eggplant预测2023年自动化测试的七大趋势

尽管新冠带来的不确定性挥之不去，但 2022 年测试自动化的需求显着增长，从而支持数字化转型。 Forrester 最近的一项全球调查显示，几乎没有迹象表明经济疲软会阻碍自动化软件测试的增长，近 50% 的组织正在考虑到 2025 年转向完全自动化。

随着不确定性持续到 2023 年，几乎每个组织都在寻找新的方法来提高效率和弹性。 自动化软件测试将成为实现这些目标的关键。

自动化是eggplant的DNA，我们致力于帮助企业最大化测试自动化的价值。 在此，我们分享 2023 年形成的七大主要趋势，以及我们如何帮助您利用这些趋势来推动业务增长。

1.人工智能驱动的软件测试将为企业做好准备

去年，在 ChatGPT、DALL-E 和 Copilot 的推动下，人工智能取得了突破性进展。 到 2023 年，我们预计对包括软件测试在内的各种应用程序将产生重大影响。 无论全球经济状况如何，软件测试都将成为企业更加关注的焦点。

据 Gartner 称，到 2025 年，70%的企业将积极使用人工智能增强测试。从智能计算机视觉到自然语言处理的新技术将进一步提高测试效率并节省成本。 例如，Albertsons 和 Lines 已经展示了他们如何通过使用 AI 生成测试脚本来加速测试周期。

2.测试中的数字孪生模型将起飞

工业 4.0 连接物理和数字领域，而数字孪生模型对于实现这一愿景至关重要。 Gartner 预测，到 2031 年，数字孪生市场将实现两位数增长，达到 1830 亿美元。

在 2023 年，我们预计数字孪生模型也将在软件测试中获得动力，以应对测试挑战和更复杂的软件内容，从而使跨平台测试更加高效。 特别是，借助数字孪生模型，测试专业人员可以在任何平台、设备或操作系统上映射虚拟原理图、用户界面或流程，以节省时间和资源。 此外，使用可以有效摄取行为驱动开发文档、代码片段和自动化测试用例的智能测试自动化工具，创建数字孪生所需的时间也将更少。

3、更多企业的“左移”运动

“左移”运动并不新鲜。 它是一种在软件开发过程的早期发现和预防缺陷的方法。

组织已经看到将测试推到软件开发生命周期 (SDLC) 早期阶段的各种好处。

首先，左移可以节约成本。 据 IBM 称，在开发早期修复缺陷的平均成本为 80 美元，而不是在生产期间的 7,600 美元。 第二个好处是更安全。 在航空航天和国防等行业，左移方法可以在 SDLC 中更早地纳入安全测试。 左移也是美国国防部企业 DevSecOps 2.0 计划中的既定政策，该计划敦促开发人员“将开发测试和操作测试都左移”。

到 2023 年，组织将通过强调真实的用户体验来提高产品的竞争力，从而将左移方法提升到一个新的水平。 他们将寻求智能测试自动化等解决方案，以纳入可操作的分析，从而显示真实客户如何使用该软件。 这些见解被整合到软件开发和测试过程的早期阶段。 因此，开发团队可以快速响应客户需求并持续实时改善客户体验。

4.Web 3.0 将成为数字移动测试的下一个前沿

Web 3.0 的增长水平将在设备和软件方面继续。 从增强现实和虚拟现实 (AR / VR) 到区块链应用，新技术的出现将为移动测试带来全新的复杂性。

传统的测试方法将不再满足效率和覆盖率要求。 不再是是否为大型且不断发展的生态系统自动化移动测试的问题，而是何时； 今年看起来像是更广泛采用移动测试自动化的转折点。

5.智能自动化将帮助行业应对最关键的挑战

机器人过程自动化 (RPA) 在医疗保健、金融和其他行业中无处不在。RPA 的初始迭代解决了从减少错误到节省成本的多项挑战。 因此，据 Gartner 称，RPA 市场将在 2023 年在全球范围内实现两位数的增长。

除了更广泛的采用，RPA 也将变得更加智能。 机器人可以自动化的各种工作流程将继续存在随着计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术的进步。 智能自动化或 RPA 2.0 可以提供更高的业务效率。 您可以期望 RPA 2.0 机器人能够自我引导；它将执行以下操作：

自动化更复杂的认知或决策过程

通过分析非结构化数据处理更广泛的文档（手写、电子邮件、扫描和图像）

通过简单的设置在前端集成，并在系统之间非侵入式地传递数据

借助智能计算机视觉，像人一样理解屏幕上的信息

6.数字体验测试将更加重要

无论是哪个行业，客户都对所有渠道的数字体验抱有很高的期望。 认为客户对您的数字产品感到满意吗？ 一项新的调查显示，美国和英国只有 15% 的消费者会同意。

优质软件是组织赢得数字体验竞赛的基础。 随着新技术和设备的出现，有必要高效、一致地测试众多用户旅程，包括最意想不到的。 到 2023 年，测试专家将从传统的测试方法和策略转向跨平台测试自动化，目标是使全渠道数字体验更加稳健。

AI 驱动的基于模型的测试是一种策略，可帮助测试团队在软件开发过程中将数字体验放在首位。 这种测试支持所有可能的用户旅程，并有助于发现错误，即使是最优秀的手动测试人员也需要帮助才能找到错误。 无论代码库如何，用户看到的每个屏幕和他们执行的每个操作都会出现在模型中。

7.新的分析功能将测试洞察与实时行动联系起来

数据驱动的洞察力是各地公司的首要考虑因素。

软件测试领导者将更多地依赖他们的数据来缩短测试周期并对变化做出快速反应。 除了每次发布的缺陷和泄漏等传统测试指标外，测试领导者还需要可操作的洞察力来使应用程序做好启动准备，同时还要对观察到的数据的准确性充满信心。 实时访问数据可以对医疗保健、航空航天和国防等行业产生巨大影响，在这些行业中，关键系统的风险很高。 我们预计测试自动化工具的分析能力将在 2023 年成熟。智能水平不断提高，更可靠的预测分析将变得更加可用和可访问。

结论

进入软件测试行业是一个激动人心的时刻，因为我们看到测试和自动化智能解决方案在推动跨行业数字创新方面发挥着越来越重要的作用。这些创新解决方案为世界上一些最关键的任务做出了贡献，比如从 COVID 病毒到 NASA Orion 的发射。