AI-enabled Testing Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Deployment (Cloud and On-premise), By Application (Web-based and Mobile-based), By Technology (Machine Learning, NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, MBTA (Model-based Test Automation), and Others), By Industry (IT & Telecom, BFSI, Healthcare, Energy & Utilities, and Others), and Regional Forecast, 2025 – 2032

O tamanho do mercado global de testes de teste de AI foi avaliado em US $ 856,7 milhões em 2024 e deve crescer de US $ 1.010,9 milhões em 2025 para US $ 3,824,0 milhões em 2032, exibindo um CAGR de 20,9% durante o período de previsão. A América do Norte dominou o mercado global de testes habilitados para AI com uma participação de 35,27% em 2024.

Teste de software baseado em IA refere-se ao uso de tecnologias, como o aprendizado de máquina (ML),Inteligência Artificial (AI)e outros mecanismos relacionados para testar aplicativos de software para certificar que estão trabalhando e realizando com precisão para oferecer uma melhor experiência do usuário. Essas soluções ajudam os testadores a economizar seus esforços nos testes, têm a capacidade de gerar casos de teste de qualidade aprimorados, execuções de teste mais rápidas e realizar uma maior cobertura de teste.

A IA apresenta avaliar proficientemente os fundamentos e sua usabilidade e reconhecer componentes reutilizáveis ​​que podem ser usados ​​em vez de criar casos de teste idênticos. Portanto, o uso da IA ​​em testes de software aprimora a capacidade de desenvolver casos de teste de auto-qualidade de qualidade aprimorada. Assim, vários participantes importantes estão aprimorando suas ofertas com novas tecnologias emergentes, como IA, aprendizado de máquina, RPA, visão computacional e muitos outros. Por exemplo,

• Em junho de 2023,A InfoVision, em colaboração com a Tricentis, anunciou uma solução de testes contínuos orientada pela IA para acelerar sua velocidade de teste de software. A solução é um teste contínuo de ponta a ponta e solução autônoma movida a IA. Ele é baseado na plataforma de automação de scripts sem código e sem código, para aplicativos corporativos e instalações de teste de infraestrutura, com o uso de modelagem preditiva e automação pré-distribuída para reutilização.

Impacto covid-19

Aumento da introdução de soluções de teste com AI-INIFLACIDADES com tecnologias avançadas durante o crescimento do mercado favorecido por pandemia 

À medida que a pandemia covid-19 afetava a mobilidade intra-nacional e transfronteiriça, as empresas se baseavam em canais on-line para operações de manuseio, capacitando vendas, recebendo pagamentos e alcançando clientes. As falhas de software motivadas por bugs internos infligiram estragos nas negociações, resultando em perdas multi-dólares, roubo de identidade e vazamento de dados.

Os testes habilitados para a AI ajudam a melhorar a eficiência das equipes de teste. As estruturas de automação habilitadas para AI-A-i-Iabedmente certificam correções rápidas de bugs, minimizam os custos de controle de qualidade e mais cedo o tempo até o mercado com recursos avançados, incluindo geração de dados de teste rápido, teste visual, criação de testes mais inteligente e mais rápida e muito mais. Tais recursos impulsionaram o progresso da participação de mercado de testes habilitados para a AI em vários setores. Portanto, vários participantes importantes introduziram novas soluções com tecnologias avançadas durante tempos de pandemia com novas colaborações e alianças em diferentes regiões.

• Em setembro de 2020,A Appvance, em parceria com a PWC Australia, introduziu o Appvance IQ (AIQ) na Austrália e construiu uma prática de testes movidos a IA sobre o AIQ. O AIQ é o sistema de automação de teste combinado de AI-I-I-Ibinado com mecanismos de aprendizado de máquina que revolucionam os procedimentos de controle de qualidade de software.

Portanto, tais avanços e modernizações alimentaram o crescimento do mercado durante a pandemia.

