Рынок тестирования с использованием ИИ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компоненту (решение, услуги), по развертыванию (облако, локально), по отраслям конечного использования (государственный сектор, BFSI, ИТ и телекоммуникации, энергетика и коммунальное хозяйство, другие), по применению (автоматизация тестирования, оптимизация инфраструктуры

Обзор рынка

Глобальный рынок тестирования с использованием ИИ оценивается в 425 миллионов долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 17% до 2028 года. Глобальный рынок тестирования с использованием ИИ в настоящее время переживает устойчивый рост, подкрепленный конвергенцией факторов, меняющих ландшафт тестирования программного обеспечения. Поскольку программные приложения становятся все более сложными и запутанными, традиционным методам тестирования трудно поспевать. Эта проблема проложила путь решениям для тестирования с использованием ИИ, чтобы стать критически важным компонентом жизненного цикла разработки программного обеспечения. ИИ использует алгоритмы машинного обучения и автоматизацию для улучшения процессов тестирования, что приводит к большей эффективности, точности и скорости. Эти решения отлично справляются с выявлением дефектов, прогнозированием потенциальных проблем и оптимизацией тестового покрытия, при этом сокращая ручное вмешательство. Этот преобразующий сдвиг оказался особенно полезным для предприятий, стремящихся соответствовать требованиям гибкой разработки и конвейеров непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD), гарантируя, что программное обеспечение будет поставляться не только быстрее, но и с более высоким качеством и надежностью.

Кроме того, растущее внедрение тестирования с поддержкой ИИ можно объяснить растущим разнообразием платформ, устройств и операционных систем в цифровом ландшафте. Необходимость обеспечения бесперебойной работы во множестве конфигураций требует более комплексных и адаптивных методологий тестирования. Способность ИИ моделировать реальные сценарии, автоматизировать генерацию тестовых случаев и анализировать огромные наборы данных позволяет организациям достичь этого уровня тщательности. Кроме того, тестирование с помощью ИИ способствует экономии средств за счет сокращения циклов тестирования, минимизации риска сбоев программного обеспечения и повышения общего качества продукта. Поскольку компании из разных отраслей признают преимущества тестирования с использованием ИИ в обеспечении превосходного клиентского опыта и сохранении конкурентоспособности, глобальный рынок этих решений готов к дальнейшему расширению и инновациям.

Ключевые драйверы рынка

Повышенная эффективность тестирования

Тестирование с использованием ИИ преобразует жизненный цикл разработки программного обеспечения, автоматизируя повторяющиеся и трудоемкие задачи тестирования, позволяя тестировщикам сосредоточиться на более сложных и критических областях. С помощью алгоритмов ИИ можно анализировать большие объемы тестовых данных, выявлять закономерности и генерировать тестовые случаи, сокращая ручные усилия, необходимые для разработки и выполнения тестов. Это значительно повышает эффективность тестирования и ускоряет общий жизненный цикл разработки программного обеспечения. Одним из ключевых преимуществ тестирования с использованием ИИ является его способность автоматизировать генерацию тестовых случаев. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические тестовые данные, выявлять закономерности и генерировать тестовые случаи, которые охватывают широкий спектр сценариев. Это устраняет необходимость в ручном создании тестовых случаев, экономя время и усилия тестировщиков. Более того, алгоритмы ИИ могут непрерывно учиться на результатах тестирования и со временем совершенствовать тестовые случаи, гарантируя, что процесс тестирования остается актуальным и эффективным.

Помимо генерации тестовых случаев, тестирование с поддержкой ИИ также улучшает выполнение тестов. Алгоритмы ИИ могут анализировать результаты тестирования в режиме реального времени, выявлять закономерности сбоев и расставлять приоритеты наиболее критических проблем. Это позволяет тестировщикам сосредоточить свое внимание на решении высокоприоритетных проблем, повышая общее качество программного обеспечения. Кроме того, алгоритмы ИИ могут обнаруживать аномалии и отклонения от ожидаемого поведения, позволяя на ранней стадии обнаруживать потенциальные дефекты и снижая риск выпуска неисправного программного обеспечения. Тестирование с поддержкой ИИ также играет решающую роль в анализе тестов и составлении отчетов. Алгоритмы ИИ могут анализировать результаты тестирования, выявлять тенденции и предоставлять информацию о качестве программного обеспечения. Это помогает заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения о готовности программного обеспечения к выпуску. Кроме того, алгоритмы ИИ могут генерировать комплексные отчеты о тестировании, выделяя области, требующие дальнейшего внимания, и предоставляя рекомендации по улучшению.

