Trends veranderen snel in softwareontwikkeling en softwaretesten. Nu we 2025 naderen, is het moeilijk te voorspellen hoe kwaliteitsborging en testen zich zullen ontwikkelen.
Met ontwikkelingen op het gebied van AI, agilemethodologieën en geautomatiseerde testtools die de sector vormgeven, helpt inzicht in deze verschuivingen teams om efficiënt software van hoge kwaliteit te leveren.
Trends op het gebied van softwaretesten en QA-gegevens kunnen helpen om opkomende best practices en methodologieën te voorspellen. Daarom hebben we de nieuwste rapporten en enquêtes doorgespit om de meest relevante statistieken voor jou en je QA-team te vinden.
Of je nu een team leidt, kwaliteitsplanning uitvoert of zelf tester bent, de trends op het gebied van softwaretesten in dit artikel bieden inzicht (of een interessant weetje om indruk te maken op je QA-vrienden) in trends die je kunt gebruiken in je softwaretestproces.
Trends in softwaretesttools
Softwaretesttools zijn essentieel voor testen en kwaliteitsborging. Ze kunnen testers helpen bugs te vinden en het testproces te versnellen, zodat software sneller kan worden gelanceerd.
De toepassing van AI-aangedreven testtools heeft het landschap van softwaretesten ingrijpend veranderd. Tools zoals Testim en Applitools hebben aanzienlijk aan populariteit gewonnen door machine learning te gebruiken om testautomatisering en voorspellende analyses binnen kwaliteitsborging (QA) te verbeteren.
Testim gebruikt AI om geautomatiseerde tests te maken en te onderhouden, waardoor de tijd en moeite die nodig zijn voor testontwikkeling en -onderhoud afnemen. Op vergelijkbare wijze gebruikt Applitools AI-gestuurde visuele validatie om consistentie van de gebruikersinterface op verschillende platforms en apparaten te waarborgen.
Naast deze tools zijn er AI-gebaseerde alternatieven voor traditionele tools zoals Selenium ontstaan, die intelligentere en adaptievere testoplossingen bieden. Functionize combineert bijvoorbeeld AI met cloudgebaseerd testen om end-to-endtests uit te voeren die zichzelf herstellen en op schaal kunnen worden uitgevoerd.
Volgens een enquête uit 2024 van McKinsey is de toepassing van AI in ten minste één bedrijfsfunctie gestegen tot 72%. Dit wijst op een aanzienlijke toename van de integratie van AI-technologieën in verschillende sectoren. Deze stijging weerspiegelt de groeiende erkenning van het potentieel van AI om efficiëntie en nauwkeurigheid in softwaretestprocessen te verbeteren.
De verschuiving naar AI-gestuurde testtools wordt gedreven door hun vermogen om complexe testsituaties af te handelen, zich aan te passen aan veranderingen in de applicatie die wordt getest en voorspellende inzichten te bieden die traditionele tools mogelijk niet kunnen leveren. Daarom investeren organisaties steeds vaker in deze geavanceerde oplossingen om hun QA-processen te verbeteren en softwareproducten van hogere kwaliteit te leveren.
10 De beste softwaretesttools voor QA'ers!
Have an account? Log In
Trends in softwaretesttechnieken
Zonder een softwaretestmethodologie om je werk te begeleiden, lijkt testen op doelloos rondzwerven in de richting van een productlancering – je denkt dat je ergens komt, maar je komt nooit dichterbij omdat je niet kunt zien waar je je op het pad bevindt.
In 2024 blijven softwaretesttechnieken zich ontwikkelen om te voldoen aan de eisen van snellere ontwikkelcycli en hoogwaardige resultaten.
