軟體測試行業繼續發展。我們已經看到了發展趨勢的延續和2023年新趨勢的出現。2023年，自動化專家團隊對軟體測試行業的最新趨勢做出了一些**。
根據各種報告研究，智慧型自動化將在2023年繼續成為軟體測試風口。 人工智慧和機器學習ai/ml的應用已用於軟體測試自動化中。人工智慧使測試變得更加智慧型。團隊可以利用ai/ml來優化其自動化策略，更快地適應並更有效地執行。
在2023年，質量保證團隊已將ai/ml應用於**測試質量，確定測試案例的優先順序，對缺陷進行分類，檢測測試物件，與被測應用程式進行互動等。
預計ai/ml將在創新技術的各個領域無處不在。到2023年，預計將達到近2000億美元。希望看到ai/ml在更多測試領域中的應用，這其中大多數與報告和分析有關：
智慧型自動化所依賴的另乙個支柱是機器學習。機器學習預計將在2023年達到新的水平。根據質量報告，有38％的組織計畫在2023年實施機器學習專案。行業專家**，這一數字將在2023年繼續增加。
即使對ai/ml在軟體測試中的應用前景提出了更高的要求，但大多數專家仍然認為，在測試中使用ai/ml仍處於起步階段。但是隨著技術的不斷發展，我們很有可能在不久的將來看到這些技術成熟應用在測試的各個領域。
隨著ai/ml對測試和質量保障團隊提出新的要求，敏捷團隊必須開始採用與ai/ml相關的技術，其中包括入門資料科學、統計學和數學。這些新技能集不會替代舊的技能，而是對自動測試和軟體開發工程測試中核心領域技能的補充。
對於自動化工具開發人員，應該專注於構建實用的工具。乙個好的ai/ml輔助工具必須兼顧業務成本效率和技術方面，例如讀取生產日誌，生成測試方案或響應生產活動。
ai如何影響測試行業
在質量保證方面，測試自動化不再是乙個陌生的詞彙。據統計已經有44％的組織在2023年實現所有測試中50％或更多的自動化。同樣的，這個趨勢將在2023年將更加明顯。
隨著越來越多的企業採用最新的devops流程來滿足對快速質量的需求，測試自動化已成為必不可少的元件，參考：如何在devops引入自動化測試。通過幫助團隊執行重複性任務，更快，更準確地檢測錯誤，提供連續的反饋迴圈，確保測試覆蓋範圍，測試自動化繼續處於絕對優勢地位。因此，在質量保證流程中實施自動化測試的組織可以節省大量成本，時間和人力資源。
但是，測試自動化不會消除手動測試，因為手動測試存在的重要原因。實際上，強大的質量檢查團隊必須適當地結合手動和自動測試，以最大程度地確保軟體質量。自動化測試的作用是不可否認的-但是某些測試型別（例如探索性測試或可用性測試）仍需要手動執行。
測試自動化工具開發人員必須不斷更新和公升級工具，才能滿足質量的要求。將來的測試自動化解決方案必須遵循一些基本標準，例如：
大資料已在包括科技、醫療保健、銀行、零售、電信、**等在內的各種業務領域中發揮了重要作用。人們更加關注使用資料來細分和優化決策過程。
大資料測試使行業能夠處理海量資料和各種資料型別。它還可以通過精確的資料驗證來幫助做出更好的決策以及增強市場戰略。大資料測試不再是乙個新詞。隨著許多行業向面向資料的世界轉移，大資料的應用在未來很長一段時間還會迅猛增長。
測試大資料的趨勢已被廣泛採用，這主要是因為大多數企業都逐漸想大資料轉型，通過更加智慧型的分析得出的結論來指定各種方案和計畫。大資料測試並非不常見，但是這將是另外乙個不可逆的趨勢。因此，專家們**測試大資料應用程式的需求將在2023年出現更多的增長。
測試物聯網（iot）裝置的興起在2023年已經很明顯。根據權威資料，到2023年，全球iot裝置的數量將達到200億以上。
iot測試意味著測試iot裝置的安全性、易用性、可信賴性、裝置版本和協議的相容性、程式設計專案的多功能性、監視連線延遲、可伸縮性、資料完整性評估、裝置真實性等。
物聯網測試工程師經常在這一領域面臨大量工作，尤其是在監視通訊協議和作業系統以及物聯網系統不同條件的多種組合方面。因此，質量檢查團隊應擴充套件其知識廣度，並增強其在可用性、安全性和效能iot測試中的技能。
數字革命帶來了越來越多的安全威脅。來自幾乎所有行業的幾乎每個企業的認識到對其軟體、應用程式、網路、系統進行安全測試的重要性。軟體開發團隊甚至與合作夥伴合作，使他們的產品對未知威脅的抵禦能力更強，從而將網路安全防護提公升到乙個新的水平。
測試安全性不僅有助於保護交易（無論是錢還是資料），而且還可以保護其使用者隱私。由於網路威脅隨時可能以任何形式發生，因此安全測試將在來年繼續成為熱門話題。
這些是2023年最流行的軟體測試趨勢的**的彙總列表。不管數位化轉型如何，可以肯定的是，測試工程師以及軟體產品企業將繼續見證這些變化。因此，質量保證團隊和從業人員必須不斷發展，以在這個瞬息萬變的行業中不落下風。
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