AI i zawód testera. Wyniki ankiety

W naszej ankiecie wzięło udział 79 testerów z różnym poziomem doświadczenia, w różnych branżach. Oto, co wynikło z ich odpowiedzi. 

Doświadczenie w testowaniu

W pierwszym pytaniu zebraliśmy informacje dotyczące doświadczenia. Największą grupą biorących udział w ankiecie byli testerzy ze stażem pracy między 6 a 10 lat (35%), którzy przeszli już przez początkowe etapy swojej kariery i dzięki temu lepiej rozumieją procesy testowania, a także mają większą świadomość tego, jaki wpływ ma na nie sztuczna inteligencja. Osoby z doświadczeniem 2-5 lat stanowiły kolejną grupę, reprezentującą 30% uczestników badania. Ich opinie są cennym głosem zarówno dla nowicjuszy, jak i dla testerów z pewnym doświadczeniem, dzięki czemu uzyskalismy pełniejszy obraz perspektywy branżowej.

Jednoznacznie najmniejszą grupą są seniorzy z ponad 15-letnim doświadczeniem w testowaniu. Mimo tej niewielkiej reprezentacji, bardzo mocno doceniamy ich perspektywę, bo osoby z tak długim stażem dostarczyć nam mogą cennych spostrzeżeń dotyczących wpływu AI na obszar testowania oprogramowania.

Branża

Zbadaliśmy też to, w jakich branżach testują nasi odpowiadający. Największą grupę stanowili testerzy związani z sektorem finansowym (37%). W tej branży sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizy ryzyka, oceny wiarygodności kredytowej, czy w systemach zabezpieczających transakcje finansowe. Testerzy pracujący w branżach e-commerce i logistyce, stanowiący 24% ankietowanych, mają możliwość korzystania z sztucznej inteligencji np. do optymalizacji procesów dostaw, zarządzania magazynem oraz dostosowywania obsługi klienta do ich indywidualnych potrzeb.

W następnej grupie, składającej się z 8% odpowiadających, są testerzy z sektora publicznego. W tej branży AI może być wykorzystywana w projektach związanych z e-administracją, analizą danych publicznych oraz usługami społecznymi. Bezpośrednio za nimi mamy testerów z sektora zdrowia (6%), gdzie wykorzystanie sztucznej inteligencji może obejmować testowanie systemów zarządzania danymi pacjentów, wspomaganą przez AI diagnostykę medyczną albo systemy wsparcia dla personelu medycznego.

W grupie testerów związanych z branżą gier i rozrywki (5%) AI może być używana do testowania systemów opartych na AI w grach, zarządzania danymi użytkowników oraz rozwijania inteligentnych interakcji w grach. Niewielki odsetek badanych (3%) pracuje w branżach związanych z transportem i motoryzacją, gdzie implementacja sztucznej inteligencji może odgrywać istotną rolę w rozwoju technologii autonomii, inteligentnych systemów transportowych oraz systemów zarządzania ruchem.

Grupa 18% testerów, którzy pracują w różnych branżach nieobjętych wcześniejszymi kategoriami, obejmuje m.in. telekomunikację, cyberbezpieczeństwo, branżę turystyczną oraz infrastrukturę IT.

Wykorzystanie AI w pracy

Próbując zrozumieć stopień zaawansowania i akceptacji SI w obszarze testowania, zapytaliśmy o to, w jakim procencie w swojej pracy testerzy wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Przeważająca większość odpowiadających testerów – aż 91% - deklaruje to, że w swojej pracy wykorzystuje takie narzędzia w zakresie od 0% do 25%. W większości przypadków sztuczna inteligencja stanowi więc niewielki, choć mimo to nadal obecny element w praktykach testowania oprogramowania.

Bardzo mała grupa testerów – 9% - wykorzystuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w nieco większym zakresie, od 26% do 50%. Choć to mniejsza frakcja, to obecność tej grupy wskazuje nam na rosnące zainteresowanie i zaawansowanie w wykorzystywaniu sztucznej inteligencji w testowaniu.