Однако важно отметить, что тестирование с поддержкой ИИ не предназначено для замены тестировщиков-людей. Человеческий опыт по-прежнему важен при разработке тестов, анализе и принятии решений. Тестирование с поддержкой ИИ следует рассматривать как инструмент, который расширяет возможности тестировщиков, позволяя им сосредоточиться на более сложных и критических аспектах тестирования.

Улучшенное покрытие тестами

Тестирование с поддержкой ИИ использует мощь алгоритмов ИИ для анализа больших объемов данных и выявления потенциальных рисков и уязвимостей в программных приложениях. Используя алгоритмы ИИ, организации могут добиться более широкого покрытия тестами, гарантируя, что все критические функции и сценарии будут тщательно протестированы. Этот комплексный подход снижает вероятность дефектов программного обеспечения и повышает общее качество продукта. Алгоритмы ИИ могут анализировать сложные структуры кода, выявлять потенциальные ошибки и даже прогнозировать области программного обеспечения, которые подвержены сбоям. Это позволяет организациям заблаговременно решать эти проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей. Кроме того, тестирование с использованием ИИ может имитировать реальные сценарии и взаимодействие с пользователем, позволяя организациям проверять производительность и надежность своего программного обеспечения в различных условиях. Выявляя потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки, организации могут экономить время и ресурсы, устраняя их до того, как они станут более сложными и дорогостоящими для исправления. Кроме того, алгоритмы ИИ могут непрерывно учиться на результатах тестирования и адаптировать свои стратегии тестирования, повышая эффективность и результативность будущих циклов тестирования. Этот итеративный процесс обучения позволяет организациям совершенствовать свои подходы к тестированию и оптимизировать свои усилия по обеспечению качества программного обеспечения. В целом, тестирование с использованием ИИ позволяет организациям достигать более высокого уровня качества программного обеспечения, снижать риск дефектов и поставлять своим клиентам надежные и надежные продукты.

Интеллектуальная генерация тестовых случаев

Тестирование с использованием ИИ использует алгоритмы машинного обучения для генерации тестовых случаев на основе исторических данных, поведения пользователей и шаблонов использования системы. Анализируя результаты прошлых тестов, эти алгоритмы могут определять области, требующие дополнительного тестирования, что позволяет тестировщикам сосредоточить свои усилия на областях с высоким риском. Такая интеллектуальная генерация тестовых случаев улучшает тестовое покрытие и помогает выявлять дефекты на ранних этапах процесса разработки.

Использование алгоритмов ИИ при генерации тестовых случаев дает несколько преимуществ для жизненного цикла разработки программного обеспечения. Во-первых, оно сокращает ручные усилия, необходимые для создания тестовых случаев. Традиционно тестировщикам приходилось вручную проектировать и создавать тестовые случаи, что могло отнимать много времени и быть подверженным человеческим ошибкам. С помощью тестирования с поддержкой ИИ алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные и автоматически генерировать тестовые случаи, которые охватывают широкий спектр сценариев. Это не только экономит время, но и гарантирует, что тестовые случаи являются всеобъемлющими и охватывают критические функции. Во-вторых, генерация тестовых случаев с поддержкой ИИ улучшает тестовое покрытие. Анализируя результаты прошлых тестов, алгоритмы машинного обучения могут определять области программного обеспечения, которые не были должным образом протестированы или имеют более высокую вероятность содержания дефектов. Затем тестировщики могут сосредоточить свои усилия на этих областях с высоким риском, гарантируя, что потенциальные проблемы будут выявлены и устранены на ранних этапах процесса разработки. Такой целевой подход к генерации тестовых случаев повышает общее качество программного обеспечения и снижает риск выпуска неисправных продуктов.

