AI-fähige Testmarktgröße, Share & Covid-19-Auswirkungsanalyse, nach Einsatz (Cloud und On-Premise), nach Anwendung (webbasierte und mobile basierte), nach Technologie (maschinelles Lernen, NLP (natürliche Sprachverarbeitung), Computer Vision, MBTA (modellbasierte Testautomatisierung) und andere), nach Industrie (IT und Telecom, BFSI, Healthc, Healthcare, Healthc2, Healthc2, Energy und Otilities, AUTIVIITYS und OHNER ANDERE, AUSGEBNISSE, AUFGRAG UND ENERGESCHNITT, ENERGESCHÄFT UND ENERGESAGE, AUSBAREN, AUFTRAGSBETRIEBEN.

Die globale Marktgröße für AI-fähige Tests wurde im Jahr 2024 mit 856,7 Mio. USD bewertet und wird voraussichtlich im Voraussagen von 1.010,9 Mio. USD im Jahr 2025 auf 3.824,0 Mio. USD wachsen, was im Prognosezeitraum einen CAGR von 20,9% aufwies. Nordamerika dominierte den globalen AI-fähigen Testmarkt mit einem Anteil von 35,27% im Jahr 2024.

AI-basierte Softwaretests bezieht sich auf die Verwendung von Technologien wie maschinellem Lernen (ML).Künstliche Intelligenz (KI), und andere verwandte Mechanismen zum Testen von Softwareanwendungen, um zu zertifizieren, dass sie genau arbeiten und genau ausführen, um eine bessere Benutzererfahrung zu bieten. Diese Lösungen helfen den Tester, ihre Anstrengungen zum Testen zu sparen, die Fähigkeit zu erstellen, verbesserte Qualitätstestfälle zu generieren, schnellere Testausführungen zu testen und eine höhere Testabdeckung zu erreichen.

KI bietet eine Fähigkeit, die Grundlagen und ihre Benutzerfreundlichkeit kompetent zu bewerten und wiederverwendbare Komponenten zu erkennen, die verwendet werden können, anstatt identische Testfälle zu erstellen. Daher verbessert die Verwendung von KI bei Software-Tests die Fähigkeit, selbstkurative Testfälle in Anbetracht von Verbesserungen zu entwickeln. Daher verbessern verschiedene wichtige Akteure ihr Angebot mit neuen aufstrebenden Technologien wie KI, maschinellem Lernen, RPA, Computer Vision und vielen anderen. Zum Beispiel,

• Im Juni 2023,Infovision kündigte in Zusammenarbeit mit Tricentis eine KI-gesteuerte kontinuierliche Testlösung an, um die Geschwindigkeit der Softwaretests zu beschleunigen. Die Lösung ist ein End-to-End-AI-gesteuerter kontinuierlicher Test und autonome Lösung von KI. Es basiert auf der Tricentis AI-betriebenen, ohne Code, skriptlosen Automatisierungsplattform für Unternehmensanwendungen und Infrastrukturtesteinrichtungen mit der Verwendung von Vorhersagemodellierung und vorgefertigter Automatisierung für die Wiederverwendbarkeit.

Covid-19-Auswirkungen

Erhöhung der Einführung von AI-fähigen Testlösungen mit fortschrittlichen Technologien während des pandemischen Marktwachstums 

Als die Covid-19-Pandemie die intra-nationale und grenzüberschreitende Mobilität beeinflusste, stützten sich Unternehmen auf Online-Kanäle, um den Umsatz zu bearbeiten, Umsatz zu fördern, Zahlungen zu erhalten und Kunden zu erreichen. Software-Ausfälle, die durch interne Fehler veranlasst wurden, die Geschäfte zu verursachen, was zu Verlusten von Mehr Dollar, Identitätsdiebstahl und Datenlecks führte.

