生成式AI在质量工程中的应用 - 生成式AI在质量工程中的应用已达到临界点，成为推动业务成功的关键因素 [1] - 68%的组织正在积极使用生成式AI（34%）或已制定实施路线图（34%） [3] - 生成式AI在测试自动化领域的影响最为显著，72%的受访者表示生成式AI集成加快了自动化流程 [3] 质量工程的重新定义 - 质量工程的定义已从测试人类编写的软件演变为测试AI生成的代码 [2] - 需要重新定义质量工程，以适应从代码生成到端到端软件链测试的需求 [2] - 组织需要更好地将质量工程指标与业务成果对齐，以展示其战略价值 [2] 技能提升与挑战 - 82%的组织为质量工程团队提供了专门的学习路径，但只有50%的组织积极跟踪这些计划的有效性 [4] - 持续学习在生成式AI、敏捷集成和跨职能协作等技能方面尤为重要 [4] - 57%的受访者表示缺乏全面的测试自动化策略，64%的受访者表示依赖遗留系统是推进自动化工作的主要障碍 [4] 可持续发展与绿色IT - 尽管可持续发展被广泛认为是首要任务，但只有25%的组织在衡量其整体IT开发的环境影响 [5] - 44%的组织在跟踪测试活动的环境影响，34%的受访者正在实施高效的质量工程实践以推动可持续发展 [5] - 报告呼吁组织采用全面的绿色IT战略，并改进整个软件开发生命周期中的环境影响测量 [5] 行业趋势与未来展望 - 生成式AI工具和解决方案在质量工程师中的应用正在增加，帮助他们专注于更高附加值的任务 [6] - 生成式AI在编码效率和质量方面的潜力有望进一步加速质量工程的转型，并为客户和最终用户创造新价值 [6] - 2024年世界质量报告基于对33个国家、10个行业的1750名高级管理人员的调查，提供了对软件质量格局的全面理解 [7] 公司背景 - OpenText是全球领先的信息管理软件和服务公司，帮助企业通过全面的业务云、业务AI和业务技术解决复杂的全球问题 [8] - OpenText致力于帮助组织将先进的软件生命周期管理解决方案与生成式AI集成，同时确保质量工程在推动业务成功中保持前沿地位 [6]