Większość testerów używa więc narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w bardzo ograniczonym stopniu. To może wynikać albo z różnorodności dostępnych narzędzi, albo z ich dostępności, a także z dojrzałości technologicznej organizacji, w której testują. Warto również zastanowić się, czy ten niewielki stopień wykorzystania wynika z ograniczeń technologicznych, braku zaufania do sztucznej inteligencji czy też z braku dostatecznej wiedzy i umiejętności wśród testerów.

Korzyści z AI w testowaniu

Pytając o korzyści płynące z wykorzystania AI w testowaniu oprogramowania, staraliśmy się zrozumieć, które jej aspekty są szczególnie cenione przez testerów. Analiza odpowiedzi pozwala nam także również zidentyfikować obszary, które mogą wymagać dalszych doskonalenia.

Mniej niż jedna czwarta (24%) testerów, którzy wzięli udział w ankiecie, nie dostrzega żadnych korzyści płynących z zastosowania sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania. Być może to spostrzeżenie wynika z braku doświadczenia lub nieświadomości korzyści płynących z użycia AI.

Dla 44% testerów kluczową korzyścią z wykorzystania AI w testowaniu jest automatyzacja powtarzalnych zadań. Takie procesy mogą prowadzić do zwiększenia efektywności, eliminacji pojawiających się błędów ludzkich i skrócenia czasu procesów. 41% odpowiadających dostrzega korzyści z analizy dużych ilości danych. Sztuczna inteligencja pozwala na efektywne przetwarzanie i analizę danych testowych, co pozwala lepiej zrozumieć jakość oprogramowania. Dla 35% respondentów szybkość i efektywność są głównymi korzyściami płynącymi z wdrożenia sztucznej inteligencji w testowaniu. To zrozumiałe, zwłaszcza biorąc pod uwagę zdolność AI do przetwarzania dużych ilości danych i podejmowania szybkich decyzji.

Grupa 23% ankietowanych testerów podkreśliło znaczenie AI  w raportowaniu i analizie wyników testów. To obejmuje generowanie raportów, identyfikację trendów oraz dostarczanie bardziej szczegółowych informacji o jakości oprogramowania. 14% odpowiadających uznaje za korzyść zdolność AI do adaptacji do zmian, a to jest ważne w dynamicznych środowiskach projektowych; taki sam % respondentów jako korzyść wskazuje poprawę dokładności testów.

Niewielki odsetek ankietowanych (11%) dostrzega korzyści związane z optymalizacją zasobów, obejmującą lepsze zarządzanie zasobami ludzkimi, sprzętowymi czy czasowymi. Grupa 8% testerów wskazuje na korzyść z testowania skomplikowanych scenariuszy - AI może efektywnie radzić sobie z bardziej złożonymi i niestandardowymi przypadkami testowymi.

Na końcu listy znajdują się odpowiedzi wskazujące jako korzyść: 

• testowanie wielu platform i urządzeń (6%), 
• testowanie w czasie rzeczywistym (4%), 
• skalowalność (3%),
• wczesne wykrywanie defektów (1%).

Istnieje wiele innych korzyści, które nie zostały uwzględnione w wyżej wymienionych kategoriach. Do tej grupy należą generowanie bazy testów dla typowych przypadków, często z automatyczną implementacją, szybkie wyszukiwanie informacji, przygotowanie danych testowych, transformacja danych czy tłumaczenie z polskiego na inne języki.

Porównanie: doświadczenie a korzyści

Korzyści, które testerzy z różnym stażem pracy najczęściej podkreślają, to:

Doświadczenie poniżej 2 lat:

• analiza dużych ilości danych
• raportowanie i analiza wyników
• automatyzacja powtarzalnych zadań 

Doświadczenie pomiędzy 2 a 5 lat:

• szybkość i efektywność
• analiza dużych ilości danych
• automatyzacja powtarzalnych zadań

Doświadczenie między 6 a 10 lat:

• automatyzacja powtarzalnych zadań
• analiza dużych ilości danych
• szybkość i efektywność

Doświadczenie 11-15 lat:

• analiza dużych ilości danych
• raportowanie i analiza wyników
• automatyzacja powtarzalnych zadań / szybkość i efektywność

Doświadczenie powyżej 15 lat:

• automatyzacja powtarzalnych zadań
• analiza dużych ilości danych
• szybkość i efektywność

Widzimy więc, że testerzy z różnym stażem doceniają te same kluczowe aspekty sztucznej inteligencji, choć ich priorytety mogą się nieco różnić. Automatyzacja, analiza dużej ilości danych oraz szybkość i efektywność są uznawane za wartościowe niezależnie od etapu kariery. Wraz z doświadczeniem, testerzy mogą być bardziej świadomi korzyści z raportowania i analizy wyników, co może wynikać z większego zaangażowania w zarządzanie jakością oprogramowania.

