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 AI, 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 data om kvalitetssikring kan bidra til å forutsi nye beste praksiser og metoder. Derfor har vi gått gjennom de nyeste rapportene og undersøkelsene for å finne den mest relevante statistikken for deg og kvalitetssikringsteamet 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 kvalitetssikringsvennene 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.
Bruken av AI-drevne testverktøy har i betydelig grad endret landskapet for programvaretesting. 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 konsistent brukergrensesnitt på tvers av ulike plattformer og enheter.
I tillegg til disse har AI-baserte alternativer til tradisjonelle verktøy som Selenium dukket opp, og de tilbyr mer intelligente og tilpasningsdyktige testløsninger. Functionize kombinerer for eksempel AI med skybasert testing for å gjennomføre ende-til-ende-tester som kan reparere seg selv og kjøres i stor skala.
Ifølge en undersøkelse fra McKinsey i 2024 har bruken 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 testscenarier, tilpasse seg endringer i applikasjonen som testes og gi prediktiv innsikt som tradisjonelle verktøy kanskje ikke kan tilby. Derfor investerer organisasjoner stadig mer i disse avanserte løsningene for å forbedre kvalitetssikringsprosessene sine og levere programvareprodukter av høyere kvalitet.
10 De beste verktøyene for programvaretesting for kvalitetssikringsteam!
Have an account? Log In
Trender innen programvaretestingsteknikker
Uten en metode for programvaretesting som veileder arbeidet ditt, er testing som å vandre målløst 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 programvaretestingsteknikkene å utvikle seg for å møte kravene til raskere utviklingssykluser og resultater av høy kvalitet.
- Kontinuerlig testing i DevOps-pipelines har blitt en fast bestanddel, slik at team kan identifisere og håndtere potensielle problemer så tidlig som mulig i programvareutviklingslivssyklusen. Denne tilnærmingen integrerer testing i alle faser av pipelinen, noe som gir tilbakemeldinger i sanntid og umiddelbar oppdagelse av feil, og sikrer at kodeendringer raskt blir verifisert 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 testings rolle som en viktig praksis for å opprettholde kvalitet ved hyppige lanseringer.
- Testing tidlig i utviklingsprosessen har også fått betydelig utbredelse, ettersom flere selskaper legger større vekt på å forhindre 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 samarbeid mellom utviklere og kvalitetssikringsteam. I 2024 rapporterte 68 % av fagpersoner innen kvalitetssikring at de innarbeidet prinsipper for tidlig testing i prosjektene sine, en økning fra tidligere år ettersom flere organisasjoner innser fordelene ved å opprettholde en sømløs utviklingssyklus.
- Modellbasert testing (MBT) og rammeverk for atferdsdrevet utvikling (BDD) driver også denne endringen innen programvaretestingsteknikker. MBT muliggjør automatisering av testtilfeller basert på modeller som representerer den ønskede programvareatferden, og tilbyr en systematisk tilnærming til testdekning. Dette er spesielt nyttig i komplekse systemer der det er avgjørende å sikre at alle brukerbaner testes. MBT har fått økt oppslutning 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 kommunikasjonsgapet mellom tekniske team og ikke-tekniske interessenter. Ved å bruke konstruksjoner på 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 overgangen til 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 trender innen utvikling former testpraksis direkte. Denne innsikten gir viktig kontekst om utviklernes arbeidsflyter og prioriteringer.
I 2024 har integreringen av generativ kunstig intelligens i programvareutvikling i betydelig grad endret prosessene for koding og kvalitetssikring. Store språkmodeller (LLM-er) som GPT har blitt sentrale i automatisering av kodegenerering og feildeteksjon. Googles administrerende direktør Sundar Pichai rapporterte at over 25 % av selskapets nye kode nå genereres av kunstig intelligens, noe som understreker teknologiens økende innflytelse.