Tendências do mercado de testes de AI-I-iable

Implementação de testes de segurança orientados a IA para melhor segurança para impulsionar o progresso do mercado 

A inteligência artificial ajuda a reconhecer os riscos e vulnerabilidades de segurança com mais eficiência, tornando os aplicativos de teste orientados pela IA mais seguros e confiáveis. O teste de segurança movido a IA ajuda os usuários a tecer testes de segurança de aplicativos profissionalmente em cada fase de desenvolvimento.

Permite que usuários e empresassegurança cibernética, acelerar procedimentos de remediação, atender aos regulamentos esperados, otimizar testes de segurança, eliminar obstáculos de segurança e desenvolver confiança em todas as etapas do SDLC (ciclo de vida de desenvolvimento de software). Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina, ferramentas de inteligência de ameaças em tempo real e automação para oferecer segurança e benefícios extras.

Ao alavancar o poder da IA, as organizações podem melhorar significativamente sua postura de segurança, permanecer à frente das próximas ameaças e desenvolver uma defesa mais resistente contra a segurança cibernética. Portanto, os principais fornecedores de mercado estão introduzindo novos testes de IA baseados em segurança para atender às demandas dos clientes. Por exemplo,

• Em novembro de 2023,O Github anunciou o lançamento de testes de segurança de aplicativos orientados a IA para ajudar os usuários a proteger seu código de maneira mais proficiente e segura. As novas soluções avançadas compreendem três principais recursos com aprimoramentos robustos para recursos de segurança. Isso inclui a correção mais rápida de problemas com a varredura de código Autofix, a identificação de senhas vazadas com varredura secreta e redução do tempo com geradores de expressão consistentes para padrões personalizados.

Tais avanços com novas tecnologias estão aprimorando o crescimento do mercado de testes habilitados para a AI em vários setores.

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Fatores de crescimento do mercado de testes de AI-I-iable

A crescente demanda por soluções de teste sem código ou sem co-co-sem co- 

As plataformas de código baixo ou sem codificação oferecem uma interface gráfica instintiva, permitindo que os testadores criem projetos habilitados para AI e implementem casos de teste automáticos com codificação nominal. Isso simplifica a automação de teste, disponibilizando -o para um público mais amplo, incluindo os usuários com experiência parcial de codificação. Portanto, a automação de teste de baixo código está ganhando popularidade significativa com sua capacidade de acelerar e simplificar o procedimento de automação de teste. Por exemplo,

• Segundo especialistas do setor, até o ano de 2025, quase 70% das soluções corporativas desenvolvidas serão criadas com a ajuda de tecnologias de código baixo ou sem código.

Com a interface simples de usar das ferramentas de teste sem código sem IA, as partes interessadas e os gerentes de projeto podem cooperar sem nenhum conhecimento técnico generalizado. Os usuários devem ter um conhecimento elementar do CSS e HTML para executar, manter e editar casos de teste.

• Em abril de 2023,A Sofy introduziu o Sofysense, uma solução generativa de testes de aplicativos móveis sem código de IA. A nova solução de teste inovador combina a IA e a automação sem código/co-co-sem o codificador. A solução aumenta a plataforma pré-existente da Sofy e integra os sistemas de IA de teste de software INCILIFICADOS GPT e INCLUÍCIO para oferecer assistência de controle de qualidade (garantia de qualidade).

Todos esses fatores, como a crescente necessidade de testes e inovações baseados em IA, estão impulsionando o crescimento dessas soluções no mercado.

Fatores de restrição

Dependência de dados mais alta em aplicativos de teste baseados em IA podem impedir o progresso do mercado

Os modelos de IA estudam dados históricos e, se esses dados compreenderem vieses, os modelos subsequentes podem propagar esses vieses. Os modelos e soluções baseados em IA são altamente dependentes da disponibilidade de dados nesse setor em particular. Dados tendenciosos e insuficientes podem levar a resultados de testes injustos ou imprecisos.

