선도적인 모바일 애플리케이션 테스트 회사인 Kobiton 의 최근 보고서에 따르면, 기업의 75%가 연간 $100,000를 초과하는 재정적 손실을 경험하고 있다는 놀라운 통계가 나왔습니다. 이는 느린 모바일 앱 업데이트 출시의 직접적인 결과입니다. 또한 참가자 중 최대 13%가 동일한 문제로 인해 연간 100만 달러에서 1,000만 달러 사이의 손실을 입은 것으로 나타났습니다. 결과는 지연된 애플리케이션 업데이트가 회사의 수익 흐름에 미칠 수 있는 광범위한 결과를 조명합니다.
응답자의 75%는 모바일 애플리케이션이 조직 수익의 최소 4분의 1을 차지한다고 밝혔으며, 이는 느린 업데이트가 수익성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 전반적인 비즈니스 생존 가능성에도 영향을 미친다는 점을 강조합니다.
모바일 앱 업데이트 출시 빈도를 조사한 결과, 응답은 다양했습니다. 응답자의 38%는 주간 업데이트를 주로 사용했으며, 그 다음은 매월 업데이트를 배포하는 응답자가 27%였습니다. 20%의 기업이 일일 릴리스를 관찰했으며, 14%는 분기별 릴리스 일정을 선호했습니다. 약 1%의 작은 비율이 모바일 앱을 분기당 1회 미만으로 업데이트한다고 보고했습니다.
자동화된 테스트를 수행하는 데 필요한 시간에 대해 논의할 때 28%의 응답자는 1~3시간이 걸린다고 답했습니다. 32%는 3~6시간으로 약간 더 오래 걸렸다고 답했습니다. 또 다른 21%는 프로세스가 6~9시간으로 늘어났다고 답했고, 8%는 10시간 이상 걸린다고 답했습니다. 11%라는 작은 비율은 자동화된 테스트가 1시간 이내에 완료될 수 있다고 자랑했습니다.
설문조사 응답자의 37%에 따르면, 수동 테스트 프로세스에서 자동 테스트 프로세스로 전환한 기업의 출시 기간이 25%~50% 단축된 것으로 나타났습니다. 18%의 참가자가 50% 이상의 인상적인 감소를 보고했습니다.
설문조사 결과에 따르면 응답자의 48%는 당시 테스트의 10~24%를 자동화했고, 22%는 25~49%를 자동화했습니다. 응답자의 약 절반이 테스트 절차의 50% 이상을 자동화하기를 원했습니다. 기업에서는 자동화 기술을 위한 직원 교육, 더 많은 자동화 엔지니어 채용, 로우 코드/노코드 자동화 도구 사용, iOS 및 Android 네이티브 프레임워크로 자동화 스크립트 구축 등 다양한 전략을 채택하여 테스트 자동화 범위를 확대하고 있습니다.
테스트 전략 내에서 생성적 AI를 활용하는 경우 응답자의 47%는 테스트 스크립트 생성에 이를 활용하고, 60%는 스크립트 또는 코드 업데이트에 의존하며, 55%는 테스트 결과 분석에 이를 배포합니다. 아주 적은 8%만이 테스트에 생성 AI를 전혀 사용하지 않는다고 보고했습니다.
AI 기능 향상에 대한 향후 기대에는 잠재적인 결함 예측(51%), 테스트 케이스 생성 및 데이터를 위한 생성 AI 활용(45%), 테스트 케이스 문서화 개선을 위한 자연어 처리 적용(44%), UI 테스트를 위한 이미지 인식(36)이 포함됩니다. %) 및 자가 치유 테스트 전략(36%).
Kobiton의 CTO인 Frank Moyer는 성명서에서 “모바일 앱 개발 및 테스트에서 AI 도구의 혁신적인 힘을 목격하는 것은 놀라운 여정이었습니다. 생산성 증대, 비용 절감, 전문가가 전략적 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 AI는 업계 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 도구가 계속 발전함에 따라 AI 기반 방법론이 중요하고 신속하게 채택되기를 기대합니다.”
느린 모바일 앱 출시는 부인할 수 없는 과제를 제시하지만 기업은 개발 프로세스 속도를 높이고 더 짧은 시간에 확장 가능하고 효율적인 애플리케이션을 구축하도록 설계된 AppMaster 와 같은 플랫폼을 사용하여 기업으로부터 교훈을 얻는 것이 필수적입니다.