Disse KI-modellene hjelper utviklere ved å skrive testtilfeller og automatisere repetitive kvalitetssikringsoppgaver, noe som øker effektiviteten og reduserer menneskelige feil. Innføringen av KI i koding har imidlertid skapt bekymring for sikkerheten til automatiserte programmeringsverktøy, ettersom de utilsiktet kan introdusere sårbarheter i kode som er klar for 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.
Rapporten Tilstanden for CI/CD 2024 fremhever at innarbeiding av sikkerhetstester i CI/CD-pipeliner nå anses som avgjørende for å opprettholde robust ytelse ved utrulling. Denne integreringen sikrer at sikkerhetssårbarheter identifiseres og håndteres tidlig i utviklingsprosessen, noe som reduserer risikoen for sikkerhetsbrudd og styrker programvarens samlede motstandsdyktighet.
Disse utviklingstrekkene gjenspeiler en bredere trend mot å integrere KI og sikkerhetshensyn i kjernen av programvareutviklingspraksis, med mål om å produsere mer pålitelige og sikre applikasjoner i et stadig mer komplekst digitalt landskap.
More Articles
Trender innen kvalitetssikringsteam
I 2024 har kvalitetssikringsteam 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 det at fagpersoner innen kvalitetssikring behersker 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 testtilfeller og testtilfeller i stor skala. Dette forbedrer den samlede effektiviteten og testdekningen.
Den globale kvalitetsrapporten for 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 bygges inn gjennom hele utviklingslivssyklusen, i tråd med prinsippet om å flytte kvalitetssikringen til et tidligere tidspunkt, som tar sikte på å identifisere og håndtere problemer tidlig i prosessen.
Endringer etter pandemien har også omformet sammensetningen og driften av QA-team. Teamstrukturene har blitt mer fleksible med den utbredte bruken av fjernarbeid og hybride arbeidsmodeller.
Nyere bransjedata viser at 49 % av teamene arbeider i hybride omgivelser, med en kombinasjon av medlemmer som jobber på stedet og eksternt. Dette har ført til økt bruk av avanserte samarbeidsverktøy som Jira, TestRail og skybaserte testplattformer som støtter sanntidsstyring av tester og rapportering.
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 investering i helhetlige strategier for kvalitetssikring.
Denne endringen understreker behovet for at QA-fagfolk tilpasser seg nye verktøy og samarbeidsmetoder for å opprettholde produktivitet og samordning i distribuerte arbeidsmiljøer.
Trender for jobber innen kvalitetssikring
Kvalitetssikring dekker mange områder, og grensene mellom der utviklingen slutter og programvaretestingen begynner, kan være uklare. Hvis du har funnet en plan for kvalitetssikring som fungerer for deg, teamet ditt og virksomheten din, kan du regne deg som heldig.
Hvis du leser dette, er det en god sjanse 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 setter i gang.
- Fremveksten 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 samt å utvikle teststrategier for applikasjoner som integrerer AI.
- Dataanalytikerroller i QA-team blir stadig mer fremtredende etter hvert som selskaper går over til datasentriske tilnærminger. QA-team er nå avhengige av dataanalytikere for å behandle og tolke testdata, noe som muliggjør mer informerte beslutninger og prediktiv innsikt i programvarekvalitet.
- Rollen som DevTestOps-ingeniør har også fått større utbredelse. Den kombinerer utvikling, testing og drift for å støtte kontinuerlig testing i CI/CD-pipelines 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 testskripting med verktøy som Selenium, TestNG og Cypress. Dette gjenspeiler et bredere bransjefokus på 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 samsvarer med den nyeste teknologiske utviklingen.
- Krav til tverrfunksjonell kompetanse:
- Kommunikasjon og tverrfunksjonelle samarbeidsevner blir stadig viktigere. Stillingsannonser for QA i 2024 fremhever evnen til å samarbeide tett med utviklere, dataforskere og produktledere, noe som viser 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 deler på en helhetlig måte.