Czy SI zastąpi niektóre aspekty pracy testera?

W kolejnym pytaniu staraliśmy się zbadać nastawienie badanych testerów do możliwości zastąpienia pewnych aspektów ich pracy przez sztuczną inteligencję. Chcieliśmy poznać obszary, w których da się dostrzec potencjalne zastosowanie AI w testowaniu oraz dowiedzieć się, czy i w jakim stopniu może ona zastąpić ludzką pracę.

Około 10% udzielonych odpowiedzi wyraża wątpliwość co do możliwości zastąpienia jakiegokolwiek aspektu pracy testera oprogramowania przez sztuczną inteligencję. To sugeruje, że wciąż istnieje mocne przekonanie o unikalności pewnych elementów naszej pracy, które nie podlegają automatyzacji.

Niemniej jednak, znaczna większość testerów (73%) dostrzega potencjał zastąpienia generowania danych testowych przez sztuczną inteligencję. Ponad połowa odpowiadających (52%) uznaje, że analiza logów i raportowanie mogą być z sukcesem zautomatyzowane przy użyciu sztucznej inteligencji. 49% respondentów uważa, że automatyzacja testów kodu to zadanie, które może zostać zastąpione przez AI, a 48% uznaje, że sztuczna inteligencja może zastąpić analizę kodu źródłowego.

Jeśli zaś chodzi o konkretne obszary, 37% testerów uznaje, że sztuczna inteligencja może zastąpić automatyczne sprawdzanie zgodności z normami i standardami. Tyle samo procent uważa, że AI może zastąpić automatyzację API oraz skutecznie analizować oraz testować interakcje między różnymi elementami oprogramowania.

Ponad jedna czwarta respondentów uważa, że monitorowanie w czasie rzeczywistym może być zastąpione przez sztuczną inteligencję, która efektywnie śledzi zmiany i zachowania w czasie rzeczywistym. Mniej niż jedna czwarta ankietowanych uważa, że sztuczna inteligencja ma możliwość zastąpienia testów wydajności, a około jedna piąta twierdzi, że testy na różnych platformach mogą być zastąpione przez sztuczną inteligencję.

Warto zauważyć, że 19% testerów, którzy wzięli udział w ankiecie, wskazuje na możliwość zastąpienia automatyzacji testów GUI przez sztuczną inteligencję, a 13% uważa, że testy bezpieczeństwa również mogą być zautomatyzowane przez AI. Jednak tylko 9% odpowiadających uznaje, że sztuczna inteligencja może zastąpić testowanie manualne.

Interesujące są również odpowiedzi, w których często pojawia się stwierdzenie, że AI z pewnością nie zastąpi, ale z pewnością wspomoże pracę testera. To sugeruje, że w oczach respondentów sztuczna inteligencja może być bardziej skuteczna jako narzędzie wspierające niż całkowicie zastępujące ludzką pracę.

Rozwój testera poprzez zdobywanie umiejętności związanych z AI

Przytłaczająca większość (84%) odpowiadających jest przekonana, że zdobywanie umiejętności z obszaru sztucznej inteligencji przyczyni się do ich rozwoju jako testerów oprogramowania. To jasno wskazuje, że większość testerów dostrzega wartość integracji AI z ich umiejętnościami zawodowymi. Natomiast zaledwie 6% uczestników ankiety nie widzi perspektyw rozwoju w testowaniu poprzez nabywanie kompetencji związanych z AI. Być może są oni jeszcze niepewni, co do wpływu sztucznej inteligencji na testowanie oprogramowania lub są pozbawieni dostępu do zasobów edukacyjnych w tej dziedzinie.