Na estrutura de testes de software, os dados de treinamento parcial podem causar relatórios de testes inadequados ou discriminar o tratamento de grupos de usuários específicos. Portanto, é necessário estar ciente de tais vieses e iniciar etapas para diminuí -los, protegendo a diversidade e a representatividade desses conjuntos de dados.

Portanto, os desenvolvedores precisam priorizar a adição de conjuntos de dados para evitar discriminação e viés nas tecnologias em evolução e fazer testes extensos no mesmo. Além disso, os dados limitados levariam a IA a ter um entendimento limitado das nuances e complexidades do software. Assim, potencialmente ausente os defeitos ocultos ou casos críticos de borda.

Análise de segmentação de mercado de testes de AI-i-iable

Por análise de implantação

Crescimento de soluções de teste AI-I-iabled baseado em nuvem aumentou a eficiência de custos e ciclos de teste mais rápidos

Com base na implantação, o mercado é categorizado em nuvem e local.

O segmento em nuvem representa a maior participação na receita do mercado e prevê -se que cresça com um CAGR líder durante o período de previsão. Como a infraestrutura orientada à nuvem ajuda os testes acessíveis em todo o mundo, oferecendo informações acionáveis ​​de acordo com os requisitos de teste e as cargas de trabalho flutuantes, ele mantém a participação mais alta. Ele também fornece melhor acessibilidade e eficiência de custos com modelos de pagamento conforme o uso, ciclos de teste rápido, colaboração aprimorada de insights em tempo real e ambiente de teste e muitos desses benefícios.

As implantações no local representam uma participação de mercado substancial durante o período de previsão. A implantação no local oferece melhor privacidade e segurança, pois o ambiente de teste está completamente sob o controle da empresa. Também permite que as organizações personalizem o ambiente de teste de acordo com seus requisitos.

Por análise de aplicação

Aplicativos de AI-I-iabled baseados na Web para aumentar o crescimento do segmento devido à facilidade de uso e escalabilidade

Por aplicativo, o mercado é bifurcado em baseado na Web e em dispositivos móveis.

O segmento baseado na Web manteve a parcela máxima do mercado em 2024 e prevê-se que cresça com o CAGR mais alto durante o período de previsão. Os testes baseados na Web utilizam o poder da inteligência artificial e da Web para fornecer soluções de teste acessíveis e amigáveis ​​para todos, independentemente da experiência técnica. Portanto, eles são amplamente utilizados nos testes de aplicativos da Web, testes de API, testes de regressão automatizados e outros, representando assim a parcela máxima do mercado.

O teste AI-I-I-Ineed baseado em dispositivos móveis fornece aos usuários a conveniência e a flexibilidade em um tablet ou um smartphone. Ajuda as empresas a testar diretamente a funcionalidade, a experiência do usuário e a funcionalidade do aplicativo com a orientação da IA.

Por análise de tecnologia

Segmento de aprendizado de máquina para impulsionar o crescimento com seus recursos aprimorados

Por tecnologia, o mercado é segmentado em aprendizado de máquina,PNL (processamento de linguagem natural), visão computacional, MBTA (automação de teste baseada em modelo) e outros (RPA).

O segmento de aprendizado de máquina manteve a maior participação de mercado em 2024. Os mecanismos de ML otimizam os conjuntos de testes, identificando casos de teste desnecessários e garantindo relatórios ideais de teste por meio da análise de palavras -chave. O aprendizado de máquina automatiza conjuntos de testes criando scripts que executam tarefas ou operações semelhantes às dos testadores manuais. Comparado aos testadores manuais, o aprendizado de máquina requer significativamente menos tempo, tornando -o uma tecnologia preferida para empresas e testadores. Por exemplo,

• De acordo com o Relatório de Tendências de Automação de Teste Zappletech, prevê -se que a participação do Machine Learning no teste de software cresça com um CAGR de mais de 7% de 2021 a 2027.