- Continu testen binnen DevOps-pijplijnen is een vaste waarde geworden, waardoor teams potentiële problemen zo vroeg mogelijk in de levenscyclus van softwareontwikkeling kunnen identificeren en aanpakken. Deze aanpak integreert testen in elke fase van de pijplijn, waardoor feedback in realtime en onmiddellijke foutdetectie mogelijk worden en codewijzigingen snel worden geverifieerd voordat ze verdergaan. Volgens recente rapporten uit de sector heeft meer dan 80% van de organisaties die DevOps toepassen continu testen inmiddels in hun workflows geïntegreerd, wat de rol ervan als essentiële praktijk voor het handhaven van kwaliteit bij snelle releases bevestigt.
- Shift-left-testen wordt eveneens op grote schaal toegepast, omdat meer bedrijven de nadruk leggen op het voorkomen van defecten in plaats van het opsporen ervan. Door testen eerder in het ontwikkelingsproces uit te voeren, ontdekken teams problemen bij de bron: tijdens het verzamelen van vereisten, het ontwerp en de eerste coderingsfasen. Deze proactieve methodologie vermindert niet alleen de kosten en tijd die gepaard gaan met het oplossen van fouten in een laat stadium, maar ondersteunt ook de samenwerking tussen ontwikkelaars en QA-teams. In 2024 meldde 68% van de QA-professionals dat zij shift-left-principes in hun projecten toepasten, een stijging ten opzichte van voorgaande jaren nu meer organisaties de voordelen ervan inzien voor het behouden van een soepel ontwikkelingsproces.
- Modelgebaseerd testen (MBT) en raamwerken voor gedragsgestuurde ontwikkeling (BDD) stimuleren deze verschuiving in softwaretesttechnieken verder. Met MBT kunnen testgevallen worden geautomatiseerd op basis van modellen die het gewenste softwaregedrag weergeven, wat een systematische aanpak van testdekking biedt. Dit is vooral nuttig bij complexe systemen waarin het van cruciaal belang is om ervoor te zorgen dat alle gebruikerspaden worden getest. MBT heeft aan populariteit gewonnen vanwege de efficiëntie waarmee grote aantallen geautomatiseerde testgevallen kunnen worden gegenereerd met minimale handmatige tussenkomst. BDD blijft daarentegen aan populariteit winnen omdat het communicatiekloven tussen technische teams en niet-technische belanghebbenden overbrugt. Door natuurlijke-taalconstructies te gebruiken voor het schrijven van testscenario's, stemt BDD testdoelen af op bedrijfsdoelstellingen en gebruikersverwachtingen. In 2024 heeft meer dan 60% van de agile teams BDD ingevoerd om de samenwerking te verbeteren en ervoor te zorgen dat softwaregedrag nauw aansluit bij de behoeften van gebruikers.
Deze trends illustreren gezamenlijk de verschuiving naar meer geïntegreerde, samenwerkingsgerichte en geautomatiseerde teststrategieën die prioriteit geven aan vroegtijdige detectie en uitgebreide validatie, waardoor teams betere software sneller kunnen opleveren.
Trends in softwareontwikkeling en testen
Softwaretesten zijn intrinsiek verbonden met softwareontwikkeling, waarbij trends in ontwikkeling de testpraktijken rechtstreeks vormgeven. Deze inzichten bieden cruciale context over workflows en prioriteiten van ontwikkelaars.
In 2024 heeft de integratie van generatieve AI in softwareontwikkeling de processen voor codering en kwaliteitsborging aanzienlijk veranderd. Grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT zijn essentieel geworden voor het automatiseren van codegeneratie en foutdetectie. Sundar Pichai, de CEO van Google, meldde dat meer dan 25% van de nieuwe code van het bedrijf nu door AI wordt gegenereerd, wat de groeiende invloed van de technologie onderstreept.
Deze AI-modellen helpen ontwikkelaars bij het schrijven van testgevallen en het automatiseren van repetitieve QA-taken, waardoor de efficiëntie toeneemt en menselijke fouten worden verminderd. De invoering van AI bij het coderen heeft echter zorgen gewekt over de beveiliging van geautomatiseerde programmeertools, omdat deze onbedoeld kwetsbaarheden kunnen introduceren in code die klaar is voor productie.
