Trender innen programvaretesting: nyeste teknologi for kvalitetssikring, statistikk og data

Trender utvikler seg raskt innen programvareutvikling og programvaretesting. Når vi går inn i 2025, er det vanskelig å forutsi hvordan kvalitetssikring og testing vil se ut. 

Med fremskritt innen kunstig intelligens, smidige metoder og automatiserte testverktøy som former bransjen, hjelper det teamene å forstå disse endringene slik at de kan levere programvare av høy kvalitet på en effektiv måte.

Trender innen programvaretesting og QA-data kan bidra til å forutsi nye beste praksiser og metoder, så vi har gått gjennom de nyeste rapportene og undersøkelsene for å finne den mest relevante statistikken for deg og QA-teamet ditt.

Enten du leder et team, utfører kvalitetsplanlegging eller selv er tester, vil trendene innen programvaretesting i denne artikkelen gi deg innsikt (eller en interessant detalj du kan imponere QA-vennene dine med) i trender du kan bruke i programvaretestprosessen.

Trender innen verktøy for programvaretesting

Verktøy for programvaretesting er avgjørende for testing og kvalitetssikring. De kan hjelpe testere med å finne feil og fremskynde testprosessen, slik at programvaren kan lanseres raskere.

Innføringen av AI-drevne testverktøy har endret landskapet for programvaretesting betydelig. Verktøy som Testim og Applitools har fått stor utbredelse ved å utnytte maskinlæring til å forbedre testautomatisering og prediktiv analyse innen kvalitetssikring (QA).

Testim bruker AI til å opprette og vedlikeholde automatiserte tester, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for å utvikle og vedlikeholde tester. På samme måte bruker Applitools AI-drevet visuell validering for å sikre et konsekvent brukergrensesnitt på tvers av ulike plattformer og enheter.

I tillegg til disse har AI-baserte alternativer til tradisjonelle verktøy som Selenium dukket opp, og tilbyr mer intelligente og tilpasningsdyktige testløsninger. Functionize kombinerer for eksempel AI med skybasert testing for å gjennomføre ende-til-ende-tester som er selvreparerende og kan kjøres i stor skala.

Ifølge en undersøkelse fra McKinsey i 2024 har innføringen av AI i minst én forretningsfunksjon økt til 72 %, noe som viser en betydelig økning i integreringen av AI-teknologier på tvers av bransjer. Denne økningen gjenspeiler en stadig større forståelse av AIs potensial til å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i programvaretestprosesser.

Overgangen til AI-drevne testverktøy skyldes deres evne til å håndtere komplekse testsituasjoner, tilpasse seg endringer i applikasjonen som testes og gi prediktiv innsikt som tradisjonelle verktøy kanskje ikke kan tilby. Derfor investerer organisasjoner i stadig større grad i disse avanserte løsningene for å forbedre QA-prosessene sine og levere programvareprodukter av høyere kvalitet.

Trender innen programvaretestmetoder

Uten en metode for programvaretesting som veileder arbeidet ditt, er testing som å vandre planløst i retning av en produktlansering – du tror du kommer et sted, men du kommer aldri nærmere fordi du ikke kan se hvor på stien du befinner deg.

I 2024 fortsetter programvaretestmetodene å utvikle seg for å møte kravene til raskere utviklingssykluser og resultater av høy kvalitet.

