이 IDC Perspective는 자동 소프트웨어 품질(ASQ) 솔루션을 위한 에이전틱 테스트와 AI와 ML의 활용을 검토하는 IDC의 일련의 조사 중 하나이며, 기술 채용과 최종 사용자 바이어의 의사결정을 위한 벤더 분석과 고객 레퍼런스의 컨텍스트를 제공합니다. 이 글에서는 UiPath의 지능형 프로세스 자동화(IPA) 포트폴리오의 일부인 에이전틱 테스트에 대한 2026년을 위한 최신 업데이트와 이전 제품 발표에 대해 소개합니다. UiPath의 전반적인 포지셔닝, 폭의 넓음, 집중적인 제품 능력을 통해 이 회사는 AI와 ML의 새로운 테스트 환경에서 임박한 사용자 요구를 충족시킬 수 있습니다. UiPath의 경우 성능 테스트부터 비즈니스 용도, 내게 필요한 옵션 테스트에 이르기까지 에이전틱 테스트와 확장 가능한 엔터프라이즈 실행을 결합한 사용자 배포 동향과 관련하여 고려합니다. 관세, 지속적인 플렉스 근무, 지정학적 격변, 그리고 2026년부터 2027년에 걸쳐 예측 불가능한 상황이 계속될 것으로 예상되는 등, 경제가 과거에 불안정해지고 있는 상황 하에서 우리는 이 대처를 진행하고 있습니다. 또한 소프트웨어 시뮬레이션 제공업체와 세계 은행을 포함한 고객 사례에 대한 개요를 제공합니다. IDC의 AI Assurance, ALM, 품질, 포트폴리오 전략 서비스 담당 리서치 디렉터인 Melinda Ballou는 “IDC는 AI Assurance를 위한 에이전틱 테스트를 포함한 테스트에 AI와 ML을 도입하여 고품질 소프트웨어의 동적 실행, 혁신, 동적으로 변화하는 환경에 적응적인 대응을 가능하게 합니다. 2025년 설문조사는 약 91%의 조직이 소프트웨어 테스트에 AI 테스트 운영, 배포 또는 배포 확대를 진행하고 있음을 보여줍니다. 주요 초점 영역에는 테스트 프로세스 개선 인사이트, 시각적 테스트, 테스트 케이스 작성, 근본 원인 분석, 테스트 우선순위 지정, 합성 테스트 데이터 등이 있습니다. 코드 어시스턴트의 활용과 함께 코드 작성이 급속히 증가함에 따라 에이전틱 테스트의 역할이 극적으로 증가하고 있습니다. 이러한 경향을 바탕으로 IDC는 고객 개요를 포함한 최종 사용자를 위한 최신 벤더 분석 시리즈에서 이 영역을 중점 영역의 하나로 선정했습니다. "라고 말합니다.
This IDC Perspective is one in a series of IDC studies that examine agentic testing and leverage of both AI and ML for automated software quality (ASQ) solutions, providing vendor analysis and customer reference context for technology adoption and end-user buyer decision-making. We discuss UiPath's agentic testing as part of its intelligent process automation (IPA) portfolio, including its most recent updates moving into 2026, following its earlier product launches. UiPath's overall positioning, breadth, and focused product capability position the company for meeting pressing user needs across the emerging AI and ML testing landscape. We discuss UiPath relative to trends in user adoption demand for combined agentic testing and scaled enterprise execution ranging from performance testing to business application and accessibility testing. We do so in the context of a volatile economy in unprecedented ways with tariffs, ongoing flexible work, geopolitical upheaval, and unpredictability evolving into 2026-2027. We also include a summary of customer references, including a software simulation provider and a global bank."IDC sees adoption of AI and ML for testing, including agentic testing for AI assurance, enabling dynamic execution for high-quality software, innovation, and adaptive responsiveness to dynamically changing environments," said Melinda Ballou, research director, AI Assurance, ALM, Quality, and Portfolio Strategies service, IDC. "Our 2025 research shows that around 91% of organizations are piloting, using, or expanding use of AI for software testing. Key areas of focus include test process improvement insights, visual testing, test case creation, root cause analysis, test prioritization, and synthetic test data. As code creation increases rapidly with the use of code assistants, the role played by agentic testing increases dramatically. It is in part due to these trends that IDC has chosen to prioritize this area as one of several areas of focus for a series of end user-oriented updated vendor analysis that include customer summaries."