Như tất cả các chuyên gia Đảm bảo chất lượng (QA) đã thấy, lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng với sự trợ giúp của công nghệ tiên tiến và nhu cầu ngày càng tăng về các quy trình thử nghiệm nhanh hơn, hiệu quả hơn. Bài đăng trên blog này khám phá 10 xu hướng định hình tương lai của QA và tiếp tục phát triển trong năm 2025, từ sự gia tăng của các công cụ hỗ trợ AI đến tầm quan trọng ngày càng tăng của các cân nhắc về đạo đức và khả năng tiếp cận.
Chúng ta sẽ khám phá cách những xu hướng này đang cách mạng hóa việc kiểm thử phần mềm, cho phép các nhóm cung cấp các ứng dụng chất lượng cao, an toàn và thân thiện với người dùng trong bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phức tạp.
1) AI và Học máy trong Kiểm thử
AI và Machine Learning (ML) đang chuyển đổi cách thức kiểm thử phần mềm, giúp chúng trở nên thông minh hơn và hiệu quả hơn. Các công nghệ này đảm nhiệm các nhiệm vụ phức tạp vốn đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, chẳng hạn như dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và tự động hóa công việc lặp đi lặp lại. Với các công cụ dự đoán hỗ trợ bởi AI, các nhóm có thể xác định các vấn đề tiềm ẩn ngay từ đầu trong quá trình phát triển, giúp việc ra mắt diễn ra suôn sẻ hơn và tiết kiệm các nguồn lực có giá trị. Các công cụ AI tạo sinh cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra dữ liệu thử nghiệm tổng hợp.
2) Kiểm tra Shift-Left và Shift-Right
Kiểm thử Shift-Left là tất cả về việc di chuyển các kiểm tra chất lượng sớm hơn trong quá trình phát triển. Bằng cách phát hiện và sửa các vấn đề sớm, các nhóm có thể tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí. Cách tiếp cận chủ động này làm giảm đáng kể thời gian và chi phí sửa các vấn đề sau này trong vòng đời. Kiểm thử Shift-Right diễn ra sau khi phần mềm hoạt động. Nó sử dụng dữ liệu thời gian thực, như cách người dùng tương tác với phần mềm hoặc tốc độ tải trang, để cải thiện trải nghiệm của người dùng. Khi kết hợp, thử nghiệm Shift-Left và Shift-Right cung cấp phương pháp tiếp cận toàn diện về chất lượng phần mềm. Các nhóm có thể xác định các vấn đề ngay từ đầu trong quá trình phát triển và tiếp tục tinh chỉnh phần mềm sau khi phát hành, đảm bảo độ tin cậy và trải nghiệm người dùng tuyệt vời.
3) Kiểm thử mã thấp và không mã
Các nền tảng mã thấp và không mã đang thay đổi trò chơi cho QA bằng cách làm cho tự động hóa thử nghiệm trở nên dễ dàng và dễ tiếp cận đối với mọi người—kể cả những người không có nền tảng kỹ thuật. Các công cụ như Bằng cách giảm các rào cản kỹ thuật, các công cụ này khuyến khích sự hợp tác giữa các nhóm QA, phát triển và kinh doanh, tạo ra một quy trình thử nghiệm toàn diện hơn. Với thời gian phát triển nhanh hơn và nhiều yêu cầu hơn đối với các nhóm phần mềm, các công cụ mã thấp và không mã đang trở thành điều bắt buộc phải có để tạo ra phần mềm sáng tạo và đáng tin cậy.
4) Dữ liệu lớn và chất lượng dữ liệu trong QA
Kiểm thử dữ liệu lớn hiện đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì chất lượng và độ tin cậy của các tập dữ liệu lớn trên nhiều nền tảng. Các nhóm QA tận dụng các công cụ tiên tiến để xác thực, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, duy trì độ tin cậy. Kiểm thử khả năng mở rộng đảm bảo các hệ thống có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Kiểm tra tuân thủ xác minh rằng các quy trình dữ liệu phù hợp với các quy định. Bằng cách cung cấp dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy, QA trao quyền cho các tổ chức đưa ra quyết định tự tin dựa trên dữ liệu.
5) Kiểm tra an ninh mạng
Khi các mối đe dọa mạng ngày càng trở nên thường xuyên và tinh vi hơn, thử nghiệm an ninh mạng là một khía cạnh quan trọng của các hoạt động QA hiện đại. Giám sát bảo mật liên tục trong môi trường sản xuất cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, giảm nguy cơ vi phạm. Sự tập trung ngày càng tăng vào bảo mật chủ động này làm nổi bật tầm quan trọng của việc xây dựng phần mềm mạnh mẽ, an toàn mà người dùng có thể tin tưởng.