Natomiast 10% ankietowanych wykazuje pewne wątpliwości lub brak świadomości korzyści wynikających z nauki umiejętności związanych z sztuczną inteligencją. Być może wynika to z niedostatecznej informacji albo z braku zrozumienia, w jaki sposób konkretne umiejętności z obszaru AI mogą znaleźć praktyczne zastosowanie w testowaniu.

Porównanie: doświadczenie a szanse na rozwój

Analizując, który poziom doświadczenia zawodowego widzi najwięcej szans na rozwój w zawodzie testera poprzez zdobycie umiejętności związanych z sztuczną inteligencją, możemy wyróżnić kilka istotnych punktów. Najwięcej szans na rozwój poprzez zdobycie umiejętności związanych z AI widzą testerzy z doświadczeniem od 6 do 10 lat oraz poniżej 2 lat. Te grupy są bardziej elastyczne i otwarte na nowe technologie i wykazują większe zrozumienie tego, jakie korzyści może przynieść integracja sztucznej inteligencji z testowaniem oprogramowania.

Wśród seniorów z długim stażem pracy zauważa się mniejsze przekonanie co do szans na rozwój poprzez nabywanie umiejętności związanych ze sztuczną inteligencją. To może być wynik większej pewności siebie w istniejących umiejętnościach, a także możliwej obawy przed ryzykiem związanym z wprowadzaniem nowych technologii w późniejszych etapach kariery.

Wpływ AI na przyszłość zawodu testera – obawy

Zdecydowaliśmy się również zapytać o obawy, jakie mają testerzy w związku z wpływem sztucznej inteligencji na przyszłość ich zawodu. Tylko 13% odpowiadających nie wykazuje żadnych obaw co do wpływu sztucznej inteligencji na przyszłość pracy w dziedzinie testowania oprogramowania. To może być efektem albo optymistycznego stosunku do nowych technologii, albo braku zauważalnych negatywnych konsekwencji.

Jednak pojawiły się również mniej optymistyczne odpowiedzi. Większość uczestników ankiety (62%) wyraża swoje obawy związane z ryzykiem powstawania defektów w algorytmach AI. Testerzy mają świadomość potencjalnych błędów i ich ewentualnego wpływu na wyniki testów oraz – w efekcie – na jakość oprogramowania. Ponad połowa ankietowanych (56%) martwi się o zbyt dużą zależność od narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, co sugeruje potrzebę utrzymania równowagi między testami manualnymi a zautomatyzowanymi rozwiązaniami AI.

Dla 41% testerów główną obawą jest zwiększone ryzyko bezpieczeństwa związane z wprowadzeniem sztucznej inteligencji. Pojawiają się zatem obawy dotyczące potencjalnych luk bezpieczeństwa, które mogą powstać przy wykorzystaniu AI. Ponad jedna trzecia odpowiadających (33%) zauważa trudności związane z utrzymaniem i dostosowywaniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, tyle samo odpowiadających wyraża obawy dotyczące aspektów społecznych i etycznych.

Grupa 29% biorących udział w ankiecie testerów ma obawy związane z koniecznością nauki nowych umiejętności w związku z AI. Ponad jedna czwarta (27%) obawia się możliwości zastąpienia ludzi przez sztuczną inteligencję, co potwierdza obawy związane z utratą miejsc pracy w testowaniu na rzecz automatyzacji opartej na AI. Mniej niż jedna czwarta (23%) martwi się utratą kontroli nad procesem testowania z powodu wprowadzenia sztucznej inteligencji, a 20% boi się możliwości zaniku umiejętności manualnych testów w kontekście wzrostu roli automatyzacji opartej na SI.

Wśród innych obaw często pojawiają się kwestie związane z umiejętnością filtrowania treści generowanych przez AI poprzez własną wiedzę i doświadczenie, a także potrzebą identyfikacji "halucynacji" i błędów generowanych przez AI. Pojawiają się też obawy prawne, konieczność dostarczania dużej ilości danych do sztucznej inteligencji, przecieki informacji oraz luki w zabezpieczeniach narzędzi opartych na AI.