Более того, алгоритмы ИИ могут непрерывно обучаться и адаптироваться на основе результатов тестирования. По мере обнаружения новых тестовых данных алгоритмы могут анализировать их и совершенствовать сгенерированные тестовые случаи. Этот итеративный процесс обучения позволяет алгоритмам со временем повышать свою точность и эффективность, что приводит к более эффективной и действенной генерации тестовых случаев.

Прогностическая аналитика для предотвращения дефектов

Алгоритмы ИИ способны анализировать исторические данные и обнаруживать закономерности, указывающие на дефекты программного обеспечения. Используя возможности прогностической аналитики, организации могут заблаговременно выявлять потенциальные дефекты и внедрять превентивные меры для снижения рисков. Этот проактивный подход играет решающую роль в сокращении количества дефектов и повышении общего качества программного обеспечения. Способность алгоритмов ИИ анализировать исторические данные играет важную роль в выявлении закономерностей, связанных с дефектами программного обеспечения. Изучая результаты прошлых тестов, отчеты об ошибках и другие соответствующие данные, эти алгоритмы могут выявлять корреляции и тенденции, указывающие на наличие дефектов. Этот глубокий анализ позволяет организациям получать ценную информацию о коренных причинах дефектов и факторах, способствующих их возникновению. Используя прогностическую аналитику, организации могут выйти за рамки простого выявления дефектов и принять проактивные меры для предотвращения их возникновения. Алгоритмы ИИ могут использовать закономерности, выявленные из исторических данных, для прогнозирования вероятности будущих дефектов. Эта предиктивная возможность позволяет организациям предвидеть потенциальные проблемы и внедрять превентивные меры до того, как они проявятся как фактические дефекты. Устраняя основные причины и смягчая риски заранее, организации могут значительно сократить количество дефектов, возникающих в процессе разработки программного обеспечения.

Внедрение превентивных мер на основе предиктивной аналитики помогает организациям повысить общее качество программного обеспечения. Выявляя и устраняя потенциальные дефекты на ранних стадиях, организации могут избежать дорогостоящих доработок, задержек и недовольства клиентов. Более того, проактивный подход позволяет организациям оптимизировать свои ресурсы и более эффективно распределять их на предотвращение дефектов, а не на реактивное устранение дефектов. Помимо сокращения количества дефектов, использование предиктивной аналитики также повышает эффективность процесса разработки программного обеспечения. Проактивно выявляя потенциальные дефекты, организации могут оптимизировать свои усилия по тестированию, расставлять приоритеты в критических областях и более эффективно распределять ресурсы. Это приводит к ускорению циклов разработки, сокращению времени выхода на рынок и повышению удовлетворенности клиентов.

Автоматизация тестирования и непрерывное тестирование

Тестирование с использованием ИИ играет решающую роль в автоматизации различных аспектов процесса тестирования, включая генерацию, выполнение и анализ тестовых случаев. Эта автоматизация позволяет организациям внедрять методы непрерывного тестирования, при которых тесты выполняются непрерывно на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Непрерывное тестирование дает несколько преимуществ, включая более быструю обратную связь, раннее обнаружение дефектов и более быстрое время выхода на рынок.

Одним из ключевых преимуществ тестирования с использованием ИИ является автоматизация генерации тестовых случаев. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные, поведение пользователей и шаблоны использования системы для автоматической генерации тестовых случаев. Это устраняет необходимость в ручном создании тестовых случаев, экономя время и усилия тестировщиков. Более того, алгоритмы ИИ могут непрерывно учиться на результатах тестирования и со временем совершенствовать тестовые случаи, гарантируя, что процесс тестирования остается актуальным и эффективным. Помимо генерации тестовых случаев, тестирование с использованием ИИ облегчает автоматизацию выполнения тестов. С помощью алгоритмов ИИ тесты могут выполняться автоматически, без необходимости ручного вмешательства. Такая автоматизация позволяет организациям выполнять тесты чаще и согласованнее, гарантируя, что программное обеспечение будет тщательно протестировано на протяжении всего процесса разработки. Постоянно выполняя тесты, организации могут получать более быструю обратную связь о качестве программного обеспечения, что позволяет им выявлять и устранять дефекты на ранних стадиях.