AI-fähige Tests tragen dazu bei, die Effizienz von Testteams zu verbessern. AI-fähige Automatisierungsstrukturen zertifizieren Schnellfehler, minimieren die QS-Kosten und minimieren frühere Zeitpunkte mit fortgeschrittenen Funktionen, einschließlich Quick-Testdatenerzeugung, visueller Tests, intelligenter und schnellerer Testerstellung und vieler mehr. Solche Merkmale machten den Fortschritt des Marktanteils von AI-fähigen Tests in verschiedenen Branchen vor. Daher führten verschiedene wichtige Akteure neue Lösungen mit fortschrittlichen Technologien in Zeiten der Pandemie mit neuen Zusammenarbeit und Allianzen in verschiedenen Regionen ein.

• Im September 2020,Appvance führte in Zusammenarbeit mit PWC Australia Appvance IQ (AIQ) in Australien ein und baute eine AI-angetriebene Testpraxis über AIQ auf. AIQ ist das AI-fähige kombinierte Testautomationssystem mit maschinellen Lernmechanismen, die Software-QA-Verfahren revolutionieren.

Daher haben solche Fortschritte und Modernisierungen das Marktwachstum während der Pandemie angeheizt.

AI-fähige Testmarkttrends

Implementierung von KI-gesteuerten Sicherheitstests für eine bessere Sicherheit, um den Marktfortschritt voranzutreiben 

Künstliche Intelligenz hilft bei der Erkennung von Sicherheitsrisiken und Schwachstellen effizienter, während KI-gesteuerte Testanwendungen sicherer und zuverlässiger werden. AI-betriebene Sicherheitstests unterstützen Benutzer beim Weben von Sicherheitsprüfungen für Anwendungen professionell in jede Entwicklungsphase.

Es ermöglicht Benutzern und Unternehmen, ihre zu steigernCybersicherheitBeschleunigen Sie die Sanierungsprozeduren, erfüllen Sie die erwarteten Vorschriften, rationalisieren Sie Sicherheitstests, beseitigen Sie Sicherheitshürden und entwickeln Sie Vertrauen in allen Phasen von SDLC (Software Development Life Cycle). Es verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, tatsächliche Tat Intelligence-Tools und Automatisierung, um zusätzliche Sicherheit und Vorteile zu bieten.

Durch die Nutzung der Macht der KI können Organisationen ihre Sicherheitshaltung erheblich verbessern, den bevorstehenden Bedrohungen voraus bleiben und eine resistentere Verteidigung gegen Cybersicherheit entwickeln. Daher führen wichtige Marktanbieter neue sicherheitsbasierte KI-Tests ein, um den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Zum Beispiel,

• Im November 2023,GitHub kündigte den Start von KI-gesteuerten Anwendungssicherheitstests an, damit Benutzer ihren Code kompetent und sicherer sichern können. Die neuen Advanced Solutions umfassen drei Hauptmerkmale mit robusten Verbesserungen für Sicherheitsfunktionen. Dazu gehören eine schnellere Behebung von Problemen mit Code -Scan -Autofix, die Identifizierung von durchgesickerten Kennwörtern mit geheimen Scannen und Reduzierung der Zeit mit konsistenten Expressionsgeneratoren für individuelle Muster.

Solche Fortschritte mit neuen Technologien verbessern das Marktwachstum des AI-fähigen Tests in verschiedenen Branchen.

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Marktwachstumsfaktoren für Ai-fähige Tests

Steigende Nachfrage nach No-Code- oder Codeless-Testlösungen, um die Marktentwicklung voranzutreiben 

Low-Code- oder Codeless-Plattformen bieten eine instinktive grafische Schnittstelle, mit der Tester AI-fähige Designs erstellen und automatische Testfälle mit nominaler Codierung implementieren können. Diese testende Automatisierung stellt eine breitere Zielgruppe zur Verfügung, einschließlich der Benutzer mit teilweise Codierungsexpertise. Daher gewinnt die Automatisierung mit niedriger Code-Tests erheblich an Popularität, wenn die Testautomatisierung beschleunigt und rationalisiert wird. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten werden bis zum Jahr 2025 fast 70% der frisch entwickelten Unternehmenslösungen mit Hilfe von Tiefkreis- oder No-Code-Technologien erstellt.

Mit der einfach zu verwendenden Schnittstelle von KI-gesteuerten No-Code-Test-Tools können Stakeholder und Projektmanager ohne weit verbreitete technische Kenntnisse kooperieren. Benutzer müssen über ein elementare Kenntnis von CSS und HTML verfügen, um Testfälle auszuführen, zu warten und zu bearbeiten.

• Im April 2023,Sofy führte Sofysense ein, eine generative KI-betriebene No-Code-Mobile-Anwendungstestlösung. Die neue innovative Testlösung kombiniert KI und No-Code/Codeless Automation. Die Lösung erweitert die bereits bestehende Plattform von Sofy und integriert GPT-nicht-intelligente AI-Systeme für Softwaretests, um QA-Unterstützung (Quality Assurance) anzubieten.

All diese Faktoren, wie das steigende Bedarf an Tests und Innovationen auf KI-basierten No-Code-Basis, treiben das Wachstum dieser Lösungen auf dem Markt vor.

Rückhaltefaktoren

Eine höhere Datenabhängigkeit von AI-basierten Testanwendungen kann den Marktfortschritt behindern

AI -Modelle untersuchen historische Daten, und wenn diese Daten Verzerrungen umfassen, können die nachfolgenden Modelle diese Verzerrungen ausbreiten. KI-basierte Modelle und Lösungen sind in hohem Maße von der Verfügbarkeit von Daten in dieser bestimmten Branche abhängig. Voreingenommene und unzureichende Daten können zu unfairen oder ungenauen Testergebnissen führen.

Im Rahmen des Softwaretests können teilweise Trainingsdaten unzureichende Testberichterstattung oder diskriminierende Behandlung bestimmter Benutzergruppen verursachen. Daher ist es notwendig, solche Vorurteile bewusst zu sein und Schritte zu initiieren, um sie durch Schutz der Vielfalt und Repräsentativität dieser Datensätze zu verringern.

Daher müssen Entwickler die Hinzufügung von Datensätzen priorisieren, um Diskriminierung und Verzerrung bei den sich entwickelnden Technologien zu vermeiden und umfangreiche Tests zu demselben durchzuführen. Außerdem würden die begrenzten Daten die KI dazu veranlassen, die Nuancen und Komplexität der Software begrenzt zu verstehen. Daher fehlen möglicherweise die versteckten Fälle oder kritischen Randfälle.

AI-fähige Test-Marktsegmentierungsanalyse

Durch Bereitstellungsanalyse

Cloud-basierte AI-fähige Testlösungen, die durch Kosteneffizienz und schnellere Testzyklen verstärkt wurden

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in Cloud und On-Premise eingeteilt.

Das Cloud -Segment macht den höchsten Markteinnahmenanteil aus und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum mit einem führenden CAGR wachsen. Da die Cloud-gesteuerte Infrastruktur auf der ganzen Welt zugänglich ist und gleichzeitig umsetzbare Erkenntnisse gemäß den Testanforderungen und schwankende Arbeitsbelastungen bietet, hält sie den höchsten Anteil. Es bietet außerdem eine bessere Zugänglichkeit und Kosteneffizienz mit Pay-as-you-go-Modellen, schnellen Testzyklen, verbesserte Zusammenarbeit von Echtzeit-Erkenntnissen und Testumgebung und vielen dieser Vorteile.

Die lokalen Bereitstellungen machen im Prognosezeitraum einen erheblichen Marktanteil aus. Die On-Premise-Bereitstellung bietet eine bessere Privatsphäre und Sicherheit, da die Testumgebung vollständig unter der Kontrolle des Unternehmens steht. Es ermöglicht Unternehmen auch, die Testumgebung gemäß ihren Anforderungen anzupassen.