Estima -se que o segmento de visão computacional cresça com um CAGR líder durante o período de previsão. A visão computacional permite que as empresas reimaginem sua maneira atual de funcionar e resolver problemas. A tecnologia pode ser usada em várias soluções de teste, como testes de aplicativos móveis, teste de dispositivos IoT, testes de marketing e publicidade, automotivo e muito mais. Por exemplo,

• Em agosto de 2023,Qualquer pessoa e Tech Mahindra colaborou na adoção da IA ​​no setor automotivo. A aliança simplificaria o uso de dados sintéticos para testar, treinar e certificar sistemas de IA para clientes globalmente no setor automotivo. Anyverse é uma solução de geração de dados sintéticos que acelera o crescimento de soluções orientadas por visão computacional para usos autônomos.

Por análise da indústria

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Maior uso de testes habilitados para AI e setor de telecomunicações para expansão do segmento de aumento

Com base na indústria, o mercado é segmentado nela &Telecom, BFSI, saúde, energia e serviços públicos e outros (governo, educação e manufatura).

O segmento de TI e telecomunicações mantiveram a maior participação de mercado em 2024. As soluções de teste baseadas em IA ajudam e as empresas de telecomunicações analisam grandes quantidades de dados de redes, servidores e aplicativos e reconhecem gargalos de desempenho, erros de configuração, vulnerabilidades de segurança e muito mais. Portanto, vários participantes do mercado avançam suas soluções para satisfazer as necessidades de mudança dessas organizações e empresas. Por exemplo,

• Em março de 2022,Headspin colaborou com a Tricentis para reunir a IA abrangente, a infraestrutura de dispositivos e a borda global para aumentar significativamente a qualidade da experiência do software. A aliança também permite que a Headspin use a plataforma de gerenciamento de testes ágil da Tricentis, Qtest, para promover a eficiência e proteger as equipes do DevOps.

Prevê -se que o segmento de saúde cresça com o maior CAGR durante o período de previsão. As soluções de teste orientadas por IA oferecem análise e monitoramento em tempo real, análise preditiva para maiores quantidades de dados médicos para reconhecer padrões e outras complicações, identificando vieses em algoritmos de saúde e assim por diante. Portanto, pode ser usado em várias operações de saúde e prevê -se que cresça com um CAGR líder.

Insights regionais

O mercado é estudado geograficamente na América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia -Pacífico.

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A América do Norte foi responsável pela maior participação de mercado em 2024. A região possui o número máximo de investidores, com a maioria dos investimentos nos EUA. Os EUA também têm a maior presença de participantes proeminentes, ajudando o progresso das soluções de testes habilitadas para a AI no mercado. Além disso, a região contribui com a maior parcela das tecnologias emergentes e seus avanços, como o aprendizado de máquina,Automação de processo robótico, e PNL, entre outros. Por exemplo,

• Em setembro de 2023,A Copado anunciou o lançamento da plataforma Copado 1, a solução de DevOps de ponta a ponta para o Salesforce. A solução combina o SDLC completo no Salesforce, compreendendo testes de AI-I-iabled, em uma plataforma.

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De acordo com a Fortune Business Insights, prevê -se que a Ásia -Pacífico cresça com um CAGR líder durante o período de previsão. O desenvolvimento de mecanismos emergentes, como inteligência artificial, aprendizado de máquina e PNL, está crescendo no Japão, Índia, Coréia do Sul e outros países. Contribuindo assim para o progresso das soluções habilitadas para AI no mercado. Além disso, os principais atores estão investindo em países com estratégias como colaborações, investimentos e parcerias. Por exemplo,

• Em maio de 2023,A Micron Technology anunciou que investiria mais de 500 bilhões de ienes (US $ 3,6 bilhões) no Japão nos próximos anos. Com o apoio do governo do Japão, eles aprimoram a inovação tecnológica de ponta a ponta, como emergenteAI generativaAplicações e outros.

