Tendenser inden for softwaretest: Nyeste QA-teknologier, statistikker og data

Tendenser ændrer sig hurtigt inden for softwareudvikling og softwaretest. Når vi går ind i 2025, er det svært at forudsige, hvor kvalitetssikring og test vil befinde sig. 

Med fremskridt inden for AI, agile metoder og automatiserede testværktøjer, der former branchen, hjælper det teams med at levere software af høj kvalitet effektivt at forstå disse ændringer.

Tendenser inden for softwaretest og QA-data kan hjælpe med at forudsige nye bedste praksisser og metoder, så vi har gennemgået de seneste rapporter og undersøgelser for at finde de mest relevante statistikker til dig og dit QA-team.

Uanset om du leder et team, udfører kvalitetsplanlægning eller selv er tester, vil tendenserne inden for softwaretest i denne artikel give dig indsigt (eller en interessant detalje, du kan imponere dine QA-venner med) i tendenser, som du kan bruge i din softwaretestproces.

Tendenser inden for softwaretestværktøjer

Softwaretestværktøjer er afgørende for test og kvalitetssikring. De kan hjælpe testere med at finde fejl og fremskynde testprocessen, så software kan lanceres hurtigere.

Udbredelsen af AI-drevne testværktøjer har ændret landskabet for softwaretest markant. Værktøjer som Testim og Applitools har opnået betydelig udbredelse ved at anvende maskinlæring til at forbedre testautomatisering og prædiktiv analyse inden for kvalitetssikring (QA).

Testim bruger AI til at oprette og vedligeholde automatiserede tests, hvilket reducerer den tid og indsats, der kræves til udvikling og vedligeholdelse af tests. På samme måde anvender Applitools AI-drevet visuel validering til at sikre en ensartet brugergrænseflade på tværs af forskellige platforme og enheder.

Ud over disse er AI-baserede alternativer til traditionelle værktøjer som Selenium opstået og tilbyder mere intelligente og adaptive testløsninger. Functionize kombinerer eksempelvis AI med cloudbaseret test for at udføre ende-til-ende-tests, der er selvhelende og kan køres i stor skala.

Ifølge en undersøgelse fra McKinsey i 2024 er anvendelsen af AI i mindst én forretningsfunktion steget til 72 %, hvilket viser en markant stigning i integrationen af AI-teknologier på tværs af brancher. Denne stigning afspejler en voksende erkendelse af AI's potentiale til at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden i softwaretestprocesser.

Skiftet mod AI-drevne testværktøjer skyldes deres evne til at håndtere komplekse testscenarier, tilpasse sig ændringer i den applikation, der testes, og levere prædiktiv indsigt, som traditionelle værktøjer muligvis ikke kan tilbyde. Derfor investerer organisationer i stigende grad i disse avancerede løsninger for at forbedre deres QA-processer og levere softwareprodukter af højere kvalitet.

Tendenser inden for softwaretestmetoder

Uden en softwaretestmetode til at guide dit arbejde er test som at vandre formålsløst i retning af en produktlancering – du tror, du kommer et sted hen, men du kommer aldrig tættere på, fordi du ikke kan se, hvor du befinder dig på vejen.

I 2024 fortsætter softwaretestmetoderne med at udvikle sig for at imødekomme kravene om hurtigere udviklingscyklusser og resultater af høj kvalitet.