Durch Anwendungsanalyse

Webbasierte AI-fähige Anwendungen zum Aufschwung des Segments aufgrund der einfachen Nutzung und Skalierbarkeit

Nach Anwendung wird der Markt in webbasierte und mobile Basis eingewirkt.

Das webbasierte Segment hielt den maximalen Marktanteil im Jahr 2024 und wird voraussichtlich mit der höchsten CAGR im Prognosezeitraum wachsen. Webbasierte Tests nutzen die Kraft der künstlichen Intelligenz und des Webs, um allen, unabhängig vom technischen Know-how, benutzerfreundliche, zugängliche Testlösungen zu liefern. Daher werden sie ausführlich für Webanwendungstests, API -Tests, automatisierte Regressionstests und andere verwendet, wodurch der maximale Anteil des Marktes berücksichtigt wird.

Mobile AI-fähige Tests bieten Benutzern die Bequemlichkeit und Flexibilität über ein Tablet oder ein Smartphone. Es hilft Unternehmen dabei, die Funktionalität, Benutzererfahrung und Funktionalität der Anwendung direkt mit der Anleitung von KI zu testen.

Durch Technologieanalyse

Segment für maschinelles Lernen, um das Wachstum mit seinen verbesserten Fähigkeiten voranzutreiben

Nach Technologie wird der Markt in maschinelles Lernen unterteilt,NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache), Computer Vision, MBTA (modellbasierte Testautomatisierung) und andere (RPA).

Das Segment für maschinelles Lernen hielt den größten Marktanteil in 2024. Maschinelles Lernen automatisiert Testsätze, indem Sie Skripte erstellen, die Aufgaben oder Operationen ausführen, die denen von manuellen Tester ähneln. Im Vergleich zu manuellen Testern erfordert maschinelles Lernen erheblich weniger Zeit, was es zu einer bevorzugten Technologie für Unternehmen und Tester macht. Zum Beispiel,

• Laut dem Bericht über den Zappletech -Testautomationstrends 2022 wird vorausgesagt, dass der Anteil des maschinellen Lernens an Software -Tests mit einem CAGR von mehr als 7% von 2021 bis 2027 wächst.

Es wird geschätzt, dass das Computer -Vision -Segment im Prognosezeitraum mit einem führenden CAGR wächst. Computer Vision ermöglicht es Unternehmen, ihre gegenwärtige Art des Funktionierens und Lösung von Problemen neu zu starten. Die Technologie kann für verschiedene Testlösungen verwendet werden, wie z. B. mobile App -Tests, IoT -Geräte -Tests, Marketing- und Werbetests, Automobile und vieles mehr. Zum Beispiel,

• Im August 2023,Wies und Tech Mahindra arbeiteten an der KI -Akzeptanz im Automobilsektor zusammen. Die Allianz würde die Verwendung synthetischer Daten zum Testen, Ausbilden und Zertifizieren von KI -Systemen für Kunden für Kunden im Automobilsektor vereinfachen. BEWOSSE ist eine synthetische Lösung für die Erzeugung von Daten, die das Wachstum von Computer-Vision-gesteuerten Lösungen für autonome Verwendungen beschleunigt.

Durch Branchenanalyse

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Höhere Verwendung von AI-fähigen Tests in IT und Telekommunikationssektor zur Aufschwung des Segments Expansion

Basierend auf der Industrie wird der Markt in IT unterteilt &TelekommunikationBFSI, Gesundheitswesen, Energie und Versorgungsunternehmen und andere (Regierung, Bildung und Fertigung).

