppgifter

Förutsägbara insikter

Förbättrad testtäckning

Stöd för kontinuerlig driftsättning

Förbättrad effektivitet

Bättre noggrannhet

Dynamiskt testunderhåll

Automatisering av repetitiva uppgifter

Tänk på all tid som går åt till att skriva testfall och leta efter buggar. Dessa uppgifter är tråkiga och tidskrävande och drar bort team från det arbete som verkligen betyder något. AI i QA-automatisering kliver in här och tar över det tunga arbetet. Den hanterar repetitiva uppgifter utan ansträngning och frigör team som kan fokusera på att lösa komplexa problem och förbättra den övergripande kvaliteten.

Blockchain hantering av medicinska journaler

Förutsägbara insikter

Tänk om du kunde hitta svaga punkter i din kod innan de orsakar problem? Artificiell intelligens inom mjukvarutestning gör detta möjligt. Genom att analysera historiska data förutspår den högriskområden i din kod. Istället för att vänta på att buggar ska dyka upp kan QA-team ta itu med dessa svaga punkter tidigt, vilket gör att man undviker kostsamma korrigeringar längre fram.

Förbättrad testtäckning

Testning av programvara lämnar ofta luckor - särskilt när det gäller edge cases eller testning i olika miljöer. Artificiell intelligens ändrar på det. Den dyker djupare, identifierar de dolda scenarierna och kör tester under en rad olika förhållanden. Enligt TestRail är över50% av QA-proffs rapport förbättrad testtäckning och produktivitet med AI. Slutresultatet? Programvara som är byggd för att hantera det oväntade.

Stöd för kontinuerlig driftsättning

Att släppa uppdateringar snabbt utan att förstöra saker är målet för alla DevOps-team. AI integreras sömlöst i CI/CD-pipelines och ger feedback i realtid under distributioner. Problem flaggas omedelbart, så att korrigeringar kan göras direkt. Detta påskyndar lanseringscyklerna samtidigt som förtroendet för programvarans kvalitet bibehålls.

Verifiering av legitimation för medicinsk personal

Förbättrad effektivitet

Hastighet och kvalitet känns ofta som en kompromiss inom QA, men AI överbryggar den klyftan. Det påskyndar testprocesserna samtidigt som noggrannheten bibehålls. Med AI klarar teamen snäva tidsfrister utan att offra integriteten i sitt arbete. Resultatet blir snabbare leveranser utan huvudvärk. Till exempel i ett av våra projekt, AI automatiserad analys av testresultat, kategorisering av fel och förbättrad rapportering, vilket möjliggör snabbare och effektivare leveranser.

Bättre noggrannhet

Låt oss vara ärliga - manuell testning lämnar utrymme för fel. Trötthet, förbiseende eller helt enkelt den mänskliga naturen kan leda till missade defekter. AI inom kvalitetssäkring minimerar den risken. Det är exakt, konsekvent och noggrant och fångar upp problem som kanske inte åtgärdas. Detta ger renare och mer tillförlitlig programvara.

Ledning av forskning och kliniska prövningar

Dynamiskt testunderhåll

När programvaran utvecklas måste testningen också utvecklas. Att uppdatera dem manuellt är jobbigt och slösar bort värdefull tid. AI tar hand om detta och uppdaterar testfallen automatiskt så att de håller jämna steg med programändringarna. Det gör underhållet enklare och gör att teamen kan fokusera på nya utmaningar i stället för gamla.

Automatisering av repetitiva uppgifter

Förutsägbara insikter

Förbättrad testtäckning

Testning av programvara lämnar ofta luckor - särskilt när det gäller edge cases eller testning i olika miljöer. Artificiell intelligens ändrar på det. Den dyker djupare, identifierar de dolda scenarierna och kör tester under en rad olika förhållanden. Enligt TestRail är över 50% av QA-proffs rapport förbättrad testtäckning och produktivitet med AI. Slutresultatet? Programvara som är byggd för att hantera det oväntade.

