Tendenze dei test del software: ultime tecnologie QA, statistiche e dati

Le tendenze si evolvono rapidamente nello sviluppo e nei test del software. Con l’avvicinarsi del 2025, è difficile prevedere quale sarà il futuro della garanzia della qualità e dei test. 

Con i progressi dell’intelligenza artificiale, delle metodologie agili e degli strumenti di test automatizzati che stanno plasmando il settore, comprendere questi cambiamenti aiuta i team a fornire software di alta qualità in modo efficiente.

Le tendenze nei test del software e i dati sulla garanzia della qualità possono aiutare a prevedere le migliori pratiche e le metodologie emergenti, quindi abbiamo esaminato i rapporti e i sondaggi più recenti per trovare le statistiche più rilevanti per te e il tuo team QA.

Che tu stia guidando un team, pianificando la qualità o sia tu stesso un tester, le tendenze nei test del software illustrate in questo articolo forniranno alcuni spunti (o una curiosità interessante per fare colpo sui tuoi amici del settore QA) sulle tendenze che puoi utilizzare nel tuo processo di test del software.

Tendenze degli strumenti di test del software

Gli strumenti di test del software sono essenziali per i test e la garanzia della qualità. Possono aiutare i tester a individuare i bug e ad accelerare il processo di test, per lanciare il software più rapidamente.

L’adozione di strumenti di test basati sull’intelligenza artificiale ha trasformato significativamente il panorama dei test del software. Strumenti come Testim e Applitools hanno acquisito una notevole diffusione sfruttando l’apprendimento automatico per migliorare l’automazione dei test e l’analisi predittiva nella garanzia della qualità (QA).

Testim utilizza l’intelligenza artificiale per creare e mantenere test automatizzati, riducendo il tempo e l’impegno necessari per lo sviluppo e la manutenzione dei test. Allo stesso modo, Applitools impiega la convalida visiva basata sull’intelligenza artificiale per garantire la coerenza dell’interfaccia utente su diverse piattaforme e dispositivi.

Oltre a questi strumenti, sono emerse alternative basate sull’intelligenza artificiale ai tradizionali strumenti come Selenium, che offrono soluzioni di test più intelligenti e adattive. Ad esempio, Functionize combina l’intelligenza artificiale con i test basati sul cloud per eseguire test end-to-end autoriparanti e in grado di funzionare su larga scala.

Secondo un sondaggio del 2024 condotto da McKinsey, l’adozione dell’intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale è salita al 72%, indicando un aumento significativo dell’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nei vari settori. Questa crescita riflette il crescente riconoscimento del potenziale dell’intelligenza artificiale nel migliorare l’efficienza e la precisione dei processi di test del software.

Il passaggio agli strumenti di test basati sull’intelligenza artificiale è determinato dalla loro capacità di gestire scenari di test complessi, adattarsi ai cambiamenti nell’applicazione sottoposta a test e fornire informazioni predittive che gli strumenti tradizionali potrebbero non offrire. Di conseguenza, le organizzazioni investono sempre più in queste soluzioni avanzate per migliorare i propri processi di garanzia della qualità e fornire prodotti software di qualità superiore.

10 I migliori strumenti di test del software per i professionisti QA!

1. 1. BugHerd — Ideale per il tracciamento visivo dei bug
2. 2. Kualitee — Ideale per gestione casi di test + tracciamento bug
3. 3. Testpad — Ideale per la gestione dei test in stile checklist
4. 4. BugBug — Ideale per il testing dei browser
5. 5. Testiny — Ideale per utenti Jira
6. 6. TestGrid — Ideale per l'esecuzione parallela dei test
7. 7. Appsurify TestBrain — Ideale per il testing basato sul rischio
8. 8. QA Wolf — Ideale per la collaborazione del team
9. 9. Tricentis Testim — Ideale per automazione scalabile
10. 10. Reflect — Ideale per test senza codice

Tendenze delle tecniche di test del software

Senza una metodologia di test del software che guidi il tuo lavoro, testare è come vagare senza meta in direzione del lancio di un prodotto: pensi di stare andando da qualche parte, ma non ti avvicini mai perché non riesci a vedere dove ti trovi lungo il percorso.