Tegelijkertijd is de nadruk op beveiligingstesten toegenomen door de steeds complexere cyberdreigingen. Organisaties integreren beveiligingsmaatregelen steeds vaker in hun workflows voor continue integratie en continue implementatie (CI/CD) om de integriteit van software te beschermen.
Het Rapport over de staat van CI/CD 2024 benadrukt dat het opnemen van beveiligingstests in CI/CD-pijplijnen nu als essentieel wordt beschouwd voor het handhaven van robuuste implementatieprestaties. Deze integratie zorgt ervoor dat beveiligingskwetsbaarheden vroeg in het ontwikkelingsproces worden geïdentificeerd en aangepakt, waardoor het risico op inbreuken afneemt en de algehele veerkracht van de software toeneemt.
Deze ontwikkelingen weerspiegelen een bredere trend waarbij AI en beveiligingsoverwegingen worden verankerd in de kern van softwareontwikkelingspraktijken, met als doel betrouwbaardere en veiligere applicaties te produceren in een steeds complexer digitaal landschap.
Trends binnen kwaliteitsborgingsteams
In 2024 zijn kwaliteitsborgingsteams (QA) geëvolueerd en hebben ze meer dynamische en hybride rollen aangenomen waarin verantwoordelijkheden voor handmatig en geautomatiseerd testen worden gecombineerd. Naarmate agile- en DevOps-praktijken verder volwassen worden, wordt van QA-professionals verwacht dat zij zowel traditionele handmatige testtechnieken als moderne geautomatiseerde raamwerken beheersen.
Dankzij deze hybride aanpak kunnen teams de voordelen van menselijk inzicht bij verkennend testen benutten en tegelijkertijd automatisering inzetten voor repetitieve en grootschalige testgevallen, waardoor de algehele efficiëntie en dekking verbeteren.
Het 2024 Wereldkwaliteitsrapport benadrukt dat 72% van de QA-teams automatisering inmiddels in hun werkproces integreren naast handmatig testen om hun vermogen te vergroten om sneller en betrouwbaardere resultaten te leveren.
De verschuiving naar crossfunctionele teams is eveneens een belangrijke trend geweest, gedreven door de behoefte aan naadloze communicatie en samenwerking tussen ontwikkelaars, testers en operationeel personeel. Deze geïntegreerde aanpak zorgt ervoor dat kwaliteit gedurende de gehele ontwikkelingslevenscyclus wordt ingebed, in lijn met het principe van vroegtijdige kwaliteitscontrole, dat erop gericht is problemen vroeg in het proces te identificeren en aan te pakken.
Verschuivingen na de pandemie hebben ook de samenstelling en werkwijze van QA-teams veranderd. Teamstructuren zijn flexibeler geworden door de grootschalige invoering van modellen voor werken op afstand en hybride werken.
Recente gegevens uit de sector wijzen erop dat 49% van de teams hybride werkt, met een combinatie van medewerkers op locatie en op afstand. Dit heeft geleid tot een toenemend gebruik van geavanceerde samenwerkingstools zoals Jira, TestRail en cloudgebaseerde testplatforms die realtime testbeheer en rapportage ondersteunen.
Bovendien blijven kleinere QA-teams (1-5 leden) in veel organisaties gebruikelijk, terwijl grotere ondernemingen hun QA-afdelingen uitbreiden met gespecialiseerde functies op het gebied van automatisering, beveiligingstesten en AI-gebaseerde testautomatisering. Dit weerspiegelt een bredere investering in uitgebreide strategieën voor kwaliteitsborging.
Deze verschuiving onderstreept de noodzaak voor QA-professionals om zich aan nieuwe tools en samenwerkingspraktijken aan te passen om productiviteit en samenhang in gedistribueerde werkomgevingen te behouden.
