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内容提要
Leapwork的研究显示，尽管对AI驱动的软件测试信心上升，准确性和稳定性仍是关键。调查中，88%的受访者认为AI是测试策略的优先事项，但仅12.6%在关键工作流中应用AI。团队面临测试更新缓慢和手动工作量大的挑战，导致AI采用进展缓慢。
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关键要点
- Leapwork的研究显示，尽管对AI驱动的软件测试信心上升，准确性和稳定性仍是关键因素。
- 调查显示，88%的受访者认为AI是测试策略的优先事项，但仅12.6%在关键工作流中应用AI。
- 65%的受访者表示正在使用或探索AI，但采用仍然不均衡。
- 54%的受访者担心质量和可靠性，导致AI使用受限。
- 手动工作量仍然限制进展，平均只有41%的测试实现自动化。
- 71%的受访者认为测试创建是最大的瓶颈，56%认为测试维护是主要障碍。
- Leapwork的CEO表示，团队希望AI帮助加快速度、扩大覆盖面和减少工作量，但准确性仍然是基本要求。
- 研究表明，组织应将AI与成熟的自动化基础结合，而不是单独使用。
- Puppet的调查显示，高绩效团队在测试自动化和稳定性上投入更多，且不稳定的CI/CD管道会导致交付缓慢。
- GitLab的调查发现，70%以上的受访者认为AI将改变软件开发工作流程，但只有少数人深度使用AI工具。
- Tricentis的报告显示，测试类型的自动化覆盖率平均在30-50%之间，维护工作和不稳定的测试是主要限制因素。
- DORA研究表明，强大的测试自动化和可观察性实践的团队在关键指标上表现更好。
- IDC的调查发现，60-70%的公司正在试点AI用例，但只有20-30%在生产级应用中部署AI。
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