Nel 2024, le tecniche di test del software continuano a evolversi per soddisfare le esigenze di cicli di sviluppo più rapidi e di risultati di alta qualità.

• I test continui all'interno delle pipeline DevOps sono diventati una pratica consolidata, consentendo ai team di identificare e risolvere i potenziali problemi il prima possibile nel ciclo di vita dello sviluppo del software. Questo approccio integra i test in ogni fase della pipeline, consentendo di ottenere feedback in tempo reale e rilevare immediatamente i bug, garantendo che le modifiche al codice vengano verificate rapidamente prima di procedere. Secondo recenti rapporti di settore, oltre l'80% delle organizzazioni che adottano DevOps ha ormai integrato i test continui nei propri flussi di lavoro, rafforzandone il ruolo di pratica essenziale per mantenere la qualità nelle release rapide.
• I test anticipati hanno registrato un'adozione significativa, poiché sempre più aziende pongono l'accento sulla prevenzione dei difetti anziché sulla loro rilevazione. Anticipando i test nel processo di sviluppo, i team individuano i problemi alla loro origine, durante la raccolta dei requisiti, la progettazione e le fasi iniziali di programmazione. Questa metodologia proattiva non solo riduce i costi e il tempo associati alla correzione dei bug nelle fasi finali, ma favorisce anche la collaborazione tra i team di sviluppo e QA. Nel 2024, il 68% dei professionisti QA ha dichiarato di aver integrato i principi dei test anticipati nei propri progetti, segnando un aumento rispetto agli anni precedenti, poiché sempre più organizzazioni ne riconoscono i vantaggi nel mantenere un ciclo di sviluppo fluido.
• I test basati su modelli (MBT) e i framework di sviluppo guidato dal comportamento (BDD) stanno ulteriormente promuovendo questo cambiamento nelle tecniche di test del software. Gli MBT consentono di automatizzare i casi di test sulla base di modelli che rappresentano il comportamento desiderato del software, offrendo un approccio sistematico alla copertura dei test. Ciò è particolarmente utile nei sistemi complessi, nei quali è fondamentale garantire che tutti i percorsi degli utenti vengano testati. Gli MBT hanno guadagnato popolarità grazie alla loro efficienza nella generazione di grandi volumi di casi di test automatizzati con un intervento manuale minimo. Il BDD, d'altra parte, continua a diventare sempre più popolare perché riduce le lacune comunicative tra i team tecnici e gli stakeholder non tecnici. Utilizzando costrutti in linguaggio naturale per scrivere gli scenari di test, il BDD allinea gli obiettivi dei test con gli obiettivi aziendali e le aspettative degli utenti. Nel 2024, oltre il 60% dei team agili ha adottato il BDD per migliorare la collaborazione e garantire che i comportamenti del software siano strettamente allineati alle esigenze degli utenti.

Nel complesso, queste tendenze illustrano il passaggio verso strategie di test più integrate, collaborative e automatizzate, che privilegiano la rilevazione precoce e la convalida completa, permettendo ai team di fornire software migliore e più rapidamente.

Tendenze nello sviluppo e nei test del software

I test del software sono intrinsecamente legati allo sviluppo del software, poiché le tendenze nello sviluppo influenzano direttamente le pratiche di test. Queste informazioni forniscono un contesto fondamentale sui flussi di lavoro e sulle priorità degli sviluppatori.

Nel 2024, l'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa nello sviluppo del software ha trasformato significativamente i processi di programmazione e garanzia della qualità. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT sono diventati strumenti fondamentali per automatizzare la generazione del codice e il rilevamento dei bug. In particolare, il CEO di Google, Sundar Pichai, ha dichiarato che oltre il 25% del nuovo codice dell'azienda viene ora generato dall'IA, sottolineando la crescente influenza di questa tecnologia.

