Was brauchen Unternehmen, um qualitativ hochwertige Software effizienter entwickeln und schneller auf den Markt bringen zu können? Wo liegen die größten Hürden und wie lassen sie sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz überwinden? Antworten gibt diese Studie von Forrester Consulting, für die mehr 300 IT-Entscheider befragt wurden.
Inhalt:
Die Entwicklung und Bereitstellung von Software hat sich in den vergangenen Jahren in allen Bereichen deutlich gewandelt. Die Veränderungen reichen von den Architekturkonzepten über das Projektmanagement und die Release-Zyklen bis hin zu neuen Formen der Bereitstellung. Statt monolithischer Blöcke kommen vermehrt Microservices zum Einsatz, agile Konzepte lösen das Projektmanagement nach der „Wasserfallmethode“ ab. Statt jährlich Major Releases zu produzieren, veröffentlichen Software-Teams heute kontinuierlich neue Features, immer häufiger wird das Modell der Kauflizenzen durch Software-as-a-Service ersetzt.
All dies hat massive Auswirkungen auf Software-Testing und Qualitätsmanagement. Wie diese konkret aussehen, hat das Marktforschungsunternehmen Forrester Consulting im Auftrag von Micro Focus untersucht. Die Analysten befragten dazu mehr als 300, für das Software-Testing verantwortliche IT-Entscheider aus verschiedenen Branchen.
Die Ergebnisse der Befragung finden Sie in der vorliegenden Studie.
Sie zeigt Ihnen:
- Wo aktuell die größten Probleme bei Software-Testing und Qualitätsmanagement liegen.
- Warum traditionelle Software-Testing-Tools diese Herausforderungen nicht lösen können.
- Wie KI-basierte Lösungen Testumgebungen und Qualitätsmanagement intuitiver, effizienter, zuverlässiger und schneller machen können.
Originalauszug aus dem Dokument:
Those decision-makers, who influence modernizing organizational testing approaches, defining new testing practices, and organizing integrated product teams, need to look for tool capabilities that can support the modernization process. This study uncovered what those new needs are and how the technology can help. In a nutshell, the technology must:
• Increase test automation to address broader coverage. Sixty-three percent of respondents at firms that use traditional testing agreed that current testing technology doesn’t provide the types of test automation needed for functional testing (e.g., GUI-led automation, API-led automation). Within non-functional testing, over 56% agreed that their organizations’ technology doesn’t provide the necessary test automation types for tests, such as integration testing or load and performance testing, while 73% said their organizations’ tools don’t provide the types of test automation necessary for tests like security testing. Testers need to leverage technology to automate testing whenever and wherever they can to save time, without sacrificing business and technical coverage.