• AI：根据 LambdaTest 最新发布的"2023 年质量保证的未来"研究，为提高生产力，78% 的软件测试人员已经采用了某种形式的 AI，尤其是在测试用例生成和测试分析等任务中。
  • 可靠性问题：鉴于 2023 年软件可靠性的不足对企业的影响日益显著，团队正在寻求改进软件测试实践的应对措施。
  • 瓶颈的改善：测试过程中仍存在有诸多瓶颈，74% 的 QA 团队在进行自动化测试时缺乏优先级系统，影响了对问题的响应时间。

LambdaTest 最新发布的"2023 年质量保证的未来"研究有来自 70 个不同国家/地区的 1,615 名软件测试专业人员参与，其对 2023 年的软件测试实践提出了新的见解。研究发现，78% 的专业人士已将 AI 纳入其工作流程。

 

LambdaTest 的最新研究指出，企业正努力应对对更高软件可靠性的需求，有 72% 的组织已经将测试人员纳入"冲刺"计划会议，表明他们在软件开发生命周期中会更早关注软件质量，这是一次重大的变革。但小型组织在这方面表现相对落后，每个冲刺中有测试人员参与的组织仅有 61.60%。

研究指出，在这些效率提升措施中，AI 技术得到了迅速采用。根据测试人员的反馈，AI 应用主要体现在自动创建测试数据 (51%)、编写自动化测试代码 (45%)、测试结果分析和报告 (36%) 以及测试用例的制定 (46%) 等方面。

该研究的另一项重要发现是，虽然有 89% 的组织通过 CI/CD（持续集成和持续交付）工具进行自动化部署和测试运行，但仅有 45% 的组织手动触发自动化测试，并且在利用 CI/CD 工具运行测试时存在效率不高的问题。

研究进一步强调，软件测试领域依然存在缺陷，74% 的团队在运行测试时缺乏结构化方法，这不仅使效率下降，还可能导致对风险级别和客户反馈等因素的忽视。另外，很多团队在评估软件可靠性时缺乏基于数据驱动的见解，逾 48% 的团队甚至没有建立基本的测试智能和可观测性系统。

LambdaTest 首席执行官兼联合创始人 Asad Khan 表示："LambdaTest 深知，尽管 AI 的采用是迈向未来的关键一步，但这并非旅程的终点。举例来说，我们的研究指出，需要解决如不稳定测试以及在设置和维护测试环境上浪费时间等一些影响生产力的瓶颈。这对我们来说既是机遇也是挑战——即要开发相应工具，使团队能够有效应对这些瓶颈，从而提升整个流程中的软件质量。"