Stratistics MRC에 따르면 세계 AI 자동화 테스트 시장은 2023년 292억 달러를 차지하였고 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)은 18.4%로 성장할 전망이며 2030년에는 953억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. AI 자동화 테스트는 소프트웨어 테스트 프로세스를 강화하기 위한 인공지능과 머신러닝의 사용을 포함합니다. 테스트 케이스의 자동 생성, 실행, 분석을 가능하게 하고 효율과 정밀도를 향상시킵니다. AI 알고리즘은 패턴을 파악하고 결함을 예측하며 테스트를 최적화하여 수동 개입을 줄입니다. 이 접근법은 테스트 라이프사이클을 가속화하고 종합적인 커버리지를 보장하며 소프트웨어 릴리스의 품질을 향상시킵니다. 이 기술은 테스트 작업을 간소화하고, 취약성을 파악하고, 전체 소프트웨어의 신뢰성에 기여하며, 최신 소프트웨어 개발 관행의 요구를 충족합니다.
소프트웨어 개발 가속
빠르고 지속적인 릴리스에는 효율적이고 시기 적절한 테스트가 필요합니다. 자동화 테스트의 AI는 결함의 신속한 식별, 테스트 커버리지의 확대, 버그의 조기 검출을 제공하고 테스트 라이프 사이클을 촉진합니다. 이 시너지 효과는 애플리케이션을 철저하게 검증하고 개발 속도의 가속에 대응합니다. 기업이 소프트웨어 딜리버리의 속도와 품질을 우선시하는 동안, 이 시장은 민첩성 유지, 시장 투입 기간 단축, 전반적인 소프트웨어 신뢰성 향상에 있어 매우 중요한 역할을 하며, 도입이 가속하고 있습니다.
높은 구현 비용
조직, 특히 소규모 조직은 인공지능 공구 취득, 인재 교육, 필요한 인프라 구축과 관련된 초기 비용의 엄청난 양으로 망설일 수 있습니다. 이 금전적 장벽은 첨단 테스트 기술에 대한 접근을 제한하고 보다 광범위한 채용을 방해합니다. 경제적 부담을 인식함으로써 기업은 기존의 테스트 기법을 선택하게 되어 시장 확대가 둔화될 수 있습니다.
채용
다양한 디바이스, 플랫폼 및 구성으로 소프트웨어 에코시스템이 점점 복잡해지고 있는 동안 AI 주도 테스트는 유연성과 확장성을 보장합니다. 이 적응성은 다양한 테스트 시나리오가 가져오는 과제를 해결하고 효율성 향상과 종합적인 테스트 커버리지로 이어집니다. 민첩하고 즉각적인 테스트 솔루션을 요구하는 기업은 역동적인 환경에 대응할 수 있는 능력을 중시하고 있습니다.
숙련된 전문가 부족
테스트와 AI 모두에 익숙한 전문가의 부족은 고급 테스트 기술의 도입과 활용의 성공을 방해하고 있습니다. 기업은 AI 주도형 테스트의 잠재력을 최대한 활용하기가 어렵고 도입 지연과 최적화가 부족하게 되었습니다. 이 희소성은 AI 자동화 테스트 솔루션의 성장을 방해하여 테스트 효율성과 전반적인 소프트웨어 품질 향상에 미치는 영향을 제한합니다.
COVID-19의 영향
디지털 전환으로의 전환이 가속화되고 자동화된 테스트 솔루션 수요가 높아지면서 예산 제약과 자원 제한이 채용을 늦추었습니다. 또한 원격 근무의 상황은 견고한 소프트웨어 테스트의 중요성을 부각시키고 AI 주도 테스트 솔루션에 대한 관심을 높였습니다. 팬데믹은 효율적인 테스트 솔루션에 대한 수요 증가와 구현에 있어 과제라는 이중 효과를 만들어 AI 자동화 테스트 시장에 미묘한 영향을 미쳤습니다.