• Kontinuerlig testing i DevOps-rørledninger har blitt en fast bestanddel, noe som gjør det mulig for team å identifisere og håndtere potensielle problemer så tidlig som mulig i programvareutviklingslivssyklusen. Denne tilnærmingen integrerer testing i alle faser av rørledningen, noe som gir tilbakemeldinger i sanntid og umiddelbar feildeteksjon, og sikrer at kodeendringer raskt verifiseres før man går videre. Ifølge nyere bransjerapporter har over 80 % av organisasjoner som praktiserer DevOps nå integrert kontinuerlig testing i arbeidsflytene sine, noe som understreker at dette er en viktig praksis for å opprettholde kvalitet ved hyppige leveranser.
• Venstreforskyvningstesting har også fått betydelig utbredelse ettersom flere selskaper legger større vekt på å forebygge feil enn å oppdage dem. Ved å flytte testingen tidligere i utviklingsprosessen oppdager team problemer ved kilden – under innsamling av krav, design og de innledende kodingsfasene. Denne proaktive metoden reduserer ikke bare kostnadene og tiden knyttet til feilrettinger sent i prosessen, men støtter også samarbeidet mellom utviklere og QA-team. I 2024 oppga 68 % av QA-fagfolk at de innarbeidet venstreforskyvningsprinsipper i prosjektene sine, en økning fra tidligere år etter hvert som flere organisasjoner innser fordelene ved å opprettholde en sømløs utviklingssyklus.
• Modellbasert testing (MBT) og rammeverk for atferdsdrevet utvikling (BDD) driver denne endringen i programvaretestingsteknikker videre. MBT gjør det mulig å automatisere testtilfeller basert på modeller som representerer den ønskede programvareatferden, og gir en systematisk tilnærming til testdekning. Dette er særlig nyttig i komplekse systemer der det er avgjørende å sikre at alle brukerbaner testes. MBT har fått økt utbredelse på grunn av effektiviteten ved generering av store mengder automatiserte testtilfeller med minimal manuell inngripen. BDD blir på sin side stadig mer populært fordi det bygger bro over kommunikasjonsgap mellom tekniske team og ikke-tekniske interessenter. Ved å bruke konstruksjoner i naturlig språk til å skrive testscenarioer knytter BDD testmålene til forretningsmål og brukerforventninger. I 2024 har over 60 % av smidige team tatt i bruk BDD for å styrke samarbeidet og sikre at programvarens atferd samsvarer tett med brukernes behov.

Disse trendene illustrerer samlet dreiningen mot mer integrerte, samarbeidsorienterte og automatiserte teststrategier som prioriterer tidlig oppdagelse og omfattende validering, slik at team kan levere bedre programvare raskere.

Trender innen programvareutvikling og testing

Programvaretesting er uløselig knyttet til programvareutvikling, og utviklingstrender former testpraksis direkte. Denne innsikten gir viktig kontekst for utviklernes arbeidsflyter og prioriteringer.

I 2024 har integreringen av generativ KI i programvareutvikling forvandlet prosessene for koding og kvalitetssikring betydelig. Store språkmodeller (LLM-er) som GPT har blitt avgjørende for å automatisere kodegenerering og feildeteksjon. Sundar Pichai, Googles toppsjef, rapporterte bemerkelsesverdig nok at over 25 % av selskapets nye kode nå genereres av KI, noe som understreker teknologiens økende innflytelse.

Disse KI-modellene hjelper utviklere ved å skrive testtilfeller og automatisere repetitive QA-oppgaver, noe som øker effektiviteten og reduserer menneskelige feil. Innføringen av KI i koding har imidlertid skapt bekymring rundt sikkerheten til automatiserte programmeringsverktøy, ettersom de utilsiktet kan introdusere sårbarheter i kode som skal settes i produksjon.

Samtidig har fokuset på sikkerhetstesting blitt intensivert på grunn av den økende kompleksiteten i cybertrusler. Organisasjoner integrerer i stadig større grad sikkerhetstiltak i arbeidsflytene for kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig levering (CI/CD) for å beskytte programvareintegriteten.

2024-rapporten om statusen for CI/CD fremhever at innarbeiding av sikkerhetstester i CI/CD-rørledninger nå anses som avgjørende for å opprettholde robust ytelse ved distribusjon. Denne integreringen sikrer at sikkerhetssårbarheter identifiseres og håndteres tidlig i utviklingsprosessen, noe som reduserer risikoen for datainnbrudd og forbedrer programvarens motstandsdyktighet generelt.

Disse utviklingstrekkene gjenspeiler en bredere trend mot å bygge inn KI- og sikkerhetshensyn i kjernen av programvareutviklingspraksis, med mål om å produsere mer pålitelige og sikre applikasjoner i et stadig mer komplekst digitalt landskap.

Trender innen kvalitetssikringsteam

I 2024 har kvalitetssikringsteam (QA-team) utviklet seg til å ta i bruk mer dynamiske og hybride roller som kombinerer ansvar for manuell og automatisert testing. Etter hvert som smidige metoder og DevOps-praksis fortsetter å modnes, forventes QA-fagfolk å beherske både tradisjonelle manuelle testteknikker og moderne automatiserte rammeverk.

Denne hybride tilnærmingen gjør det mulig for team å dra nytte av menneskelig innsikt i utforskende testing, samtidig som automatisering brukes til repetitive og omfattende testtilfeller, noe som forbedrer den samlede effektiviteten og dekningen.

Verdensrapporten om kvalitet 2024 fremhever at 72 % av QA-teamene nå integrerer automatisering i arbeidsflyten sin sammen med manuell testing for å øke kapasiteten til å levere raskere og mer pålitelige resultater.