Trends op het gebied van kwaliteitsborgingsfuncties
Kwaliteitsborging omvat veel aspecten en de grenzen tussen waar ontwikkeling eindigt en softwaretesten begint, kunnen vaag zijn. Als je een kwaliteitsborgingsplan hebt gevonden dat werkt voor jou, je team en je bedrijf, mag je jezelf gelukkig prijzen.
Als je dit leest, is de kans groot dat je óf in QA werkt óf een sterke interesse in het vakgebied hebt. Als dat laatste op jou van toepassing is en je op zoek bent naar banen in softwaretesten, zijn er een paar dingen die je moet weten voordat je begint.
- Opkomst van gespecialiseerde functies:
- De vraag naar AI/ML QA-ingenieurs is aanzienlijk toegenomen, gedreven door de toepassing van machinelearningalgoritmen en AI-aangedreven tools in QA-processen. Deze functies omvatten het waarborgen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-modellen en het ontwikkelen van teststrategieën voor applicaties waarin AI is geïntegreerd.
- Functies voor data-analisten binnen QA-teams worden steeds prominenter nu bedrijven overstappen op datacentrische benaderingen. QA-teams vertrouwen nu op data-analisten om testgegevens te verwerken en te interpreteren, waardoor beter onderbouwde besluitvorming en voorspellende inzichten voor softwarekwaliteit mogelijk worden.
- Ook de rol van de DevTestOps-ingenieur heeft aan populariteit gewonnen. Deze combineert ontwikkeling, testen en operationeel beheer om continu testen in CI/CD-pijplijnen te ondersteunen en een naadloze integratie van testen in ontwikkelingsworkflows te waarborgen.
- Trends op het gebied van bijscholing en opleiding:
- In 2024 is er een opvallende toename geweest in het aantal QA-professionals dat investeert in bijscholing. Veel QA-specialisten hebben zich ingeschreven voor cursussen over AI-gestuurde raamwerken voor testautomatisering en de basisprincipes van machine learning om concurrerend te blijven.
- Onlineleerplatforms hebben een sterke groei gezien in cursussen over Python voor automatisering, machine learning voor QA en geavanceerde testscripts met tools zoals Selenium, TestNG en Cypress. Dit weerspiegelt een bredere beweging in de sector richting automatisering en AI-vaardigheden.
- Certificeringsprogramma's voor AI-gebaseerde testmethodologieën en data-analyse zijn ook populairder geworden onder QA-professionals. Dit wijst op een brede nadruk binnen de sector op het opbouwen van expertise die aansluit bij de nieuwste technologische ontwikkelingen.
- Vereisten voor crossfunctionele vaardigheden:
- Communicatie en crossfunctionele samenwerkingsvaardigheden worden steeds belangrijker. Vacatures in QA benadrukken in 2024 het vermogen om nauw samen te werken met ontwikkelaars, datawetenschappers en productmanagers, wat de waarde van veelzijdigheid in moderne QA-functies onderstreept.
- Veel organisaties geven nu de voorkeur aan QA-professionals die naadloos kunnen overstappen tussen handmatig en geautomatiseerd testen. Dit leidt tot een toename van cursussen en trainingsprogramma's die beide aspecten uitgebreid behandelen.
Deze trends illustreren het veranderende landschap van QA-functies binnen softwaretestbedrijven en onderstrepen het belang van aanpassingsvermogen en voortdurend leren nu de sector evolueert naar geavanceerdere, technologiegedreven processen.
More Articles
Trends op het gebied van softwarefouten
Softwarebugs zijn de grootste vijand van een ontwikkelaar, waardoor testers de vriend van een ontwikkelaar zijn (de vijand van mijn vijand is mijn vriend en zo). Testers verrichten het zware werk van het testen, opnieuw testen en nogmaals testen om softwarebugs te vinden, wat ontwikkelaars tijd en moeite bespaart.
