Von Lee McClendon, Chief Digital and Know-how Officer, Tricentis
KI verändert die Artwork und Weise, wie Software program entwickelt, getestet und veröffentlicht wird – dennoch arbeiten viele Groups daran, Versprechen in messbare Ergebnisse umzusetzen. Über den gesamten Software program Growth Lifecycle (SDLC) hinweg führt KI leistungsstarke Funktionen ein. Von der Beschleunigung der Codierung über die Generierung von Software program-Qualitätsprüfungen bis hin zur Aufzeichnung – generative KI-Instruments helfen Softwareentwicklungsteams, die unter enormem Druck stehen, schneller zu liefern, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Allerdings unsere Forschung zeigt, dass die überwiegende Mehrheit (90 Prozent) der heutigen CIOs und CTOs der KI bei kritischen Software program-Launch-Entscheidungen vertrauen, zwei Drittel jedoch davon ausgehen, dass es drei Jahre dauern wird, bis KI einen nennenswerten Einfluss auf die Geschäftsleistung und die Kosten hat.
Die Herausforderungen, vor denen die heutigen Softwareentwicklungsteams stehen, liegen nicht mehr in der technischen Bereitschaft, sondern vielmehr in der strategischen Integration von KI in aktuelle SDLCs. Ein echter ROI entsteht, wenn KI als Teil intelligenter Automatisierungs-Frameworks in Lieferprozesse integriert wird. Dabei handelt es sich um strukturierte Systeme, die KI mit Automatisierung integrieren, um Prozesse anpassungsfähig und messbar sowohl hinsichtlich der Softwaregeschwindigkeit als auch der Qualitätsziele zu machen. Damit Software program-Führungskräfte das Potenzial von KI voll ausschöpfen können, müssen sie über Pilotprojekte hinausgehen und KI schließlich als wesentlichen Treiber für eine konsistente, vertrauenswürdige und leistungsstarke Softwarebereitstellung in großem Maßstab positionieren.
KI abgestimmt auf Lieferprioritäten
Die Einführung von KI wird bei quick allen Bestand haben (99,6 Prozent) Unternehmen nutzen bereits irgendeine Type von KI beim Softwaretesten, und 96 Prozent planen, ihren Einsatz in der Zukunft zu verstärken. Angesichts dieser allgemeinen Akzeptanz konzentrieren sich die erfolgreichsten KI-Initiativen auf die Beschleunigung von Launch-Zyklen bei gleichzeitiger Sicherstellung der Qualität – und nicht nur auf Automatisierung um der Automatisierung willen. In der Softwareentwicklung und Qualitätstechnik steigert KI die Ergebnisse, wenn sie auf Aktivitäten wie Testfallerstellung und -wartung, Dokumentationsautomatisierung und Entwickler-Onboarding angewendet wird.
Bei der Integration in kontinuierliche Take a look at- und Launch-Zyklen reduziert KI die manuelle Arbeit, verbessert die Konsistenz und ermöglicht es Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams, sich auf die Lösung komplexer Herausforderungen und die Weiterentwicklung von Produktinnovationen zu konzentrieren. Dieser Wandel macht KI von einem hilfreichen Werkzeug zu einem strategischen Vorteil.
Vertrauen und Kontrolle entfalten das volle Potenzial der KI
Da KI-generierte Ergebnisse zunehmend Einfluss auf Launch-Entscheidungen haben, ist es wichtig, auf deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit vertrauen zu können. Während das Vertrauen in KI zunimmt und quick 90 Prozent der Unternehmen behaupten, dass sie den GenAI-ROI effektiv messen können, wird der Erfolg letztendlich von der Aufsicht und Validierung abhängen.
Wie sieht das in der Praxis aus? Unternehmen müssen Sicherheitsvorkehrungen treffen, wie z. B. Human-in-the-Loop-Überprüfungen, Erklärbarkeits- und Dokumentationsstandards, Integration in CI/CD-Pipelines und eine kontinuierliche Entwicklung der KI-Kompetenz.
Der größte ROI entsteht, wenn Geschwindigkeit und Qualität Hand in Hand gehen. Vorausschauende Groups integrieren KI nicht nur in die Codierungs- und Launch-Phasen, sondern auch in Assessments, Validierung und Fehlervermeidung – und erreichen so eine höhere Konsistenz und langfristige Belastbarkeit.
Unsere Forschung unterstreicht dieses Gleichgewicht. Softwareentwickler und Technologieführer gehen davon aus, dass KI eine wichtige Rolle bei der Rationalisierung von Qualitätssicherungsprozessen spielen wird 70 Prozent Wir sind davon überzeugt, dass KI dazu beitragen wird, Fehlerlecks, Testabdeckung und Wartbarkeit zu verbessern. Infolgedessen können Groups, die KI sowohl auf Geschwindigkeit als auch auf Qualität ausrichten, mit einer höheren Kundenzufriedenheit und einem stärkeren Vertrauen in ihre Launch-Prozesse rechnen.
Die organisatorische Bereitschaft prägt die Wirkung von KI im großen Maßstab
Technologie allein erschließt keinen ROI. Um wiederholbare Erfolge zu erzielen, sind operative Disziplin und kulturelle Ausrichtung erforderlich. Wir sehen, dass immer mehr Unternehmen klare Richtlinien festlegen, wenn es darum geht, bestimmte KI-Instruments zu verwenden, die KI-Kenntnisse in allen Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams zu verbessern und funktionsübergreifende Feedbackschleifen zu implementieren, um zu verfeinern, wie KI die Bereitstellung unterstützt. Unsere Forschung spiegelt diese Realität wider: zwei Drittel aller Unternehmen rechnen im nächsten Jahr mit einem Ausfall oder einer größeren Störung. Angesichts der Tatsache, dass es mehrere Jahre dauern kann, bis der KI-ROI vollständig erreicht ist, betont dieser Zeitplan, wie wichtig es ist, Menschen, Prozesse und Prioritäten aufeinander abzustimmen, um nicht nur die Rendite zu maximieren, sondern auch den SDLC des Unternehmens positiv zu beeinflussen.
Der KI-ROI ist in greifbarer Nähe – und er beschleunigt sich
KI ist nicht mehr experimentell. Für viele Groups hat die intelligente Automatisierung bereits die Effizienz, Geschwindigkeit und Entscheidungsfindung verbessert. Der Unterschied zwischen isoliertem Erfolg und unternehmensweiter Wirkung liegt in der Umsetzung. Softwareentwicklungsteams, die KI durchdacht in kontinuierliche Take a look at- und Qualitätssicherungsabläufe integrieren, ihren Einsatz auf messbare Ergebnisse ausrichten und durch klare Kontrolle das Vertrauen stärken, erzielen bereits einen bedeutenden ROI. Wer KI als peripheres Werkzeug betrachtet oder sich nur auf Geschwindigkeit konzentriert, riskiert, ihr umfassenderes Potenzial zu verpassen.
Für Technologieführer ist der Auftrag klar: KI als vertrauenswürdige Kraft in der gesamten Softwarebereitstellung zu verankern und schnelle Veröffentlichungen mit strenger Qualität in Einklang zu bringen, um nachhaltige geschäftliche Auswirkungen zu erzielen. Die Organisationen, die dieses Gleichgewicht erreichen, werden die Zukunft der Softwareinnovation prägen.
Lee McClendon ist Chief Digital and Know-how Officer beim Unternehmen für KI-Testplattformen Tricentis.