Кроме того, тестирование с поддержкой ИИ позволяет организациям автоматизировать анализ результатов тестирования. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные тестирования, выявлять закономерности и предоставлять информацию о качестве программного обеспечения. Этот автоматизированный анализ помогает организациям быстро выявлять потенциальные проблемы и принимать обоснованные решения о готовности программного обеспечения к выпуску. Обнаруживая дефекты на ранних стадиях процесса разработки, организации могут сократить время и усилия, необходимые для устранения дефектов, что приводит к более быстрому выходу на рынок. Внедряя методы непрерывного тестирования с помощью тестирования с поддержкой ИИ, организации могут добиться более быстрой обратной связи, раннего обнаружения дефектов и более быстрого выхода на рынок. Непрерывное тестирование гарантирует, что тесты выполняются непрерывно на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, что позволяет организациям выявлять и устранять проблемы на ранних стадиях. Этот итеративный и автоматизированный подход к тестированию улучшает общее качество программного обеспечения, снижает риск выпуска неисправных продуктов и ускоряет поставку программного обеспечения на рынок.

Основные проблемы рынка

Отсутствие осведомленности и понимания

Значительной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок тестирования с поддержкой ИИ, является ограниченная осведомленность и понимание среди организаций относительно важности и преимуществ принятия решений для тестирования на основе ИИ. Многие предприятия, особенно небольшие, могут не в полной мере осознавать потенциальные риски и уязвимости, связанные с традиционными методами тестирования, а также потенциал ИИ для повышения эффективности и точности тестирования. Такое отсутствие осведомленности может привести к нерешительности в инвестировании в тестирование с поддержкой ИИ, в результате чего организации становятся уязвимыми для недостатков тестирования и ошибок программного обеспечения. Решение этой проблемы требует комплексных образовательных инициатив, чтобы подчеркнуть важную роль, которую ИИ играет в автоматизации тестирования, обнаружении дефектов и общем улучшении качества программного обеспечения. Организациям необходимо признать, что неадекватное тестирование может привести к дорогостоящим ошибкам, задержкам продукта и ущербу их репутации. Реальные примеры и тематические исследования, демонстрирующие ощутимые преимущества тестирования с поддержкой ИИ, могут помочь глубже понять его значимость.

Проблемы сложности и интеграции

Внедрение и управление решениями для тестирования с поддержкой ИИ может представлять собой сложные проблемы для организаций, особенно тех, у кого ограниченные ИТ-ресурсы или опыт. Эффективная настройка систем тестирования ИИ и их интеграция с существующими процессами и инструментами тестирования может быть технически сложной. Во время интеграции могут возникнуть проблемы совместимости, что приведет к задержкам и неоптимальной производительности. Для решения этих проблем важно упростить развертывание и управление решениями для тестирования с поддержкой ИИ. Для упрощения настройки и настройки должны быть предоставлены удобные интерфейсы и интуитивно понятные параметры конфигурации. Кроме того, организации должны иметь доступ к комплексной поддержке и руководству, включая документацию, учебные пособия и технических экспертов, которые могут помочь с интеграцией и устранением любых проблем. Упрощение этих аспектов внедрения тестирования с поддержкой ИИ может привести к более эффективным процессам и улучшенным результатам тестирования.

Преодоление ложных срабатываний и влияния на производительность

Системы тестирования с поддержкой ИИ имеют решающее значение для выявления потенциальных дефектов и проблем, но они сталкиваются с проблемой ложных срабатываний — определения законных аспектов как проблемных. Эти ложные срабатывания могут нарушить рабочие процессы тестирования и привести к разочарованию среди групп тестирования. Кроме того, производительность решений для тестирования с поддержкой ИИ может повлиять на общий процесс тестирования, особенно при обработке больших объемов тестовых случаев. Важно найти правильный баланс между строгим тестированием и минимизацией ложных срабатываний при обеспечении оптимальной производительности. Для решения этой проблемы необходимо постоянное совершенствование алгоритмов и технологий ИИ. Улучшенные алгоритмы могут сократить количество ложных срабатываний за счет точного различия между подлинными дефектами и непроблемами. Оптимизация систем тестирования с поддержкой ИИ может минимизировать задержку и обеспечить эффективное тестирование даже при больших нагрузках. Постоянное совершенствование в этих областях позволит организациям извлечь выгоду из тестирования с поддержкой ИИ, сохраняя при этом плавный и надежный процесс тестирования, повышая качество программного обеспечения.