Stöd för kontinuerlig driftsättning

Förbättrad effektivitet

Bättre noggrannhet

Dynamiskt testunderhåll

Är du redo att göra din kvalitetssäkring snabbare, smartare och mer effektiv?

Utmaningar med AI inom mjukvarutestning

Som en person som är djupt engagerad i QA-området har jag sett hur AI har skakat om programvarutestning på ett stort sätt, men låt oss vara ärliga - det är inte en silverkula. Att använda AI inom kvalitetssäkring innebär en rad hinder. För att verkligen utnyttja dess potential måste teamen ta itu med några kritiska utmaningar.

Datakvalitet

Enligt min erfarenhet börjar och slutar framgången med AI med kvaliteten på de data som tillhandahålls. Om AI matas med ofullständiga eller partiska data leder det till opålitliga resultat. Tänk på det som att laga mat med dåliga ingredienser - du kommer inte att få det resultat du hoppas på. För att AI inom kvalitetssäkring ska fungera måste QA-specialisterna fokusera på rena, korrekta och välorganiserade data.

Komplexitet i integrationen

Att integrera AI i befintliga system, särskilt i äldre infrastrukturer, kan vara komplicerat och resurskrävande. Många äldre system utformades inte med AI-funktioner i åtanke, vilket kan leda till kompatibilitetsproblem. Organisationer måste noggrant planera hur de ska integrera AI-verktyg i sina arbetsflöden för att undvika störningar och ineffektivitet.

Öppenhet

En av de stora utmaningarna med AI är bristen på transparens i beslutsprocesserna. AI-drivna verktyg ger ofta resultat utan att förklara bakgrunden till dem, vilket leder till skepticism och minskat förtroende. Vi har kommit fram till att det är viktigt att välja verktyg som ger tydliga och tolkningsbara insikter.

Utbildning

AI i QA-automatisering är inte ett verktyg som man bara kan sätta igång och glömma bort. Det kräver ordentlig utbildning och kompetenshöjning för teamen. Jag har sett hur investeringar i rätt utbildning gör hela skillnaden. Ja, det tar tid och ansträngning, men investeringen lönar sig när företagen börjar använda AI effektivt och med självförtroende i sina arbetsflöden.

Etik och säkerhet

Med AI kommer också ansvaret att hantera data på ett varsamt sätt. Sekretess och efterlevnad blir allt viktigare, särskilt när det handlar om känslig information. Du måste hålla koll på reglerna och hantera data på ett säkert sätt för att undvika risker och behålla användarnas förtroende.

"Traditionell testautomatisering är visserligen användbar, men räcker ofta inte till - den kräver komplexa inställningar, ständigt underhåll och djupgående kodningskunskaper. AI ändrar på detta genom att automatisera testskapandet, förutse defekter tidigt och anpassa sig till applikationer som utvecklas, vilket minskar den tid och ansträngning som läggs på rutinmässig testning. Företag som integrerar AI i sina QA-processer minimerar riskerna och förkortar tiden till marknaden."

Philip Tihonovich

Chef för Big Data-avdelningen

Avslutande tankar

Jag har arbetat inom QA tillräckligt länge för att se hur testningen har utvecklats, och jag kan utan tvekan säga att AI inom mjukvarutestning är den största förändringen på många år. Det påskyndar lanseringar och fångar upp problem innan de blir verkliga problem.

Med det sagt är AI inte ett magiskt piller som man bara trycker på och glömmer bort. Det krävs rena data, rätt inställningar och ett team som vet hur de ska användas. Men när det väl fungerar som det ska är vinsterna enorma - snabbare tester, färre buggar och lägre kostnader.

Att hålla fast vid traditionell kvalitetssäkring känns i det här läget som att springa i uppförsbacke. AI är vägen framåt, och de som hoppar på tåget nu kommer att vara de som sätter takten i branschen.

Andrew Artyukhovsky Chef för kvalitetssäkring på Innowise

Datum: 3 februari 2025

Andrew Artyukhovsky Chef för kvalitetssäkring på Innowise

Datum: 3 februari 2025

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.