• Kontinuerlig testning i DevOps-pipelines er blevet en fast bestanddel, som gør det muligt for teams at identificere og håndtere potentielle problemer så tidligt som muligt i softwareudviklingens livscyklus. Denne tilgang integrerer testning i alle faser af pipelinen, hvilket giver feedback i realtid og øjeblikkelig fejlfinding og sikrer, at kodeændringer hurtigt verificeres, før man går videre. Ifølge nyere brancheanalyser har over 80 % af organisationer, der praktiserer DevOps, nu integreret kontinuerlig testning i deres arbejdsgange, hvilket understreger dens rolle som en vigtig praksis for at opretholde kvaliteten ved hurtige udgivelser.
• Shift-left-testning har også opnået betydelig udbredelse, eftersom flere virksomheder lægger vægt på forebyggelse af fejl frem for fejlfinding. Ved at flytte testningen tidligere ind i udviklingsprocessen opdager teams problemer ved deres kilde – under kravindsamling, design og de indledende kodningsfaser. Denne proaktive metode reducerer ikke blot omkostningerne og den tid, der er forbundet med fejlrettelser sent i processen, men understøtter også samarbejdet mellem udviklere og QA-teams. I 2024 rapporterede 68 % af QA-fagfolk at de integrerede shift-left-principper i deres projekter, hvilket markerer en stigning i forhold til tidligere år, efterhånden som flere organisationer bliver opmærksomme på fordelene ved at opretholde en problemfri udviklingscyklus.
• Modelbaseret testning (MBT) og rammeværk til adfærdsdrevet udvikling (BDD) driver yderligere denne udvikling inden for softwaretestteknikker. MBT muliggør automatisering af testcases baseret på modeller, der repræsenterer den ønskede softwareadfærd, og tilbyder en systematisk tilgang til testdækning. Dette er særligt nyttigt i komplekse systemer, hvor det er afgørende at sikre, at alle brugerforløb testes. MBT har vundet indpas på grund af sin effektivitet i forbindelse med generering af store mængder automatiserede testcases med minimal manuel indgriben. BDD bliver på den anden side stadig mere populært, fordi det bygger bro over kommunikationskløfter mellem tekniske teams og ikke-tekniske interessenter. Ved at bruge naturlige sprogelementer til at skrive testscenarier afstemmer BDD testmålene med forretningsmål og brugerforventninger. I 2024 havde over 60 % af agile teams taget BDD til sig for at forbedre samarbejdet og sikre, at softwarens adfærd stemmer tæt overens med brugernes behov.

Disse tendenser illustrerer samlet set udviklingen hen imod mere integrerede, samarbejdsorienterede og automatiserede teststrategier, der prioriterer tidlig fejlfinding og omfattende validering og gør teams i stand til at levere bedre software hurtigere.

Tendenser inden for softwareudvikling og -testning

Softwaretestning er uløseligt forbundet med softwareudvikling, og tendenser inden for udvikling former direkte testpraksisserne. Denne indsigt giver vigtig kontekst om udviklernes arbejdsgange og prioriteter.

I 2024 har integrationen af generativ AI i softwareudvikling i væsentlig grad transformeret processerne for kodning og kvalitetssikring. Store sprogmodeller (LLM'er) som GPT er blevet afgørende for automatisering af kodegenerering og fejlfinding. Googles CEO, Sundar Pichai, rapporterede bemærkelsesværdigt, at over 25 % af virksomhedens nye kode nu genereres af AI, hvilket understreger teknologiens voksende indflydelse.

Disse AI-modeller hjælper udviklere med at skrive testcases og automatisere gentagne QA-opgaver, hvilket øger effektiviteten og reducerer menneskelige fejl. Anvendelsen af AI til kodning har dog skabt bekymring over sikkerheden ved automatiserede programmeringsværktøjer, da de utilsigtet kan introducere sårbarheder i kode, der er klar til produktion.

Samtidig er fokus på sikkerhedstestning blevet intensiveret på grund af den stigende kompleksitet i cybertrusler. Organisationer integrerer i stigende grad sikkerhedsforanstaltninger i deres arbejdsgange for kontinuerlig integration og kontinuerlig implementering (CI/CD) for at beskytte softwarens integritet.

Rapporten Status for CI/CD 2024 fremhæver, at integration af sikkerhedstest i CI/CD-pipelines nu betragtes som afgørende for at opretholde en robust implementeringsydelse. Denne integration sikrer, at sikkerhedssårbarheder identificeres og håndteres tidligt i udviklingsprocessen, hvilket reducerer risikoen for brud og forbedrer softwarens samlede modstandsdygtighed.

Disse udviklinger afspejler en bredere tendens til at integrere AI- og sikkerhedshensyn i kernen af softwareudviklingspraksisser med det formål at skabe mere pålidelige og sikre applikationer i et stadig mere komplekst digitalt landskab.

Tendenser for kvalitetssikringsteams

I 2024 har kvalitetssikringsteams (QA-teams) udviklet sig og indtaget mere dynamiske og hybride roller, der kombinerer ansvaret for manuel og automatiseret testning. Efterhånden som agile metoder og DevOps-praksisser fortsat modnes, forventes QA-fagfolk at være kompetente inden for både traditionelle manuelle testteknikker og moderne automatiserede rammeværk.

Denne hybride tilgang gør det muligt for teams at udnytte fordelene ved menneskelig indsigt i eksplorativ testning, samtidig med at automatisering anvendes til gentagne og omfattende testcases, hvilket forbedrer den samlede effektivitet og dækning.

Verdensrapporten om kvalitet 2024 fremhæver, at 72 % af QA-teams nu integrerer automatisering i deres arbejdsgang sammen med manuel testning for at øge deres kapacitet til at levere hurtigere og mere pålidelige resultater.