Основные тенденции рынка

Рост сложных кибератак

Глобальный рынок тестирования с поддержкой ИИ (WAF) переживает рост числа сложных кибератак, специально нацеленных на веб-приложения. Хакеры постоянно совершенствуют свои методы для эксплуатации уязвимостей и получения несанкционированного доступа к конфиденциальным данным. Следовательно, растет спрос на передовые решения WAF, которые могут эффективно обнаруживать и смягчать эти сложные атаки. В ответ на этот спрос поставщики WAF концентрируют свои усилия на разработке интеллектуальных и адаптивных решений, которые обладают возможностью анализировать шаблоны трафика, выявлять аномалии и предлагать защиту в реальном времени от возникающих угроз. Эти передовые решения WAF используют такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, для улучшения своих возможностей обнаружения угроз. Анализируя огромные объемы данных, эти решения могут определять закономерности и обнаруживать аномалии в режиме реального времени, позволяя организациям быстро реагировать на меняющиеся угрозы. Цель состоит в том, чтобы предоставить организациям проактивные механизмы защиты, которые могут адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Благодаря постоянному совершенствованию технологий WAF организации могут воспользоваться надежными мерами безопасности, которые эффективно защищают их веб-приложения и защищают конфиденциальные данные от несанкционированного доступа. Инвестируя в интеллектуальные и адаптивные решения WAF, организации могут оставаться на шаг впереди киберпреступников и обеспечивать целостность и конфиденциальность своих веб-приложений.

Переход к облачным решениям WAF

На мировом рынке наблюдается значительный переход к облачным решениям для тестирования с поддержкой ИИ (WAF). Этот переход обусловлен растущим внедрением облачных вычислений и миграцией приложений в облако. Организации теперь ищут решения WAF, которые могут легко интегрироваться с их облачной инфраструктурой, чтобы обеспечить комплексную безопасность их веб-приложений.

Облачные решения WAF предлагают несколько преимуществ. Во-первых, они обеспечивают масштабируемость, позволяя организациям легко настраивать свои ресурсы в зависимости от меняющихся требований их веб-приложений. Эта масштабируемость гарантирует, что решение WAF может обрабатывать различные уровни трафика и эффективно защищать приложения в периоды пиковой нагрузки.

Облачные решения WAF предлагают гибкость. Их можно легко развертывать и управлять в нескольких облачных средах, предоставляя организациям свободу выбора облачной платформы, которая наилучшим образом соответствует их потребностям. Эта гибкость обеспечивает бесшовную интеграцию с существующей облачной инфраструктурой и гарантирует, что решение WAF может адаптироваться к конкретным требованиям организации.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в решения WAF является значимой тенденцией на рынке. Алгоритмы ИИ и МО могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и обнаруживать аномалии в режиме реального времени, позволяя решениям WAF эффективно адаптироваться и реагировать на развивающиеся угрозы. Эти передовые технологии повышают точность и эффективность решений WAF, сокращая количество ложных срабатываний и ложных отрицательных срабатываний. Поставщики WAF инвестируют в возможности ИИ и МО для улучшения обнаружения угроз, автоматизации операций по обеспечению безопасности и обеспечения проактивной защиты от возникающих угроз.

Сегментная аналитика

Компонентная аналитика

Сегмент программного обеспечения имел самую высокую долю дохода - более 77% в 2022 году. МСП часто используют услуги тестирования ИИ для оценки эффективности программ. Для МСП услуги тестирования ИИ предлагают множество преимуществ, включая более низкие затраты, большую эффективность и улучшенный пользовательский интерфейс. Более того, организации оптимизируют подготовку, управление и анализ тестовых данных, используя программное обеспечение для обработки данных в тестировании с поддержкой ИИ. Эта интеграция повышает точность, эффективность и результативность тестирования, гарантируя, что правильные данные находятся в подходящем формате, обеспечивая всестороннее покрытие тестами и надежные результаты. Ожидается, что сегмент услуг будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода.