- Toename van gemelde kwetsbaarheden:
- Het gebruik van opensourcecomponenten in softwareontwikkeling is sterk toegenomen, wat heeft bijgedragen aan een overeenkomstige stijging van het aantal gemelde kwetsbaarheden. Veel softwareprojecten integreren opensourcebibliotheken en -frameworks. Deze brede toepassing heeft geleid tot een sterke stijging van beveiligingsgerelateerde bugmeldingen, omdat deze componenten kwetsbaarheden kunnen introduceren die niet aanwezig zijn in propriëtaire code.
- De Open Source Security Foundation (OpenSSF) meldde dat het aantal openbaar gemaakte kwetsbaarheden in opensourceprojecten met 35% is toegenomen ten opzichte van 2023, wat zowel het hogere gebruik als de verbeterde meldingsmechanismen weerspiegelt. Deze trend benadrukt het belang van het uitvoeren van grondige opensource-beveiligingsaudits en het bijhouden van actuele databases met kwetsbaarheden.
- Tools voor realtimebewaking en geavanceerde analyses voor bugopvolging zijn essentieel geworden in moderne QA-praktijken. Platforms zoals Sentry, DataDog en Splunk hebben hun analysemogelijkheden uitgebreid om QA-teams direct inzicht te geven in codeprestaties en fouten, waardoor problemen sneller kunnen worden gedetecteerd en opgelost.
- Belang van realtimebewaking en bugopvolging:
- QA-teams vertrouwen nu meer op tools die geavanceerde analyses en geautomatiseerde waarschuwingen bieden om afwijkingen in realtime te detecteren. Realtimeplatforms voor bugopvolging die met ontwikkelomgevingen integreren, stellen teams in staat problemen op te sporen en op te lossen voordat deze productie bereiken.
- De vraag naar door AI aangestuurde tools voor bugopvolging die machinaal leren gebruiken voor voorspellende analyses is toegenomen. Deze tools kunnen mogelijke delen van de code identificeren die vatbaar zijn voor bugs en preventieve maatregelen aanbevelen, zodat teams prioriteit kunnen geven aan kritieke problemen.
- Statistieken over het oplossen van bugs:
- De gemiddelde tijd om bugs op te lossen is in 2024 verbeterd, vooral binnen organisaties die praktijken voor continue integratie en continue implementatie (CI/CD) toepassen. Goed presterende DevOps-teams lossen bugs veel sneller op dan teams die geen CI/CD-methodologieën gebruiken, doorgaans binnen 24-48 uur voor problemen met hoge prioriteit.
- De meest voorkomende soorten bugs in 2024 zijn kwetsbaarheden die verband houden met afhankelijkheden, afkomstig van opensourcecomponenten, en configuratiefouten die tijdens snelle ontwikkelcycli worden geïntroduceerd. Deze bugs worden vaak snel aangepakt in omgevingen met geautomatiseerd testen dat in CI/CD-pijplijnen is geïntegreerd.
- Beveiligingsbugs blijven een topprioriteit en de meeste gemelde problemen in QA houden verband met beveiligingskwetsbaarheden. Deze trend onderstreept het belang van het vroeg in het ontwikkelproces integreren van beveiligingstests, zodat deze problemen worden opgespoord voordat ze naar latere fasen doorgaan.
Om voorop te blijven lopen, moeten QA-teams geavanceerde tools voor bugopvolging invoeren, realtimebewaking integreren en zich richten op het onderhouden van veilige, actuele afhankelijkheden om kwetsbaarheden effectief te beperken.
Naast het testen op softwarebugs voeren testers ook databasetests uit, een volledig ander maar nog altijd essentieel proces.
Wat nu?
Proberen om zonder gegevens een QA-plan of -strategie op te stellen kan moeilijk zijn—doe dat dus niet! De trends die ik in dit artikel heb behandeld, zouden een goede basis moeten bieden om te beginnen.
Vaardigheden op het gebied van kwaliteitsborging veranderen voortdurend—blijf alert om die bugs op te sporen en ze vroegtijdig te onderscheppen. Abonneer je op de nieuwsbrief van The CTO Club voor de nieuwste tips en beste praktijken voor software-QA!
