В недавнем отчете ведущей компании по тестированию мобильных приложений Kobiton появилась поразительная статистика, согласно которой ежегодные финансовые потери, превышающие 100 000 долларов США, несут 75% фирм. Это прямой результат медленного развертывания обновлений мобильных приложений. Более того, около 13% участников заявили о годовых потерях от 1 до 10 миллионов долларов из-за той же проблемы. Результаты проливают свет на далеко идущие последствия, которые задержка обновлений приложений может иметь для потока доходов компании.
Еще 75% респондентов указали, что мобильные приложения составляют не менее четверти доходов их организаций, подчеркнув, что медленные обновления не только влияют на прибыльность, но и ставят под угрозу общую жизнеспособность бизнеса.
Когда был задан вопрос о частоте выпусков обновлений мобильных приложений, ответы были разными. Еженедельные обновления были распространены среди 38% респондентов, за которыми следуют 27%, которые выпускают обновления ежемесячно. Ежедневные выпуски наблюдали 20% фирм, а 14% предпочли ежеквартальный график выпусков. Небольшая часть, около 1%, сообщила, что обновляют свои мобильные приложения реже, чем раз в квартал.
При обсуждении времени, необходимого для выполнения автоматизированных тестов, 28% респондентов отметили, что это занимает 1-3 часа; 32% сказали, что это заняло немного больше времени, 3-6 часов. Еще 21% заявили, что процесс растянулся на 6-9 часов, а 8% указали, что это более 10 часов. Небольшой процент (11%) похвастался, что их автоматизированные тесты можно выполнить менее чем за час.
По мнению 37% респондентов опроса, компании, перешедшие от ручных к автоматизированным процессам тестирования, стали свидетелями сокращения времени выхода на рынок на 25–50 %. О впечатляющем сокращении более чем на 50% сообщили 18% участников.
Согласно результатам опроса, 48% респондентов в то время автоматизировали от 10 до 24% своих тестов, а 22% автоматизировали от 25 до 49%. Примерно половина респондентов стремятся автоматизировать более 50% процедур тестирования. Компании используют различные стратегии, такие как обучение сотрудников навыкам автоматизации, наем большего количества инженеров по автоматизации, использование инструментов автоматизации low-code или no-code , а также создание сценариев автоматизации с использованием платформ iOS и Android Native, чтобы расширить охват автоматизации тестирования.
Когда дело доходит до использования генеративного ИИ в своей стратегии тестирования, 47% респондентов используют его для создания тестовых сценариев, 60% полагаются на него для обновления сценариев или кода и 55% используют его для анализа результатов тестирования. Лишь ничтожные 8% сообщили, что вообще не использовали генеративный ИИ для тестирования.
Будущие ожидания по расширению возможностей ИИ включают прогнозирование потенциальных дефектов (51%), использование генеративного ИИ для создания тестовых примеров и данных (45%), применение обработки естественного языка для улучшения документации тестовых примеров (44%), распознавание изображений для тестирования пользовательского интерфейса (36 %) и стратегии тестирования самовосстановления (36%).
В своем заявлении Фрэнк Мойер, технический директор Kobiton, сказал: «Наблюдение преобразующей силы инструментов искусственного интеллекта в разработке и тестировании мобильных приложений было невероятным путешествием. Повышение производительности, снижение затрат и предоставление профессионалам возможности сосредоточиться на стратегических задачах — искусственный интеллект производит революцию в отрасли. Я с нетерпением жду значительного и быстрого внедрения методологий, основанных на искусственном интеллекте, поскольку эти инструменты продолжают развиваться».
Хотя медленные выпуски мобильных приложений представляют собой неоспоримую проблему, компаниям становится необходимо ускорить процесс разработки и извлечь уроки из опыта предприятий, использующих такие платформы, как AppMaster , предназначенные для создания масштабируемых и эффективных приложений за меньшее время.