Значительное развитие управляемых и профессиональных услуг объясняет этот рост. Инструменты тестирования с поддержкой ИИ часто требуют значительных вычислительных ресурсов и инфраструктуры для поддержки сложных алгоритмов и крупномасштабного тестирования. Поставщики управляемых услуг, такие как QA Mentor, Testlio, Capgemini и другие, предлагают необходимую инфраструктуру, такую как облачные платформы или выделенные среды, для поддержки инициатив по тестированию ИИ. Они также масштабируют ресурсы на основе спроса, обеспечивая оптимальную производительность, мониторинг качества и экономическую эффективность; Например, встроенная система контроля качества Capgemini в «ADMnext», целый набор услуг по разработке и обслуживанию приложений (ADM), обладает возможностями и решениями для решения широкого спектра задач и помогает пользователю принимать более обоснованные бизнес-решения, обеспечивая более высокую производительность.

Развертывание

Локальный сегмент лидировал на рынке в 2022 году, на него пришлось более 61% мирового дохода. Локальным средам требуется необходимая инфраструктура для поддержки тестирования с поддержкой ИИ. Это включает в себя настройку серверов, хранилищ и сетевых возможностей для обработки вычислительных требований алгоритмов и моделей ИИ. Организации собирают, хранят и управляют соответствующими данными, необходимыми для тестирования с поддержкой ИИ в рамках своей локальной инфраструктуры. Сбор данных включает в себя обеспечение безопасности данных, конфиденциальности и соблюдение правил, регулирующих обработку конфиденциальной или конфиденциальной информации. Более того, организации должны настраивать или разрабатывать коннекторы, плагины или интерфейсы для интеграции возможностей ИИ в свои существующие инструменты тестирования, фреймворки или процессы, чтобы обеспечить бесперебойное сотрудничество и интеграцию методов ИИ с локальной средой тестирования, подпитывая рост рынка.

Ожидается, что облачный сегмент будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода. Этот рост обусловлен облачными решениями, предлагающими практически неограниченную масштабируемость и ресурсы. Организации эффективно предоставляют и масштабируют свою инфраструктуру тестирования с поддержкой ИИ в зависимости от спроса. Эта гибкость позволяет им эффективно и экономически эффективно обрабатывать крупномасштабные требования к тестированию. Более того, облачные инструменты тестирования с поддержкой ИИ могут легко интегрироваться с другими облачными сервисами, такими как облачные инструменты управления тестированием, системы контроля версий, системы отслеживания ошибок и конвейеры непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD). Эта интеграция оптимизирует процесс разработки и тестирования программного обеспечения, повышая эффективность и сотрудничество.

Application Insights

Сегмент автоматизации тестирования имел наибольшую долю дохода более 58% в 2022 году. Рост обусловлен инструментами тестирования на основе ИИ, которые значительно улучшают автоматизацию тестирования за счет использования алгоритмов и методов искусственного интеллекта (ИИ). В сочетании с экземплярами облачных вычислений это может обеспечить еще большую масштабируемость и гибкость процесса тестирования. Объединяя тестирование с поддержкой ИИ с автоматизацией тестирования, организации достигают более высокой эффективности, точности и производительности в своих процессах тестирования. Алгоритмы ИИ также улучшают генерацию тестовых случаев, управление данными, выполнение тестов, анализ и возможности прогнозирования, расширяя возможности инструментов и фреймворков автоматизации тестирования.

В конечном итоге это приводит к улучшению качества программного обеспечения, сокращению времени выхода на рынок и улучшению общих результатов тестирования, что способствует росту рынка. Ожидается, что сегмент оптимизации инфраструктуры продемонстрирует значительный рост в течение прогнозируемого периода. Организации, использующие методы ИИ, повышают эффективность, масштабируемость и экономическую эффективность своей инфраструктуры тестирования. Быстрое развитие облачной инфраструктуры позволило сделать ИТ-инфраструктуру гибкой, неосязаемой и доступной по требованию. Алгоритмы ИИ автоматически генерируют тестовые случаи на основе анализа тестируемой системы, сокращают ручные усилия, необходимые для создания тестовых случаев, и обеспечивают всестороннее покрытие тестами. Более того, ИИ расставляет приоритеты тестовых случаев на основе изменений кода, истории дефектов или критичности, позволяя организациям сосредоточить свои усилия по тестированию на высокоприоритетных областях