Das IT- und Telekommunikationssegment hielt 2024 den höchsten Marktanteil. AI-basierte Testlösungen helfen IT und Telekommunikationsunternehmen analysieren enorme Datenmengen von Netzwerken, Servern und Anwendungen und erkennen leistungsstarke Engpässe, Konfigurationsfehler, Sicherheitsanfälligkeiten und vieles mehr. Daher fördern verschiedene Marktteilnehmer ihre Lösungen, um die sich ändernden Notwendigkeiten dieser Organisationen und Unternehmen zu befriedigen. Zum Beispiel,

• Im März 2022,Headspin arbeitete mit Tricentis zusammen, um weitreichende KI, Geräteinfrastruktur und Global Edge zusammenzubringen, um die Qualität der Softwareerfahrung erheblich zu erhöhen. Die Allianz ermöglicht es Headspin auch, die agile Testmanagementplattform von Tricentis, Qest, zu nutzen, um die Effizienz zu verbessern und die Zusammenarbeit für DevOps -Teams zu schützen.

Das Gesundheitssegment wird voraussichtlich im Prognosezeitraum mit dem höchsten CAGR wachsen. AI-gesteuerte Testlösungen bieten eine tatsächliche Zeitanalyse und -überwachung, eine prädiktive Analyse für größere Mengen an medizinischen Daten, um Muster und andere Komplikationen zu erkennen, Verzerrungen in Gesundheitsalgorithmen zu ermitteln und so weiter. Daher kann es in verschiedenen Gesundheitsvorgängen eingesetzt werden, und es wird vorausgesagt, dass es mit einer führenden CAGR wächst.

Regionale Erkenntnisse

Der Markt wird geografisch in Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika und im asiatisch -pazifischen Raum untersucht.

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Nordamerika hat den höchsten Marktanteil im Jahr 2024 ausmacht. Die Region hat die maximale Anzahl von Investoren, wobei die meisten Investitionen in den USA auch die wichtigsten Vorkehrungen prominenter Akteure haben, die den Fortschritt von AI-fähigen Testlösungen auf dem Markt unterstützen. Außerdem trägt die Region den größten Anteil der aufkommenden Technologien und deren Fortschritte bei, wie z. B. maschinelles Lernen,Roboterprozessautomatisierungund NLP unter anderem. Zum Beispiel,

• Im September 2023,Copado kündigte den Start der Copado 1-Plattform an, die End-to-End-Turnkey DevOps-Lösung für Salesforce. Die Lösung kombiniert den vollständigen SDLC auf Salesforce, der Ai-fähige Tests umfasst, zu einer Plattform.

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Laut Fortune Business Insights wird im Asien -Pazifik im Prognosezeitraum mit einer führenden CAGR wachsen. Die Entwicklung neu auftretender Mechanismen wie künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen und NLP wächst in Japan, Indien, Südkorea und anderen Ländern. Somit zum Fortschritt von AI-fähigen Lösungen auf dem Markt. Außerdem investieren wichtige Akteure in solche Länder mit Strategien wie Zusammenarbeit, Investitionen und Partnerschaften. Zum Beispiel,

• Im Mai 2023,Die Micron Technology kündigte an, in den kommenden Jahren über 500 Milliarden Yen (3,6 Milliarden USD) in Japan zu investieren. Mit der Unterstützung der Japanischen Regierung verbessern sie End-to-End-technologische Innovation, wie z. B. auf dem neuesten StandGenerative AiAnwendungen und andere.

AI-fähige Tests gewinnt in europäischen Ländern rasch an die Anträge, mit verschiedenen Einrichtungen und Initiativen, die bei der Adoption und Entwicklung helfen können. Auch verschiedene Regierungspolitik und Investitionen in Deutschland, Spanien, Italien und Frankreich tragen zum Marktwachstum der Region bei. Daher verfolgt Europa einen präventiven Ansatz für die Entwicklung von AI-fähigen Tests und erkennt sie an, um die Innovation und die Wirtschaft zu fördern. Zum Beispiel,

• Im März 2023,Die spanische Regierung unterzeichnete mit dem Wirtschaftsangelegenheiten und dem digitalen Transformationsministerium ein wesentliches Abkommen mit dem Adia Lab, das Spanien als Hauptquartier in Europa für den Fortschritt von Advanced Computing und KI ausgewählt hat.