Questi modelli di IA assistono gli sviluppatori nella scrittura dei casi di test e nell'automazione delle attività QA ripetitive, migliorando l'efficienza e riducendo l'errore umano. Tuttavia, l'adozione dell'IA nella programmazione ha sollevato preoccupazioni sulla sicurezza degli strumenti di programmazione automatizzati, poiché questi potrebbero introdurre involontariamente vulnerabilità nel codice destinato alla produzione.

Parallelamente, l'attenzione ai test di sicurezza si è intensificata a causa della crescente complessità delle minacce informatiche. Le organizzazioni integrano sempre più spesso misure di sicurezza nei propri flussi di lavoro di Integrazione Continua e Distribuzione Continua (CI/CD) per salvaguardare l'integrità del software.

Il Rapporto sullo stato della CI/CD del 2024 evidenzia che l'integrazione dei test di sicurezza nelle pipeline CI/CD è ormai considerata essenziale per mantenere solide prestazioni di distribuzione. Questa integrazione garantisce che le vulnerabilità di sicurezza vengano identificate e risolte nelle prime fasi del processo di sviluppo, riducendo il rischio di violazioni e migliorando la resilienza complessiva del software.

Questi sviluppi riflettono una tendenza più ampia verso l'integrazione dell'IA e delle considerazioni sulla sicurezza nel nucleo delle pratiche di sviluppo del software, con l'obiettivo di produrre applicazioni più affidabili e sicure in un panorama digitale sempre più complesso.

Tendenze dei team di garanzia della qualità

Nel 2024, i team di garanzia della qualità (QA) si sono evoluti adottando ruoli più dinamici e ibridi, che combinano le responsabilità dei test manuali e automatizzati. Con la continua maturazione delle pratiche agili e DevOps, ci si aspetta che i professionisti QA siano competenti sia nelle tecniche tradizionali di test manuale sia nei moderni framework automatizzati.

Questo approccio ibrido consente ai team di sfruttare i vantaggi dell'intuito umano nei test esplorativi, utilizzando al contempo l'automazione per i casi di test ripetitivi e su larga scala, migliorando l'efficienza e la copertura complessive.

Il World Quality Report 2024 evidenzia che il 72% dei team QA integra ora l'automazione nel proprio flusso di lavoro insieme ai test manuali, per aumentare la capacità di fornire risultati più rapidi e affidabili.

Il passaggio a team interfunzionali è stato altrettanto significativo, spinto dalla necessità di una comunicazione e di una collaborazione fluide tra sviluppatori, tester e personale operativo. Questo approccio integrato garantisce che la qualità sia incorporata durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo, in linea con il principio dello “shift-left”, che mira a identificare e risolvere i problemi nelle prime fasi del processo.

I cambiamenti successivi alla pandemia hanno inoltre rimodellato la composizione e il funzionamento dei team QA. Le strutture dei team sono diventate più flessibili con l'ampia adozione di modelli di lavoro da remoto e ibridi.

Dati recenti del settore indicano che il 49% dei team opera in contesti ibridi, combinando membri in sede e da remoto. Ciò ha portato a un maggiore utilizzo di strumenti avanzati di collaborazione come Jira, TestRail e piattaforme di test basate sul cloud, che supportano la gestione e la reportistica dei test in tempo reale.

Inoltre, mentre i team QA più piccoli (1-5 membri) rimangono comuni in molte organizzazioni, le aziende più grandi stanno ampliando i propri dipartimenti QA per includere ruoli specializzati nell'automazione, nei test di sicurezza e nell'automazione dei test basata sull'IA, riflettendo un investimento più ampio in strategie complete di garanzia della qualità.