Overgangen til tverrfunksjonelle team har også vært en betydelig trend, drevet av behovet for sømløs kommunikasjon og samarbeid mellom utviklere, testere og driftspersonell. Denne integrerte tilnærmingen sikrer at kvalitet er innebygd gjennom hele utviklingslivssyklusen, i tråd med «venstreforskyvningsprinsippet», som har som mål å identifisere og løse problemer tidlig i prosessen.

Endringene etter pandemien har også formet sammensetningen og driften av QA-team. Teamstrukturer har blitt mer fleksible med den utbredte innføringen av fjernarbeid og hybride arbeidsmodeller.

Nyere bransjedata viser at 49 % av teamene arbeider i hybride omgivelser, med en kombinasjon av ansatte på arbeidsplassen og eksternt. Dette har ført til økt bruk av avanserte samarbeidsverktøy som Jira, TestRail og skybaserte testplattformer som støtter sanntidsstyring og rapportering av tester.

Selv om mindre QA-team (1–5 medlemmer) fortsatt er vanlige i mange organisasjoner, utvider større virksomheter QA-avdelingene sine med spesialiserte roller innen automatisering, sikkerhetstesting og AI-basert testautomatisering. Dette gjenspeiler en bredere satsing på helhetlige kvalitetssikringsstrategier.

Denne endringen understreker behovet for at QA-fagfolk tilpasser seg nye verktøy og samarbeidspraksiser for å opprettholde produktivitet og samordning i distribuerte arbeidsmiljøer.  

Trender innen jobber i kvalitetssikring

Kvalitetssikring dekker mange områder, og grensene mellom der utviklingen slutter og programvaretestingen begynner, kan være uklare. Hvis du har funnet en kvalitetssikringsplan som fungerer for deg, teamet ditt og virksomheten din, kan du regne deg som heldig.

Hvis du leser dette, er det gode sjanser for at du enten jobber med QA eller har en sterk interesse for fagfeltet. Hvis det siste gjelder deg og du ser etter jobber innen programvaretesting, er det noen ting du bør vite før du begynner.

• Fremvekst av spesialiserte roller:
  • Etterspørselen etter AI/ML QA-ingeniører har økt betydelig, drevet av innføringen av maskinlæringsalgoritmer og AI-drevne verktøy i QA-prosesser. Disse rollene innebærer å sikre nøyaktigheten og påliteligheten til AI-modeller og å utvikle teststrategier for applikasjoner med integrert AI.
  • Dataanalytikerroller i QA-team blir stadig mer fremtredende etter hvert som selskaper går over til datasentrerte tilnærminger. QA-team er nå avhengige av dataanalytikere for å behandle og tolke testdata, noe som muliggjør mer informerte beslutninger og prediktiv innsikt for programvarekvalitet.
  • Rollen som DevTestOps-ingeniør har også fått større utbredelse. Den kombinerer utvikling, testing og drift for å støtte kontinuerlig testing i CI/CD-rørledninger og sikre sømløs integrering av testing i utviklingsarbeidsflyter.
• Trender innen kompetanseheving og utdanning:
  • I 2024 har det vært en merkbar økning i antallet QA-fagfolk som investerer i kompetanseheving. Mange QA-spesialister har meldt seg på kurs med fokus på AI-drevne rammeverk for testautomatisering og grunnleggende maskinlæring for å holde seg konkurransedyktige.
  • Nettbaserte læringsplattformer har opplevd en kraftig økning i kurs knyttet til Python for automatisering, maskinlæring for QA og avansert testscripting med verktøy som Selenium, TestNG og Cypress. Dette gjenspeiler et bredere press i bransjen mot automatisering og AI-kompetanse.
  • Sertifiseringsprogrammer innen AI-baserte testmetoder og dataanalyse har også blitt populære blant QA-fagfolk. Dette viser at bransjen som helhet legger vekt på å bygge kompetanse som er i tråd med den nyeste teknologiske utviklingen.
• Krav til tverrfunksjonell kompetanse:
  • Kommunikasjon og tverrfunksjonell samarbeidsevne blir stadig viktigere. Stillingsannonser for QA i 2024 legger vekt på evnen til å samarbeide tett med utviklere, dataforskere og produktledere, noe som fremhever verdien av allsidighet i moderne QA-roller.
  • Mange organisasjoner foretrekker nå QA-fagfolk som kan gå sømløst mellom manuell og automatisert testing, noe som har ført til en økning i kurs og opplæringsprogrammer som dekker begge aspektene på en helhetlig måte.