6) Kiểm tra IoT và điện toán biên
Sự bùng nổ của các thiết bị IoT và điện toán biên đang thay đổi trò chơi cho các nhóm QA, mang đến những thách thức mới như kiểm tra khả năng kết nối, khả năng tương thích và xử lý dữ liệu thời gian thực. QA hiện bao gồm việc đảm bảo các thiết bị hoạt động tốt với nhau, ngay cả trên các thiết lập phần cứng, điều kiện mạng và bản cập nhật chương trình cơ sở khác nhau. Điện toán biên đang đẩy quá trình xử lý dữ liệu đến gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra, điều này có nghĩa là việc thử nghiệm tại biên trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các công cụ như bản sao kỹ thuật số—bản sao ảo của thiết bị vật lý—giúp mô phỏng và thử nghiệm các tình huống IoT dễ dàng hơn mà không làm gián đoạn hoạt động thực tế. Các nhóm QA cũng tập trung vào các số liệu chính như độ trễ, mức sử dụng băng thông và tốc độ phục hồi của hệ thống sau sự cố. Với các thiết bị IoT ngày càng phổ biến, việc kiểm tra bảo mật là điều cần thiết để bảo vệ chống lại các lỗ hổng. Khi hệ sinh thái này phát triển, QA sẽ dựa vào các công cụ tiên tiến và các chiến lược thông minh để mọi thứ hoạt động trơn tru.
7) QA theo hướng dữ liệu
Các nhóm QA ngày nay đang tìm hiểu sâu về dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh hơn và cải thiện quá trình thử nghiệm của họ. Dữ liệu thời gian thực, như bản đồ nhiệt và phát lại phiên, cho thấy cách mọi người thực sự sử dụng ứng dụng. Điều này giúp các nhóm QA tập trung thử nghiệm vào những gì thực sự quan trọng. QA dựa trên dữ liệu thay thế phỏng đoán bằng bằng chứng chắc chắn, giúp thử nghiệm hiệu quả và toàn diện hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế để hướng dẫn các nỗ lực của mình, các nhóm QA có thể tạo ra phần mềm trực quan và phù hợp hơn với người dùng.
8) Hiệu suất và tính bền vững trong QA
Kiểm tra hiệu suất trong QA đang mở rộng để bao gồm các số liệu về tính bền vững, phản ánh sự tập trung ngày càng tăng của ngành vào trách nhiệm với môi trường. Các nhóm QA đang đánh giá mức tiêu thụ năng lượng trong quá trình thực hiện kiểm tra và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên để giảm thiểu lượng khí thải carbon của họ. Các công cụ mô phỏng các tình huống người dùng thực tế đảm bảo các ứng dụng vẫn có khả năng mở rộng và tiết kiệm năng lượng dưới các tải khác nhau. Các hoạt động thử nghiệm xanh, chẳng hạn như chạy thử nghiệm trên các máy chủ tiết kiệm năng lượng, đang ngày càng được ưa chuộng khi các tổ chức ưu tiên tính bền vững. Bằng cách tích hợp hiệu suất và tính bền vững, các nhóm QA đảm bảo rằng phần mềm không chỉ có hiệu suất cao và đáng tin cậy mà còn có ý thức về môi trường. Trọng tâm kép này phù hợp với các giá trị hiện đại và giúp các tổ chức đạt được mục tiêu phát triển bền vững của mình.
9) AI đạo đức và thử nghiệm có trách nhiệm
Với vai trò ngày càng lớn của AI trong phần mềm, các nhóm QA đang đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm. Điều này có nghĩa là kiểm tra các thành kiến trong thuật toán AI, bảo vệ dữ liệu người dùng và đảm bảo các quyết định tự động là rõ ràng và công bằng. Kiểm tra AI có đạo đức không chỉ là tuân theo các quy tắc mà còn là xây dựng lòng tin với người dùng và phù hợp với các giá trị của xã hội. Bằng cách tiếp cận có trách nhiệm, các công ty có thể sử dụng sức mạnh của AI trong khi giải quyết các mối quan ngại về tính công bằng và minh bạch. Các nhóm QA đóng vai trò chủ chốt trong việc này, đảm bảo các hoạt động đạo đức là một phần của mọi bước, từ thiết kế hệ thống đến triển khai chúng.
10) Kiểm tra khả năng truy cập trong QA
Với sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các thiết bị kỹ thuật số, thử nghiệm khả năng truy cập đảm bảo rằng phần mềm có thể được sử dụng bởi những người khuyết tật, làm cho nó bao hàm hơn và thân thiện với người dùng hơn. Kiểm toán khả năng truy cập giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và các công cụ thử nghiệm được sử dụng để hợp lý hóa quy trình trên các nền tảng và thiết bị khác nhau. Bằng cách ưu tiên khả năng truy cập, các nhóm QA không chỉ nâng cao trải nghiệm của người dùng mà còn thể hiện cam kết về tính bao hàm và trách nhiệm xã hội, đảm bảo rằng tất cả người dùng, bất kể khả năng nào, đều có thể tương tác hiệu quả với phần mềm.
Phần kết luận
Và đó là những gì bạn thấy—cái nhìn của bạn về những gì thế giới QA sẽ thảo luận và mở rộng vào năm 2025. Như bạn có thể thấy, GenAI tất nhiên sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong tự động hóa và thử nghiệm. Mặc dù điều này sẽ tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong quá trình phát triển ban đầu, nhưng nó mở ra những cánh cửa mới và buộc chúng ta phải xem xét đạo đức và cách sử dụng AI và dữ liệu.
