מחקר: אוטומציה של בדיקות ממשיכה לשמש אתגר משמעותי לארגונים
מאת: מערכת Telecom News, 29.6.22, 13:02

הסקר נערך בקרב 406 מקבלי החלטות בעולמות הבדיקות בארגונים. מטרתו נועדה לבחון את יכולות הבדיקה כיום, ולשמוע את כוונותיהם להשקעה עתידית באוטומציה (כולל AI). השאלון כלל בנוסף נושאים דוגמת - אתגרים ותועלות צפויות מאוטומציה של תהליכי הבדיקות.

למרות שרוב הארגונים טוענים, שמרבית תהליכי הבדיקות מתבצעים בסביבות מורכבות, הרי שעדיין רק מעטים משתמשים בתהליכי בדיקות אוטומטיים מלאים או בכלי בינה מלאכותית.

חברת קיסייט טכנולוגיות (Keysight Technologies), ספקית של פתרונות לעולמות האלקטרוניקה לתחומי תכנון, בדיקות, ולידציה ומדידות, פרסמה תוצאות של מחקר עולמי בנוגע למתודולוגיות וטכנולוגיות בדיקה (Testing) הנהוגות כיום במגזר הארגוני והעסקי. את המחקר יזמה החבר והוא בוצע ע"י חברת המחקר הבינ"ל Forrester.

במסגרת המחקר Forrester ביצעה סקר אונליין בקרב 406 מקבלי החלטות בעולמות הבדיקות בארגונים בצפון אמריקה, אירופה ומזרח תיכון (EMEA), ובמזרח הרחוק (APAC). מטרתו נועדה לבחון את יכולות הבדיקה כיום, ולשמוע את כוונותיהם להשקעה עתידית באוטומציה (כולל AI). השאלון כלל בנוסף נושאים דוגמת - אתגרים ותועלות צפויות מאוטומציה של תהליכי הבדיקות.

מהמחקר עולה, שאוטומציה של בדיקות הולכת וצוברת תאוצה, כש-75% מהארגונים מציינים, שהם עושים שימוש המשלב בין שיטות בדיקה אוטומטיות וידניות. אולם, רק 11% מהארגונים ציינו, שמתודולוגיות הבדיקה שלהם מבוססות על אוטומציה מלאה מקצה לקצה.

הנתונים גם מראים, שרמת מורכבות המוצרים מצויה בעלייה, כשבהתאמה כמות הבדיקות נמצאת גם היא בעלייה (77%), וכי ללא אוטומציה של תהליכי הבדיקה - ילך ויואט קצב פיתוח המוצרים.

האתגרים הטכניים הנובעים מהמורכבות של תחום הבדיקות המסורתיות כוללים: תהליכי עבודה ארוכים, חוסר דיוק באיתור תקלות או 'באגים', ותיקון שלהן. אתגרים אלה גם משפיעים בצורה ישירה על התוצאות העסקיות של הארגונים ועל תהליכי פיתוח המוצר. במחקר דירגו המשתתפים את התוצאות האפשריות לאתגרים אלו באופן הבא: 51% - סיכון לפרצת אבטחת מידע; 48% - הוצאות עודפות; 42% -Time to Market  איטי; 36% - מוצר פגום; 34% - אובדן הכנסות.

יחד עם זאת, ארגונים מכירים בכך, ששיטות הבדיקה הידניות או האוטומטיות למחצה לא יכולות להדביק את הפער הנוצר אל מול המורכבות הגדלה של המוצרים. כתוצאה מכך, 45% מהמשיבים ציינו, שהם ישקלו מעבר לאוטומציה מלאה של תהליכי הבדיקות במהלך 3 השנים הקרובות, גידול של 409%. יותר ממחצית (52%) ציינו, שהם יבחנו שילוב של בינה מלאכותית AI בסביבות בדיקה מורכבות, גידול של 325%.

בנוסף, ארגונים מצפים להפיק תועלות באמצעות המעבר לשיטות בדיקה אוטומטיות וחכמות. שיפורים תפעוליים, שציינו המשתתפים במחקר, כוללים: הגדלת הפרודוקטיביות (59%), ביצוע סימולציה של פונקציונאליות מוצר או ביצועיו (54%), ויכולת תיקון 'באגים' אוטומטית או סימולציה לחסכון זמן בתהליכי תיקון ובדיקה מחדש (fix-retest) (53%).

הצפי להשפעות עסקיות כולל: איכות מוצר גבוהה יותר המשפרת שביעות רצון לקוח (59%), קיצור Time to Market (50%), ותהליכי פיתוח מוצר אג'יליים יותר (50%).

ג'ף האריס, (בתמונה משמאל), סגן נשיא, פורטפוליו מוצרים ושיווק גלובאלי בחברת קיסייט: "למדנו מהמחקר, שחברות חשות לחץ לאמץ יותר שיטות לאוטומציה של הבדיקות, בדגש ליישום עתידי של טכנולוגיות כאלו. שיטות בדיקה ידניות או אוטומטיות למחצה אינן יכולות לעמוד בדרישות של הארגונים כיום, כאשר ללא אוטומציה המבוססת על AI, הם מוצאים עצמם מתמודדים עם מורכבות גדלה בעולמות הבדיקה.

בנוסף, אנו צופים שמגפת הקורונה מאיצה את ההטמעה של יכולות פיתוח מוצר מרוחקות. אנו גם צופים שימוש רב יותר ב'תאומים דיגיטליים', שמיועדים לאפשר לצוותי פיתוח מרוחקים זה מזה לאמץ יכולות עבודה משותפת על פרויקטים.

יש להוסיף יכולות אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית כדי להניע קדימה את האוטומציה של תחומי הבדיקות והוולידציה".