Skiftet mod tværfunktionelle teams har også været en betydelig tendens, drevet af behovet for problemfri kommunikation og samarbejde mellem udviklere, testere og driftspersonale. Denne integrerede tilgang sikrer, at kvalitet er indlejret gennem hele udviklingslivscyklussen, i overensstemmelse med “skift-til-venstre”-princippet, der har til formål at identificere og håndtere problemer tidligt i processen.

Ændringer efter pandemien har også omformet QA-teamenes sammensætning og arbejdsform. Teamstrukturerne er blevet mere fleksible med den udbredte anvendelse af fjernarbejde og hybride arbejdsmodeller.

Aktuelle branchedata viser, at 49 % af teams arbejder i hybride miljøer, der kombinerer medarbejdere på stedet og fjernmedarbejdere. Dette har ført til en øget anvendelse af avancerede samarbejdsværktøjer såsom Jira, TestRail og cloudbaserede testplatforme, der understøtter teststyring og rapportering i realtid.

Selvom mindre QA-teams (1-5 medlemmer) fortsat er almindelige i mange organisationer, udvider større virksomheder deres QA-afdelinger med specialiserede roller inden for automatisering, sikkerhedstest og AI-baseret testautomatisering, hvilket afspejler en bredere investering i omfattende kvalitetssikringsstrategier.

Dette skift understreger nødvendigheden af, at QA-fagfolk tilpasser sig nye værktøjer og samarbejdsmetoder for at opretholde produktivitet og sammenhæng i distribuerede arbejdsmiljøer.  

Tendenser inden for job i kvalitetssikring

Kvalitetssikring dækker mange områder, og grænserne mellem, hvor udvikling slutter, og softwaretest begynder, kan være uklare. Hvis du har fundet en kvalitetssikringsplan, der fungerer for dig, dit team og din virksomhed, kan du betragte dig selv som heldig.

Hvis du læser dette, er der en god chance for, at du enten arbejder med QA eller har en stor interesse for området. Hvis det sidste er tilfældet, og du leder efter job inden for softwaretest, er der nogle ting, du bør vide, før du går i gang.

• Nye specialiserede roller:
  • Efterspørgslen efter AI/ML-QA-ingeniører er steget markant, drevet af anvendelsen af maskinlæringsalgoritmer og AI-drevne værktøjer i QA-processer. Disse roller indebærer at sikre AI-modellernes nøjagtighed og pålidelighed samt at udvikle teststrategier for AI-integrerede applikationer.
  • Dataanalytikerroller i QA-teams bliver stadig mere fremtrædende, efterhånden som virksomheder bevæger sig mod datacentrerede tilgange. QA-teams er nu afhængige af dataanalytikere til at behandle og fortolke testdata, hvilket muliggør mere velinformerede beslutninger og prædiktive indsigter i forbindelse med softwarekvalitet.
  • Rollen som DevTestOps-ingeniør har også vundet indpas. Den kombinerer udvikling, testning og drift for at understøtte kontinuerlig testning i CI/CD-forløb og sikre problemfri integration af testning i udviklingsarbejdsgange.
• Tendenser inden for videreuddannelse og uddannelse:
  • I 2024 har der været en mærkbar stigning i antallet af QA-fagfolk, der investerer i kompetenceudvikling. Mange QA-specialister har tilmeldt sig kurser med fokus på AI-drevne rammeværk til testautomatisering og grundlæggende maskinlæring for at forblive konkurrencedygtige.
  • Onlineundervisningsplatforme har oplevet en kraftig stigning i kurser relateret til Python til automatisering, maskinlæring til QA og avanceret testscripting med værktøjer som Selenium, TestNG og Cypress. Dette afspejler branchens bredere fokus på automatisering og AI-kompetencer.
  • Certificeringsprogrammer inden for AI-baserede testmetoder og dataanalyse er også blevet populære blandt QA-fagfolk, hvilket indikerer et brancheomfattende fokus på at opbygge ekspertise, der er i overensstemmelse med de seneste teknologiske fremskridt.
• Krav til tværfunktionelle kompetencer:
  • Kommunikation og tværfunktionelle samarbejdskompetencer bliver stadig vigtigere. Jobopslag inden for QA i 2024 fremhæver evnen til at arbejde tæt sammen med udviklere, dataforskere og produktchefer, hvilket understreger værdien af alsidighed i moderne QA-roller.
  • Mange organisationer foretrækker nu QA-fagfolk, der kan skifte problemfrit mellem manuel og automatiseret testning, hvilket har ført til en stigning i kurser og uddannelsesprogrammer, der dækker begge aspekter omfattende.