Questo cambiamento sottolinea la necessità per i professionisti QA di adattarsi a nuovi strumenti e pratiche collaborative per mantenere produttività e coerenza negli ambienti di lavoro distribuiti.  

Tendenze professionali nella garanzia della qualità

La garanzia della qualità copre molti aspetti e i confini tra la fine dello sviluppo e l'inizio dei test del software possono essere sfumati. Se hai trovato un piano di garanzia della qualità che funziona per te, per il tuo team e per la tua azienda, considerati fortunato.

Se stai leggendo questo articolo, è molto probabile che tu lavori nel QA o che abbia un forte interesse per questo ambito. Se appartieni alla seconda categoria e stai cercando opportunità di lavoro nei test del software, ci sono alcune cose da sapere prima di iniziare.

• Emergere di ruoli specializzati:
  • La domanda di ingegneri QA per IA/ML è aumentata significativamente, spinta dall'adozione di algoritmi di apprendimento automatico e strumenti basati sull'IA nei processi QA. Questi ruoli prevedono la verifica dell'accuratezza e dell'affidabilità dei modelli di IA e lo sviluppo di strategie di test per applicazioni integrate con l'IA.
  • I ruoli di analista dei dati all'interno dei team QA stanno diventando sempre più rilevanti, poiché le aziende si orientano verso approcci incentrati sui dati. I team QA ora si affidano agli analisti dei dati per elaborare e interpretare i dati dei test, consentendo decisioni più informate e previsioni più accurate sulla qualità del software.
  • Anche il ruolo dell'ingegnere DevTestOps ha acquisito slancio, combinando sviluppo, test e operazioni per supportare i test continui nelle pipeline CI/CD e garantire una perfetta integrazione dei test nei flussi di lavoro dello sviluppo.
• Tendenze nella formazione e nell'aggiornamento delle competenze:
  • Nel 2024 si è registrato un notevole aumento dei professionisti QA che investono nell'aggiornamento delle proprie competenze. Molti specialisti QA si sono iscritti a corsi incentrati sui framework di automazione dei test basati sull'IA e sui fondamenti dell'apprendimento automatico per rimanere competitivi.
  • Le piattaforme di apprendimento online hanno registrato un aumento dei corsi relativi a Python per l'automazione, apprendimento automatico per il QA e creazione avanzata di script di test con strumenti come Selenium, TestNG e Cypress. Ciò riflette una spinta più ampia del settore verso l'automazione e la competenza nell'IA.
  • I programmi di certificazione nelle metodologie di test basate sull'IA e nell'analisi dei dati sono diventati popolari anche tra i professionisti QA, indicando un'enfasi a livello di settore sullo sviluppo di competenze in linea con i più recenti progressi tecnologici.
• Requisiti di competenze interfunzionali:
  • La comunicazione e le competenze di collaborazione interfunzionale sono sempre più essenziali. Gli annunci di lavoro QA del 2024 sottolineano la capacità di lavorare a stretto contatto con sviluppatori, data scientist e product manager, evidenziando il valore della versatilità nei moderni ruoli QA.
  • Molte organizzazioni preferiscono ora professionisti QA in grado di passare senza difficoltà dai test manuali a quelli automatizzati e viceversa, determinando un aumento dei corsi e dei programmi di formazione che trattano entrambi gli aspetti in modo completo.

Queste tendenze illustrano l'evoluzione del panorama professionale del QA nelle aziende di test del software, sottolineando l'importanza dell'adattabilità e dell'apprendimento continuo mentre il settore si orienta verso processi più sofisticati e guidati dalla tecnologia.

Tendenze dei bug del software

I bug software sono il peggior nemico di uno sviluppatore, il che rende i tester amici degli sviluppatori (il nemico del mio nemico è mio amico e tutto il resto). I tester svolgono il difficile lavoro di testare, ripetere i test e testarli ancora per trovare i bug software, facendo risparmiare tempo e fatica agli sviluppatori.