Disse trendene illustrerer utviklingen innen QA-jobber i programvaretestselskaper og understreker betydningen av tilpasningsevne og kontinuerlig læring etter hvert som sektoren beveger seg mot mer sofistikerte, teknologidrevne prosesser.

Trender innen programvarefeil

Programvarefeil er en utviklers verste fiende, noe som gjør testere til utviklerens venn (min fiendes fiende er min venn og alt det der). Testere gjør det harde arbeidet med å teste, teste på nytt og teste igjen for å finne programvarefeil, noe som sparer utviklere for tid og innsats.

• Økning i rapporterte sårbarheter:
  • Bruken av komponenter med åpen kildekode i programvareutvikling har økt kraftig, noe som har bidratt til en tilsvarende økning i rapporterte sårbarheter. Mange programvareprosjekter integrerer biblioteker og rammeverk med åpen kildekode. Denne utbredte bruken har ført til en kraftig økning i sikkerhetsrelaterte feilrapporter, ettersom disse komponentene kan introdusere sårbarheter som ikke finnes i proprietær kode.
  • Open Source Security Foundation (OpenSSF) rapporterte at antallet sårbarheter som ble offentliggjort i prosjekter med åpen kildekode, økte med 35 % sammenlignet med 2023. Dette gjenspeiler både den økte bruken og forbedrede rapporteringsmekanismer. Denne trenden understreker hvor viktig det er å gjennomføre grundige sikkerhetsrevisjoner av åpen kildekode og vedlikeholde oppdaterte sårbarhetsdatabaser.
  • Verktøy som støtter overvåking i sanntid og avansert analyse for feilsporing, har blitt avgjørende i moderne QA-praksis. Plattformer som Sentry, DataDog og Splunk har forbedret analysemulighetene sine for å gi QA-team umiddelbare tilbakemeldinger om kodeytelse og feil, noe som legger til rette for raskere oppdagelse og løsning.
• Betydningen av sanntidsovervåking og feilsporing:
  • QA-team baserer seg nå i større grad på verktøy som tilbyr avansert analyse og automatiserte varsler for å oppdage avvik i sanntid. Plattformer for feilsporing i sanntid som integreres med utviklingsmiljøer, gjør det mulig for team å oppdage og løse problemer før de når produksjonsmiljøet.
  • Etterspørselen etter AI-drevne verktøy for feilsporing som bruker maskinlæring til prediktiv analyse, har økt. Disse verktøyene kan identifisere potensielle deler av koden som er utsatt for feil, og anbefale forebyggende tiltak, slik at team kan prioritere kritiske problemer.
• Statistikk for feilretting:
  • Den gjennomsnittlige tiden det tar å løse feil, ble bedre i 2024, særlig i organisasjoner som tar i bruk praksiser for kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig utrulling (CI/CD). Høytytende DevOps-team løser feil mye raskere enn team som ikke bruker CI/CD-metodikk, vanligvis innen 24–48 timer for høyt prioriterte problemer.
  • De vanligste feiltypene i 2024 omfatter avhengighetsrelaterte sårbarheter som stammer fra komponenter med åpen kildekode, samt konfigurasjonsfeil som introduseres under raske utviklingssykluser. Disse feilene håndteres ofte raskt i miljøer med automatisert testing integrert i CI/CD-pipelines.
  • Sikkerhetsfeil er fortsatt en av de største bekymringene, og de fleste rapporterte problemene i QA er knyttet til sikkerhetssårbarheter. Denne trenden understreker hvor viktig det er å integrere sikkerhetstesting tidlig i utviklingsprosessen for å oppdage disse problemene før de utvikler seg videre til senere stadier.

For å ligge i forkant må QA-team ta i bruk avanserte verktøy for feilsporing, integrere sanntidsovervåking og fokusere på å opprettholde sikre, oppdaterte avhengigheter for å redusere sårbarheter på en effektiv måte.

I tillegg til å teste for programvarefeil utfører testere også databasetesting, en helt annen, men fortsatt viktig prosess. 

Hva skjer videre?

Det kan være vanskelig å forsøke å lage en QA-plan eller -strategi uten data – så ikke gjør det! Trendene jeg har gått gjennom i denne artikkelen, bør gi et godt utgangspunkt for å komme i gang. 

Ferdigheter innen kvalitetssikring er stadig i endring – vær oppmerksom for å oppdage disse feilene og ta dem tidlig. Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for de nyeste tipsene og beste praksisene innen programvare-QA!