Disse tendenser illustrerer det skiftende landskab for QA-job hos softwaretestvirksomheder og understreger betydningen af tilpasningsevne og kontinuerlig læring, efterhånden som sektoren bevæger sig mod mere avancerede, teknologidrevne processer.

Tendenser inden for softwarefejl

Softwarefejl er en udviklers værste fjende, hvilket gør testere til en udviklers ven (min fjendes fjende er min ven og alt det der). Testere udfører det hårde arbejde med at teste, teste igen og teste endnu en gang for at finde softwarefejl, hvilket sparer udviklere tid og kræfter.

• Stigning i rapporterede sårbarheder:
  • Brugen af open source-komponenter i softwareudvikling er steget kraftigt, hvilket har bidraget til en tilsvarende stigning i rapporterede sårbarheder. Mange softwareprojekter integrerer open source-biblioteker og -rammeværk. Denne udbredte anvendelse har ført til en stigning i sikkerhedsrelaterede fejlrapporter, da disse komponenter kan introducere sårbarheder, som ikke findes i proprietær kode.
  • Open Source Security Foundation (OpenSSF) rapporterede, at antallet af sårbarheder, der blev offentliggjort i open source-projekter, steg med 35 % sammenlignet med 2023, hvilket afspejler både den øgede anvendelse og forbedrede rapporteringsmekanismer. Denne tendens understreger vigtigheden af at gennemføre grundige open source-sikkerhedsrevisioner og vedligeholde opdaterede sårbarhedsdatabaser.
  • Værktøjer, der understøtter overvågning i realtid og avanceret analyse af fejlsporing, er blevet afgørende i moderne QA-praksis. Platforme som Sentry, DataDog og Splunk har forbedret deres analysefunktioner for at give QA-teams øjeblikkelig feedback om kodens ydeevne og fejl, hvilket muliggør hurtigere registrering og løsning.
• Vigtigheden af overvågning i realtid og fejlsporing:
  • QA-teams er nu i højere grad afhængige af værktøjer, der leverer avanceret analyse og automatiserede advarsler for at registrere afvigelser i realtid. Platforme til fejlsporing i realtid, som integreres med udviklingsmiljøer, gør det muligt for teams at opdage og løse problemer, før de når produktionen.
  • Efterspørgslen efter AI-drevne værktøjer til fejlsporing, der anvender maskinlæring til prædiktiv analyse, er steget. Disse værktøjer kan identificere potentielle områder i koden, der er tilbøjelige til fejl, og anbefale forebyggende foranstaltninger, hvilket hjælper teams med at prioritere kritiske problemer.
• Statistik over fejlløsning:
  • Den gennemsnitlige tid til at løse fejl i 2024 er blevet forbedret, især i organisationer, der anvender praksisser for kontinuerlig integration og kontinuerlig levering (CI/CD). Højtydende DevOps-teams løser fejl meget hurtigere end teams, der ikke anvender CI/CD-metoder, typisk inden for 24-48 timer for højt prioriterede problemer.
  • De mest almindelige fejltyper i 2024 omfatter afhængighedsrelaterede sårbarheder, der stammer fra open source-komponenter, samt konfigurationsfejl, der introduceres under hurtige udviklingscyklusser. Disse fejl håndteres ofte hurtigt i miljøer med automatiseret testning integreret i CI/CD-pipelines.
  • Sikkerhedsfejl er fortsat en væsentlig bekymring, og de fleste rapporterede problemer i QA er relateret til sikkerhedssårbarheder. Denne tendens understreger vigtigheden af at integrere sikkerhedstest tidligt i udviklingsprocessen for at opdage disse problemer, før de udvikler sig til senere faser.

For at være på forkant skal QA-teams anvende avancerede værktøjer til fejlsporing, integrere overvågning i realtid og fokusere på at vedligeholde sikre, opdaterede afhængigheder for effektivt at begrænse sårbarheder.

Ud over at teste for softwarefejl udfører testere også databasetest, en helt anden, men stadig vigtig proces. 

Hvad er det næste?

Det kan være vanskeligt at forsøge at oprette en QA-plan eller -strategi uden data – så lad være! De tendenser, jeg har gennemgået i denne artikel, bør give et godt grundlag for at komme i gang. 

Kvalitetssikringskompetencer ændrer sig hele tiden – vær opmærksom, så du kan fange disse fejl og fange dem tidligt. Tilmeld dig The CTO Clubs nyhedsbrev for at få de nyeste tips og bedste praksisser inden for software-QA!