Porównanie: doświadczenie a obawy

Analizując obawy testerów z różnym stażem pracy związane z wpływem sztucznej inteligencji na przyszłość ich zawodu, wysnuliśmy następujące wnioski:

Testerzy z doświadczeniem poniżej 2 lat:

• ich obawy dotyczą ryzyka defektów w algorytmach AI, zbyt dużej zależności od narzędzi opartych na AI oraz równocześnie zwiększonego ryzyka bezpieczeństwa, konieczności nauki nowych umiejętności, oraz aspektów społecznych i etycznych są najbardziej istotne
• młodzi testerzy wykazują zróżnicowane obawy, co sugeruje, że są bardziej otwarci na różnorodne wyzwania związane z AI.

Testerzy z doświadczeniem między 2 a 5 lat:

• ich obawy skupiają się wokół ryzyka defektów w algorytmach AI oraz zbyt dużej zależności od narzędzi AI 
• pojawia się też obawa dotycząca złożoności utrzymania i dostosowywania rozwiązań AI.

Testerzy z doświadczeniem między 6 a 10 lat:

• dominujące w tej grupie obawy to ryzyko defektów w algorytmach AI i zbyt duża zależność od narzędzi AI
• pojawia się również obawa związana z zwiększonym ryzykiem bezpieczeństwa, co sugeruje większą świadomość tego problemu w tej grupie testerów.

Testerzy z doświadczeniem 11-15 lat:

• miewają obawy dotyczące ryzyka defektów w algorytmach AI i zbyt dużej zależności od narzędzi AI
• boją się, że sztuczna inteligencja może zastąpić ludzi, co może wynikać z długiego doświadczenia i zauważalnych zmian w roli testera.

Seniorzy z doświadczeniem powyżej 15 lat:

• w tej grupie obawy koncentrują się głównie wokół złożoności utrzymania i dostosowywania rozwiązań AI, aspektów społecznych i etycznych, zwiększonego ryzyka bezpieczeństwa, zbyt dużej zależności od narzędzi AI oraz ryzyka defektów w algorytmach AI
• nabierają na znaczeniu także obawy.

Widać, że obawy testerów rozwijają się wraz z ich doświadczeniem zawodowym. Wynika to z różnic w perspektywie i zrozumieniu zagadnień związanych z AI. Testerzy na początku kariery są bardziej skłonni do wyrażania różnorodnych obaw, podczas gdy razem z nabieraniem doświadczenia pojawiają się bardziej specyficzne dla danej grupy obawy. 

AI a poprawa jakości oprogramowania

W ostatniej części ankiety pytaliśmy o to, jak testerzy oceniają potencjalny wpływ sztucznej inteligencji na poprawę jakości testowanego oprogramowania. Czy widzą wartość i pozytywny wkład AI w procesach testowania? 

Zdecydowana większość (aż 76%) wyraża optymistyczne przekonanie co do potencjału pozytywnego wpływu sztucznej inteligencji na poprawę jakości testowanego oprogramowania. Niewielki odsetek (8%) uważa, że sztuczna inteligencja nie wniesie żadnej wartości w jakość testów. 16% odpowiadających nie jest pewna, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wpłynąć na poprawę jakości testowanego oprogramowania. 

Analiza tych odpowiedzi pozwala stwierdzić, że większość testerów pozytywnie ocenia potencjał sztucznej inteligencji w poprawie jakości oprogramowania. Bez wątpienia zauważa się rosnącą świadomość roli, jaką może odegrać AI w zapewnieniu bardziej efektywnych procesów testowych.

Wnioski końcowe

Testerzy zdają sobie sprawę z potencjału sztucznej inteligencji w zwiększeniu efektywności testów oprogramowania. Kluczowymi obszarami, w których dostrzegają oni wartość AI, są: automatyzacja, analiza dużych ilości danych oraz szybkość. Powszechne są również pewne obawy związane z ryzykiem defektów w algorytmach AI, zwłaszcza wśród bardziej doświadczonych testerów.

Jednak ankieta wykazała, że pomimo tych obaw, większość testerów uznaje zdobycie umiejętności z obszaru AI za istotny element ich rozwoju zawodowego.