Os testes habilitados para a AI estão rapidamente ganhando força nos países europeus, com várias instalações e iniciativas para ajudar em sua adoção e desenvolvimento. Além disso, várias políticas e investimentos governamentais na Alemanha, Espanha, Itália e França estão contribuindo para o crescimento do mercado da região. Portanto, a Europa está adotando uma abordagem preventiva ao desenvolvimento de testes habilitados para a IA e reconhecendo-o para aumentar a inovação e a economia. Por exemplo,

• Em março de 2023,O governo espanhol, com os assuntos econômicos e o ministério da transformação digital, assinou um acordo essencial com o Invententing Research Center Adia Lab, que selecionou a Espanha como sede na Europa para o progresso da computação avançada e da IA.

Vários fatores, como a penetração de novas indústrias e o desenvolvimento da economia no Oriente Médio e na África e na América do Sul, levaram ao desenvolvimento de participação de mercado de testes habilitados para a AI-I-i-i-i-i-iabled em 2024. Além disso, os gastos relativos em inteligência artificial, robótica e aprendizado de máquina nessas regiões contribuem para o progresso do mercado.

Principais participantes do setor

Ênfase crescente na expansão global para fortalecer as posições de mercado dos principais jogadores

Os principais atores são proficientes em incorporar novos mecanismos em vários setores, como BFSI, saúde, TI e Telecom, entre outros. A atualização de soluções com mecanismos inovadores é uma das abordagens substanciais que os jogadores implementam. Da mesma forma, jogadores proeminentes colaboram intencionalmente e formam alianças para expansão global.

Lista das principais empresas de testes de AI-Ai:

• Functionize, Inc. (EUA)
• Molho Labs Inc. (EUA)
• Tricentis (EUA)
• DiffBlue Ltd.(REINO UNIDO.)
• AppLitools(Israel)
• MABL Inc. (EUA)
• UBS Hainer GmbH (Alemanha)
• Testemunho (NÓS.)
• Perforce Software, Inc. (EUA)
• Texto aberto(Microfocus) (Canadá)

Principais desenvolvimentos da indústria:

Novembro de 2023:A MABL anunciou uma incorporação com o Advanced Automated Testing Gitlab, a solução DevSecops mais incluída em AI para modernização de software. A integração permite que as equipes de desenvolvimento alavancem sem esforço as plataformas para obter a resposta de teste de ponta a ponta direta nos canais de CI/CD.

Setembro de 2023:O Software Perforce anunciou a adição de IA generativa, o BlazeMeter Data Data Pro, para testar a automação para melhorar a cobertura, a precisão e a velocidade esquerda. Destina -se a aprimorar a criação de dados de teste. Ele aproveita os mecanismos pioneiros da IA ​​para democratizar e otimizar o uso de dados de teste.

Outubro de 2023:Katalon introduziu o TrueTest com três competências baseadas em IA que permitem que as equipes de engenharia de qualidade entendam realmente o aplicativo, gerarem de maneira não convencional testes de regressão e executar automaticamente os testes de regressão de negócios.

Maio de 2023:A UIPATH introduziu uma plataforma de automação de negócios de ponta a ponta para a transformação digital acelerada para os clientes da SAP. Ajuda os clientes automatizando e centralizando seus testes com seu conjunto de testes UIPATH, desbloquear o teste all-in-one priorizando o mapa de calor e a mudança de influência da exploração para a SAP.

Maio de 2023:A AppLitools introduziu a Execution Cloud, uma inovadora plataforma de teste orientada à nuvem que permite que as equipes funcionem seus testes atuais em uma subestrutura de teste AI-EMPpowered. A nova adição à plataforma de teste ultra-rápida do AppLitools é desenvolvida para oferecer equipes que usam estruturas de código aberto.

Cobertura do relatório

O relatório fornece uma análise abrangente do mercado e destaca aspectos vitais, como principais empresas, tipos de produtos e novos aplicativos emergentes de solução. Além disso, fornece informações sobre desenvolvimentos recentes do mercado e fornece informações sobre as expansões essenciais do setor. Além dos aspectos declarados acima, o relatório combina inúmeras dinâmicas que contribuíram para o desenvolvimento do mercado nos últimos anos.

Scopo e segmentação de relatório