Verschiedene Faktoren, wie die Durchdringung neuer Branchen und die Entwicklung der Wirtschaft im Nahen Osten und Afrika und Südamerika, führten 2024 zur Entwicklung des Marktanteils von AI-fähigen Tests. Darüber hinaus trägt die relativen Ausgaben für künstliche Intelligenz, Robotik und maschinelles Lernen in diesen Regionen zum Marktfortschritt bei.

Hauptakteure der Branche

Steigende Betonung der globalen Expansion, um die Marktpositionen der wichtigsten Spieler zu stärken

Die wichtigsten Akteure haben unter anderem neue Mechanismen in verschiedenen Sektoren wie BFSI, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation einbezogen. Das Aufrüsten von Lösungen mit innovativen Mechanismen ist einer der wesentlichen Ansätze, die die Spieler implementieren. In ähnlicher Weise arbeiten prominente Spieler absichtlich zusammen und bilden Allianzen für die globale Expansion.

Liste der Top-Ai-fähigen Testunternehmen:

• Functionize, Inc. (USA)
• Sauce Labs Inc. (USA)
• Tricentis (USA)
• DiffBlue Ltd.(VEREINIGTES KÖNIGREICH.)
• Applitools(Israel)
• Mabl Inc. (USA)
• UBS HAINER GMBH (Deutschland)
• Zeugnis (UNS.)
• Perforce Software, Inc. (USA)
• Text öffnen(Mikrofokus) (Kanada)

Schlüsselentwicklungen der Branche:

November 2023:Mabl kündigte eine Eingliederung mit Advanced Automated Testing GitLab an, der mit AI betriebensten DevSecops-Lösung für die Software-Modernisierung. Mit der Integration können Entwicklungsteams die Plattformen mühelos für End-to-End-Testreaktionen innerhalb von CI/CD-Kanälen nutzen.

September 2023:Perforce Software kündigte die Hinzufügung von generativen KI, Blazemeter's Test Data Pro, an, um die Automatisierung zu testen, um die Abdeckung, Präzision und Verschiebung der linken Geschwindigkeit zu verbessern. Es soll die Erstellung von Testdaten verbessern. Es nutzt Pionier -KI -Mechanismen, um die Verwendung von Testdaten zu demokratisieren und zu optimieren.

Oktober 2023:Katalon führte TrueTest mit drei KI-basierten Kompetenzen ein, die es Qualitätstechnik-Teams ermöglichen, die Anwendung wirklich zu verstehen, unkonventionell Regressionstests zu generieren und automatisch Geschäftstests durchzuführen.

Mai 2023:UIPath führte eine End-to-End-KI-gesteuerte Business-Automatisierungsplattform ein, um die digitale Transformation für SAP-Kunden zu schnell zu verfolgen. Es hilft den Kunden, ihre Tests mit der UIPATH-Testsuite zu automatisieren und zu zentralisieren, All-in-One-Testpriorisierung mit Heatmap zu entsperren und die Erforschung der SAP zu verändern.

Mai 2023:Applitools führte die Execution Cloud ein, eine innovative Cloud-gesteuerte Testplattform, mit der Teams ihre vorliegenden Tests über eine AI-Ausbau-Test-Unterstruktur funktionieren können. Der Neuzugang der Ultraast-Testplattform von Applitools wird entwickelt, um Teams anzubieten, die Open-Source-Strukturen verwenden.

Berichterstattung

Der Bericht bietet eine umfassende Analyse des Marktes und zeigt wichtige Aspekte wie Top -Unternehmen, Produktsorten und neue Lösungsanwendungen. Darüber hinaus liefert es Einblicke in die jüngsten Marktentwicklungen und liefert Einblicke in die wesentlichen Branchenerweiterung. Zusätzlich zu den oben genannten Aspekten kombiniert der Bericht zahlreiche Dynamik, die in den letzten Jahren zur Marktentwicklung beigetragen haben.

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