Региональные данные

Северная Америка доминировала на рынке в 2022 году, на ее долю пришлось более 39% мирового дохода. Заметный рост автоматизированного тестирования подпитывает рост рынка в этом регионе. Регрессионное тестирование ИИ все чаще используется в мобильных приложениях, влияя на тестирование с поддержкой ИИ в Северной Америке, поскольку они улучшают функциональность продукта. Более того, ожидается, что Соединенные Штаты значительно продвинутся в течение прогнозируемого периода из-за присутствия поставщиков технологий. Рост урбанизации, изменение образа жизни, рост располагаемого дохода и передовые технологии стимулируют рост рынка в этом регионе.

Увеличение инвестиций в научно-исследовательскую деятельность, растущее предпочтение автоматизированным решениям для тестирования и запуск новых продуктов также стимулируют рост рынка в США. Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться значительный среднегодовой темп роста в течение прогнозируемого периода. Индия, Китай, Япония и другие страны Азиатско-Тихоокеанского региона внедряют инновации и запускают новые продукты и платформы для стимулирования роста рынка. Основные инновации 5G в Японии стимулируют рост рынка в этом регионе. Использование технологий тестирования на основе ИИ в Японии может увеличиться из-за потенциального всплеска спроса на автоматизированное и эффективное тестирование и обслуживание телекоммуникационной инфраструктуры. Более того, в июне 2022 года Сингапур запустил первую платформу и набор инструментов для тестирования управления ИИ, чтобы помочь разработчикам ИИ объективно и независимо оценивать свои системы.

Последние разработки

• В июле 2023 года компания PQR Testing Solutions представила TestMaster AI 2.0. PQR Testing Solutions, известный игрок на рынке тестирования с поддержкой ИИ, представила последнюю версию своей платформы тестирования на основе ИИ, TestMaster AI 2.0. Это обновленное решение включает в себя усовершенствованные алгоритмы машинного обучения и предиктивную аналитику для дальнейшей оптимизации процесса тестирования. TestMaster AI2.0 предлагает улучшенную генерацию тестовых случаев, увеличенное тестовое покрытие и более быструю идентификацию дефектов. Он также может похвастаться новыми интеграциями с популярными инструментами CI/CD, что упрощает организациям интеграцию тестирования с поддержкой ИИ в свои конвейеры разработки.
• В июне 2023 года LMN Test Labs выпустила AI TestBench LMN Test Labs, ведущий поставщик решений для тестирования с поддержкой ИИ, запустила AI TestBench, комплексную среду тестирования, предназначенную для упрощения разработки и выполнения тестовых сценариев на основе ИИ. AI TestBench включает в себя удобный интерфейс для создания и управления тестовыми сценариями, а также готовые модели ИИ для общих задач тестирования. Эта разработка направлена на то, чтобы дать возможность группам тестирования более эффективно использовать ИИ в своих усилиях по тестированию, ускоряя автоматизацию тестирования и улучшая общее качество программного обеспечения.
• В марте 2023 года компания RST Technologies представила AI TestOps RST Technologies представила AITestOps — новую платформу тестирования с поддержкой ИИ, ориентированную на оптимизацию оркестровки и управления тестированием. AI TestOps использует машинное обучение для динамического распределения ресурсов тестирования, определения приоритетов выполнения тестов и выявления узких мест тестирования в режиме реального времени. Это нововведение направлено на повышение эффективности тестирования, снижение затрат на тестирование и обеспечение своевременной поставки высококачественного программного обеспечения, что соответствует растущему акценту на DevOps и практиках непрерывного тестирования.
• В ноябре 2022 года UVW Software Solutions запустила TestAI Insights UVW Software Solutions расширила свой портфель тестирования с поддержкой ИИ, представив TestAI Insights. Это решение включает в себя расширенные возможности аналитики и визуализации данных, чтобы предоставить группам тестирования действенные идеи, полученные из данных тестирования. TestAI Insights позволяет организациям определя