• Aumento delle vulnerabilità segnalate:
  • L'uso di componenti open source nello sviluppo software è aumentato notevolmente, contribuendo a un corrispondente incremento delle vulnerabilità segnalate. Molti progetti software integrano librerie e framework open source. Questa ampia adozione ha portato a un'impennata nelle segnalazioni di bug relativi alla sicurezza, poiché questi componenti possono introdurre vulnerabilità non presenti nel codice proprietario.
  • La Open Source Security Foundation (OpenSSF) ha riferito che il numero di vulnerabilità divulgate nei progetti open source è aumentato del 35% rispetto al 2023, riflettendo sia il maggiore utilizzo sia il miglioramento dei meccanismi di segnalazione. Questa tendenza sottolinea l'importanza di implementare rigorosi audit di sicurezza del codice open source e di mantenere aggiornati i database delle vulnerabilità.
  • Gli strumenti che supportano il monitoraggio in tempo reale e l'analisi avanzata per il tracciamento dei bug sono diventati essenziali nelle moderne pratiche di QA. Piattaforme come Sentry, DataDog e Splunk hanno potenziato le proprie capacità analitiche per fornire ai team QA un feedback immediato sulle prestazioni e sugli errori del codice, facilitando il rilevamento e la risoluzione più rapidi.
• Importanza del monitoraggio in tempo reale e del tracciamento dei bug:
  • I team QA fanno ora maggiore affidamento su strumenti che forniscono analisi avanzate e avvisi automatizzati per rilevare le anomalie in tempo reale. Le piattaforme di tracciamento dei bug in tempo reale che si integrano con gli ambienti di sviluppo consentono ai team di individuare e risolvere i problemi prima che raggiungano la produzione.
  • È aumentata la domanda di strumenti di tracciamento dei bug basati sull'IA che utilizzano l'apprendimento automatico per l'analisi predittiva. Questi strumenti possono identificare le potenziali aree del codice soggette a bug e consigliare misure preventive, aiutando i team a dare priorità ai problemi critici.
• Statistiche sulla risoluzione dei bug:
  • Il tempo medio di risoluzione dei bug nel 2024 è migliorato, soprattutto nelle organizzazioni che adottano pratiche di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD). I team DevOps ad alte prestazioni risolvono i bug molto più rapidamente rispetto a quelli che non utilizzano metodologie CI/CD, in genere entro 24-48 ore per i problemi ad alta priorità.
  • I tipi di bug più comuni nel 2024 includono le vulnerabilità legate alle dipendenze, derivanti dai componenti open source, e gli errori di configurazione introdotti durante cicli di sviluppo rapidi. Questi bug vengono spesso risolti rapidamente negli ambienti con test automatizzati integrati nelle pipeline CI/CD.
  • I bug di sicurezza rimangono una delle principali preoccupazioni e la maggior parte dei problemi segnalati nel QA riguarda vulnerabilità di sicurezza. Questa tendenza sottolinea l'importanza di integrare i test di sicurezza nelle prime fasi del processo di sviluppo, per individuare questi problemi prima che passino alle fasi successive.

Per rimanere all'avanguardia, i team QA devono adottare strumenti avanzati di tracciamento dei bug, integrare il monitoraggio in tempo reale e concentrarsi sul mantenimento di dipendenze sicure e aggiornate, così da mitigare efficacemente le vulnerabilità.

Oltre a eseguire test per individuare i bug software, i tester svolgono anche test sui database, un processo completamente diverso ma comunque fondamentale. 

Qual è il prossimo passo?

Tentare di creare un piano o una strategia di QA senza dati può essere difficile: quindi non farlo! Le tendenze che ho illustrato in questo articolo dovrebbero fornire una buona base per iniziare. 

Le competenze di garanzia della qualità cambiano continuamente: resta vigile per individuare quei bug e trovarli tempestivamente. Iscriviti alla newsletter di The CTO Club per ricevere gli ultimi consigli e le migliori pratiche sul QA software!