예측기간 동안 머신러닝 부문이 최대화될 전망
머신러닝 알고리즘은 지능형 테스트 스크립트 생성, 동적 테스트 케이스의 우선순위 지정, 적응적인 테스트 유지보수를 가능하게 하기 때문에 머신러닝 부문은 유리한 성장을 이룰 것으로 추정됩니다. 그 결과, 보다 효과적인 결함을 확인하고 테스트 커버리지를 개선할 수 있습니다. 또한 머신러닝은 잠재적인 문제 예측, 위양성 감소, 반복적인 테스트 작업을 자동화하는 데 도움이 되며 시장 성장을 뒷받침합니다.
예측 기간 동안 모바일 기반 부문의 복합 연간 성장률(CAGR)이 가장 높을 것으로 예측됩니다.
모바일 기반 부문은 테스트 효율성을 높이고 다양한 모바일 플랫폼에서 원활한 기능을 보장하므로 예측 기간 동안 가장 높은 복합 연간 성장률(CAGR) 성장이 예상됩니다. 모바일 앱 개발이 급증함에 따라 엄격한 테스트가 요구되고 있으며, 모바일 기반 AI 솔루션은 보다 빠르고 정확한 테스트 프로세스를 제공합니다. 모바일 기술이 지속적으로 발전함에 따라 견고하고 안정적인 모바일 애플리케이션을 확보하고 최종 사용자의 역동적인 기대에 부응하기 위해서는 AI 자동화 테스트 통합이 기업에 필수적입니다.
예측 기간 동안 자동 테스트의 현저한 확대로 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 모바일 앱의 고기능화에 따라 AI의 회귀 테스트가 점점 활용되고 있으며, 북미의 AI 대응 테스트에 영향을 미치고 있습니다. 게다가 기술 공급업체가 존재하기 때문에 미국은 예측 기간을 통해 크게 발전할 것으로 예상됩니다. 이 시장의 확대는 도시화의 진전, 라이프 스타일의 진화, 가처분 소득 증가, 기술의 강화 등의 요인에 의해 초래됩니다.
아시아태평양은 연구개발비 증가, 자동검사 솔루션 수요 증가, 신제품 도입 등으로 예측기간 중 가장 높은 복합 연간 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예측됩니다. 시장 확대를 지원하기 위해 중국, 일본, 인도 등 아시아태평양 국가들은 새로운 플랫폼과 상품의 개발 및 도입을 추진하고 있습니다. 또한, 자동화된 효과적인 통신 인프라의 테스트와 유지보수에 대한 수요가 급증할 수 있기 때문에 일본에서는 AI를 활용한 테스트 기술의 이용이 증가할 가능성이 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Automation Testing Market is accounted for $29.2 billion in 2023 and is expected to reach $95.3 billion by 2030 growing at a CAGR of 18.4% during the forecast period. AI Automation Testing involves the use of artificial intelligence and machine learning to enhance software testing processes. It enables automated test case generation, execution, and analysis, improving efficiency and accuracy. AI algorithms identify patterns, predict defects, and optimize testing, reducing manual intervention. This approach accelerates the testing lifecycle, ensures comprehensive coverage, and enhances the quality of software releases. The technology streamlines testing efforts, identifies vulnerabilities, and contributes to overall software reliability, meeting the demands of modern software development practices.
Accelerated software development
The need for rapid and continuous releases requires efficient and timely testing. AI in automation testing expedites the testing lifecycle, offering quick identification of defects, increased test coverage, and early bug detection. This synergy ensures that applications are thoroughly validated, aligning with the accelerated development pace. As organizations prioritize speed and quality in software delivery, the market experiences heightened adoption, playing a pivotal role in maintaining agility, reducing time-to-market, and enhancing overall software reliability.
