শীর্ষস্থানীয় মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন টেস্টিং কোম্পানি, Kobiton এর একটি সাম্প্রতিক প্রতিবেদনে, চমকপ্রদ পরিসংখ্যান উত্থাপিত হয়েছে, যেখানে বলা হয়েছে যে $100,000-এর বেশি বার্ষিক আর্থিক ক্ষতি 75% সংস্থার দ্বারা অনুভূত হয়৷ এটি ধীর মোবাইল অ্যাপ আপডেট রোলআউটের একটি সরাসরি ফলাফল। অধিকন্তু, 13% এর বেশি অংশগ্রহণকারী একই সমস্যার কারণে $1 মিলিয়ন থেকে $10 মিলিয়নের মধ্যে বার্ষিক ক্ষতি প্রকাশ করেছে। ফলাফলগুলি সুদূরপ্রসারী ফলাফলগুলির উপর একটি স্পটলাইট আলোকিত করে যা অ্যাপ্লিকেশন আপডেটগুলি পিছিয়ে থাকা কোম্পানির রাজস্ব প্রবাহে হতে পারে৷
উত্তরদাতাদের আরও 75% ইঙ্গিত করেছেন যে মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলি তাদের সাংগঠনিক আয়ের কমপক্ষে এক চতুর্থাংশ গঠন করে, এটি নিম্নোক্ত করে যে ধীর আপডেটগুলি কেবল লাভজনকতাকেই প্রভাবিত করে না, বরং সামগ্রিক ব্যবসায়ের কার্যকারিতাকেও ঝুঁকিপূর্ণ করে।
মোবাইল অ্যাপ আপডেট রিলিজের ফ্রিকোয়েন্সি সম্পর্কে জরিপ করা হলে, প্রতিক্রিয়াগুলি বিভিন্ন ছিল। 38% উত্তরদাতাদের মধ্যে সাপ্তাহিক আপডেটগুলি প্রচলিত ছিল, তারপরে 27% যারা মাসিক আপডেটগুলি রোল আউট করে। দৈনিক রিলিজ 20% সংস্থার দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে, এবং 14% একটি ত্রৈমাসিক রিলিজ সময়সূচী পছন্দ করেছে। একটি ছোট ভগ্নাংশ, প্রায় 1%, রিপোর্ট করেছে যে তারা প্রতি ত্রৈমাসিকে একবারের চেয়ে কম ঘন ঘন তাদের মোবাইল অ্যাপ আপডেট করে।
স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় নিয়ে আলোচনা করার সময়, 28% উত্তরদাতারা জানান যে এটি 1-3 ঘন্টা সময় নেয়; 32% বলেছেন এটি একটু বেশি সময় নেয়, 3-6 ঘন্টা। অন্য 21% বলেছেন যে প্রক্রিয়াটি 6-9 ঘন্টা পর্যন্ত প্রসারিত হয়েছে, যখন 8% 10 ঘন্টার বেশি নির্দেশ করেছে। একটি ছোট শতাংশ, 11%, গর্ব করে যে তাদের স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষাগুলি এক ঘন্টারও কম সময়ে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
যে কোম্পানিগুলি ম্যানুয়াল থেকে স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার প্রক্রিয়ায় রূপান্তরিত হয়েছে তারা 37% সমীক্ষার উত্তরদাতাদের মতে, বাজারে 25% থেকে 50% হ্রাস পেয়েছে। 18% অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা 50% এর বেশি একটি চিত্তাকর্ষক হ্রাস রিপোর্ট করা হয়েছে।
সমীক্ষার ফলাফল অনুসারে, 48% উত্তরদাতারা তাদের পরীক্ষার 10 থেকে 24% এর মধ্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করেছিলেন, এবং 22% 25 থেকে 49% এর মধ্যে স্বয়ংক্রিয়। উত্তরদাতাদের প্রায় অর্ধেক তাদের পরীক্ষা পদ্ধতির 50% এরও বেশি স্বয়ংক্রিয় করতে আকাঙ্ক্ষা করে। কোম্পানিগুলি অটোমেশন দক্ষতার জন্য কর্মীদের প্রশিক্ষণ, আরও অটোমেশন ইঞ্জিনিয়ার নিয়োগ, লো-কোড/নো-কোড অটোমেশন টুল ব্যবহার করে এবং তাদের টেস্ট অটোমেশন কভারেজ বাড়ানোর জন্য iOS এবং Android নেটিভ ফ্রেমওয়ার্কের সাথে অটোমেশন স্ক্রিপ্ট তৈরি করার মতো বিভিন্ন কৌশল নিযুক্ত করছে।
যখন তাদের পরীক্ষার কৌশলের মধ্যে জেনারেটিভ AI ব্যবহার করার কথা আসে, তখন উত্তরদাতাদের 47% পরীক্ষা স্ক্রিপ্ট তৈরি করার জন্য এটি ব্যবহার করে, 60% স্ক্রিপ্ট বা কোড আপডেট করার জন্য এটির উপর নির্ভর করে এবং 55% পরীক্ষার ফলাফল বিশ্লেষণ করতে এটি স্থাপন করে। শুধুমাত্র একটি ন্যূনতম 8% তাদের পরীক্ষার জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে না বলে রিপোর্ট করেছে।
AI ক্ষমতা বাড়ানোর ভবিষ্যত প্রত্যাশার মধ্যে রয়েছে সম্ভাব্য ত্রুটির পূর্বাভাস (51%), টেস্ট কেস তৈরি এবং ডেটার জন্য জেনারেটিভ AI ব্যবহার করা (45%), টেস্ট কেস ডকুমেন্টেশন (44%), UI পরীক্ষার জন্য চিত্র স্বীকৃতি (36%) উন্নত করতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োগ করা %), এবং স্ব-নিরাময় পরীক্ষার কৌশল (36%)।
একটি বিবৃতিতে, Kobiton-এর CTO ফ্রাঙ্ক মোয়ার বলেছেন, “মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপমেন্ট এবং টেস্টিং এ এআই টুলের রূপান্তরকারী শক্তির সাক্ষী হওয়া একটি অবিশ্বাস্য যাত্রা। উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি, খরচ হ্রাস, এবং পেশাদারদের কৌশলগত কাজগুলিতে ফোকাস করতে সক্ষম করে, AI শিল্পের ল্যান্ডস্কেপকে বিপ্লব করছে। আমি এআই-চালিত পদ্ধতিগুলির একটি উল্লেখযোগ্য এবং দ্রুত গ্রহণের অপেক্ষায় আছি কারণ এই সরঞ্জামগুলি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে।"
যদিও ধীরগতির মোবাইল অ্যাপ রিলিজগুলি একটি অনস্বীকার্য চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে, কোম্পানিগুলির জন্য এটি অপরিহার্য হয়ে ওঠে যে উন্নয়ন প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করা এবং AppMaster মতো প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহার করে এন্টারপ্রাইজগুলি থেকে পাঠ গ্রহণ করা, যা কম সময়ে পরিমাপযোগ্য এবং দক্ষ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷
