År 2023 har utmärkts av teknologiska framsteg och paradigmskiften som har omdefinierat traditionella testmetoder. Antagandet av artificiell intelligens av vissa företag har hjälpt till att optimera deras testkampanjer, vilket ökat effektiviteten och testtäckningen. Samtidigt har automatisering blivit mer utbrett, vilket avsevärt har påskyndat produktionscyklerna. Tillgänglighetsfrågor har hamnat i fokus och fått testproffs att införa metoder som säkerställer att applikationer är användbara för alla.
När vi ser tillbaka på dessa utmaningar, vilka är utsikterna för det aktuella året? Vår kollega Marc har svaren. Han presenterar de viktigaste händelserna från det gångna året och pratar om de framväxande trenderna som kommer att forma landskapet för mjukvarutestning under de kommande månaderna framåt.
2023 var ett innehållsrikt år, men om jag skulle välja ut två höjdpunkter skulle de vara:
Mångfalden av kompetenser som krävs: säkerhet, tillgänglighet, prestanda, API-testhantering, implementering av strategier, tillämpning av olika metoder – allt för att utveckla en kvalitetsprodukt.
Tekniska framsteg, särskilt de som ligger bortom vår nuvarande kunskap. AI är ett bra exempel, med ChatGPT som presenterades för allmänheten i slutet av 2022. I praktiken vet vi fortfarande inte riktigt hur vi ska testa AI:s alla aspekter. Svårigheter uppstår också med allt mer komplexa arkitekturer.
Artificiell intelligens (AI) representerar en stor komplexitet inom testning. Testområdet är inte tydligt definierat, eftersom AI inte är begränsad till att koppla ett specifikt resultat till en given input, vilket gör testning svårare. Att arbeta med data, välja rätt algoritmer och verifiera resultat är avgörande. Dessutom är AI benägen för oväntade fel, vilket illustreras av följande exempel, delade från en vän.
—–
Armén ville använda artificiell intelligens för att avgöra om stridsvagnarna på en stridszon var vänliga eller fiender, för att kunna bestämma om de skulle bekämpas med drönare. De försökte uppnå detta genom att bearbeta en stor mängd data, inklusive foton. När systemet implementerades visade det sig dock vara ineffektivt. Problemet identifierades sedan: alla bilder på vänliga stridsvagnar hade tagits i fint väder, med starkt solsken, medan bilderna på fiendens stridsvagnar hade tagits i dåligt väder med moln. Som ett resultat rapporterade den artificiella intelligensen egentligen bara väderförhållandena istället för att skilja mellan vänner och fiender.
—–
Dessa utmaningar, som ofta är uppenbara för människor, är inte nödvändigtvis det för maskiner, vilket understryker vikten av att ta hänsyn till dem under testkampanjer. Det är också avgörande att inte förlita sig helt på AI, utan att se den som ett beslutsstöd istället för att överlåta det slutgiltiga beslutet till den. Regelbundna granskningar med nödvändiga justeringar vid fel är viktiga, eftersom AI, precis som en människa, kan göra misstag.
Praktisk erfarenhet och utbildning är avgörande för att bekanta sig med AI, förstå hur den fungerar och möjliggöra en välgrundad jämförelse med andra verktyg.
Inom digitala tjänster verkar möjligheterna vara oändliga, men en fullständig testning är omöjlig. Nyckeln ligger i att fokusera på värdebegreppet, och särskilt på hållbar kvalitet, vilket innebär att upprätthålla kvalitet över tid. Dock innebär digital teknik tre stora utmaningar: För det första kräver dess växande miljöpåverkan ett ekodesign-tänkande för att säkerställa dess långsiktiga hållbarhet. För det andra blir designers välbefinnande en allt viktigare fråga, där ett högt arbetstempo ibland leder till utbrändhet och minskat engagemang. Slutligen är det viktigt att komma ihåg att digitala tjänster i grunden är tjänster, designade för användare. Avvikelser, såsom att prioritera vinst framför användarnas verkliga behov, bör undvikas.
Tillgänglighet har, trots att det länge varit en fråga, aldrig varit en prioritet. Dess nuvarande betydelse beror på att det snart blir obligatoriskt, på samma sätt som GDPR ökade säkerhetens betydelse. Påföljderna för bristande efterlevnad är inte särskilt stränga, men företag måste förutse och ta på sig de kostnader som krävs för att få sina webbplatser att uppfylla kraven.
För mig ligger prioriteten på hållbar kvalitet, men alla bör identifiera sina egna prioriterade ämnen baserat på sina intressen och färdigheter. Jag liknar det vid att bestämma vad som ska testas i en mjukvara. De som arbetar med testning bör se sig själva som mjukvaran och utvärdera sin kunskap och sina preferenser för att avgöra vilka ämnen de ska investera sin tid i för att utvecklas och förbättras. Detta kan innefatta ett, två eller tre ämnen, beroende på individuella preferenser, vare sig de är tekniska eller inte. Vägledning bör också ta hänsyn till marknadens behov och efterfrågan. Det är min rekommendation.