High implementation cost
Organizations, particularly smaller ones, may be deterred by the substantial upfront expenses involved in acquiring AI tools, training personnel, and establishing the necessary infrastructure. This financial barrier limits the accessibility of advanced testing technologies, hindering broader adoption. The perceived financial burden could lead businesses to opt for traditional testing methods, slowing down the market expansion.
Adoption
As software ecosystems become increasingly complex with varied devices, platforms, and configurations, AI-driven testing ensures flexibility and scalability. This adaptability addresses the challenges posed by diverse testing scenarios, leading to improved efficiency and comprehensive test coverage. Organizations seeking agile and responsive testing solutions value the capability to handle dynamic environments.
Shortage of skilled professionals
The lack of experts proficient in both testing and AI impedes the successful implementation and utilization of advanced testing technologies. Companies face difficulties in harnessing the full potential of AI-driven testing, leading to delayed or suboptimal adoption. This scarcity hampers the growth of AI Automation Testing solutions, limiting their impact on improving testing efficiency and overall software quality.
Covid-19 Impact
While the demand for automated testing solutions increased due to the accelerated shift towards digital transformation, budget constraints and resource limitations slowed down adoption. Remote working conditions also highlighted the importance of robust software testing, driving interest in AI-driven testing solutions. The pandemic created a dual effect of increased demand for efficient testing solutions and challenges in implementation, resulting in a nuanced impact on the AI Automation Testing market.
The machine learning segment is expected to be the largest during the forecast period
The machine learning segment is estimated to have a lucrative growth, because the machine learning algorithms enable intelligent test script generation, dynamic test case prioritization, and adaptive test maintenance. This results in more effective identification of defects and improved testing coverage. Additionally, machine learning aids in predicting potential issues, reducing false positives, and automating repetitive testing tasks boosting the market growth.
The mobile-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The mobile-based segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, as it enhances testing efficiency, ensuring seamless functionality across diverse mobile platforms. The surge in mobile app development demands rigorous testing, and mobile-based AI solutions provide quicker, more accurate testing processes. As mobile technologies continue to evolve, the integration of AI automation testing becomes imperative for businesses to ensure robust and reliable mobile applications, meeting the dynamic expectations of end-users
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by the notable expansion of automated testing. As mobile apps become more functional, AI regression testing is being utilized more and more, which is impacting AI-enabled testing in North America. Furthermore, because of the existence of technology suppliers, the United States is anticipated to develop greatly throughout the projection period. The expansion of this market is driven by factors such as growing urbanization, evolving lifestyles, increased disposable income, and enhanced technology.
Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to rising R&D spending, rising demand for automated testing solutions, and the introduction of new products. To support market expansion, Asia Pacific nations like China, Japan, India, and others are developing and introducing new platforms and goods. Additionally a possible upsurge in demand for automated and effective telecom infrastructure testing and maintenance may lead to a rise in the use of AI-enabled testing technologies in Japan.
Key players in the market
Some of the key players in the AI Automation Testing Market include Apexon, Applitools, Capgemini SE, D2L Corp., Functionize Inc., IBM Corporation, Keysight technologies, Mabl Inc., Micro Focus International Plc, Open Text, Parasoft, Perforce Software In, ReTest GmbH, Sauce Labs Inc., Testim, testRigor, Tricentis and UBS Hainer GmbH
In December 2023, Apexon, a digital-first technology services company, today announced that Microsoft has named it a Solutions Partner for Data and AI. This prestigious accolade follows the company's recent achievements in securing the Microsoft Digital and App Innovation, and Infrastructure Solutions Partner designations
In August 2023, Apexon, has expanded its presence in India by setting up a new facility in Ahmedabad. The new delivery center will leverage the rich engineering talent pool in Ahmedabad and India and further strengthen Apexon's ability to deliver digital and business transformation for its global client base.
In July 2023, Applitools Partners with Sogeti on '2021 State of Artificial Intelligence Applied to Quality Engineering Report. Sogeti will introduce each follow-on section of the full report every two weeks from September to the end of January