报告概述

到 2033 年，全球人工智能软件测试市场规模预计将从 2023 年的19 亿美元增至106 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 18.70% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。

软件测试中的人工智能是一个专注于使用人工智能改进软件测试流程的市场。这个市场包括人工智能驱动的工具，可以自动测试、识别错误并确保软件质量。人工智能有助于更快、更准确地进行测试，从而减少与软件开发相关的时间和成本。

软件应用程序复杂性不断增加以及对更快发布周期的需求推动了市场的发展。软件测试中的人工智能允许开发人员同时运行多个测试，确保软件在发布之前符合质量标准。

人工智能工具还可以从以前的测试周期中学习文件，随着时间的推移而改进并使测试过程更加高效。这会带来更好的软件性能和可靠性。随着越来越多的公司采用人工智能来增强其软件开发流程，该市场预计将会增长。

随着组织越来越优先考虑自动化以提高软件开发的效率和速度，软件测试市场中的人工智能正在出现显着增长。目前，33% 的公司目标是实现 50% 到 75% 的测试流程自动化，其中大约 20% 的目标是超过 75% 的更高自动化水平。

在 DevOps 生态系统中，持续集成和交付的作用变得至关重要。 54% 的开发人员表示使用 DevOps 实践来加快开发周期，强调了现代软件开发中简化流程的重要性。人工智能驱动的测试工具正在变得不可或缺结合这些实践，可以更快地识别问题并缩短新软件版本的上市时间。

人工智能在软件测试中的采用将显着扩大。预计从 2023 年到 2030 年，该市场将增长37.3％，这表明人们越来越依赖人工智能技术来管理软件测试的复杂性。这种增长是由对更复杂的测试工具的需求推动的，这些工具可以满足敏捷环境中持续开发和部署的需求。

近一半的 IT 公司已经实现了至少 50% 的测试自动化，这突显了自动化在行业中的广泛采用。 68% 的开发人员更喜欢 Jira 这样的工具来进行问题跟踪，这表明了对集成平台来管理和简化测试流程的依赖。

随着越来越多的公司认识到，软件测试市场中的 AI 有望大幅增长自动化在提高测试效率和软件质量方面的好处。在 DevOps 实践中越来越多地使用人工智能驱动的工具，加上对更快的开发周期的需求不断增长，正在推动这个市场向前发展。

关键要点

• 软件测试市场中的人工智能估值在 2023 年19 亿美元，预计将达到10.6 美元到 2033 年，这一数字将达到 10 亿，复合年增长率为 18.70%。
• 2023 年，受自动化测试工具需求的推动，软件组件占主导地位，占 72.25%。
• 2023 年，本地部署占主导地位，占 62%，反映了对数据安全的担忧
• 2023 年，机器学习技术占据43.2%，强调了其在提高测试准确性和效率方面的作用。
• 2023 年，IT 与电信 在该行业快速数字化转型的推动下，以 22.3% 的成绩领先于最终用户细分市场。
• 2023 年，由于该地区先进的软件开发环境，北美以 39.5% 的成绩领先。

组件分析

软件由于其在自动化和优化测试流程方面的关键作用，占据了 72.25% 的主导地位。

在软件测试市场的人工智能中，组件主要分为软件和服务。软件细分市场显着领先，占据 72.25% 的份额，这主要是由于其在自动化和优化测试过程中的重要作用。

该软件通常包括集成人工智能的工具和平台，通过识别错误、预测潜在错误和建议纠正来提高测试的效率和有效性。

在测试中对人工智能驱动的软件的偏好是与传统方法相比，其能够显着减少测试所需的时间和资源。这些工具支持持续测试和集成，这对于当今的快速开发环境至关重要，从而确保更高的产品质量和更快的上市时间。

虽然软件是主要组件，但服务也发挥着重要作用。这些服务包括咨询、实施、支持和维护，为可能不具备在测试中充分利用人工智能的内部能力的组织提供必要的指导和专业知识。

随着公司越来越多地寻求自动化其测试流程以满足复杂、多平台和可扩展应用程序的需求，软件领域的持续增长预计将持续下去。这一趋势凸显了人工智能软件在现代化和增强软件测试实践方面的关键作用。

部署分析

由于增强了安全性和对测试环境的控制力，本地部署占据主导地位，占 62%。

软件测试市场人工智能的部署模式包括云和本地解决方案，其中本地部署以 62% 的比例领先。这种主导地位归因于本地解决方案提供的更强的控制和安全性，这对于处理敏感数据的行业（例如金融和医疗保健）尤为重要。

组织选择本地部署以保持对其测试工具和数据的严格控制，遵守监管要求并确保数据隐私。本地解决方案还允许进行定制配置并与现有内部系统集成，而无需依赖互联网连接，从而在关键测试阶段提供稳定性。

但是，云部署由于其可扩展性、易于访问和较低的前期成本而迅速受到关注。基于云的AI测试系统这些解决方案提供了灵活性，非常适合需要根据测试需求动态扩展资源的组织。

对本地部署的持续偏好预计将受到云解决方案日益普及的挑战，因为云安全性和法规合规性的改进使其成为更多组织的可行选择，反映了软件测试市场中 AI 部署偏好不断变化的动态。

技术分析

机器学习因其动态学习和改进测试数据的能力而占据主导地位，占 43.2%。

在软件测试市场人工智能的技术领域，机器学习凭借其动态学习和改进现有测试数据的能力，以 43.2% 的份额领先。该技术可以创建预测模型，可以预测最有可能发生错误或错误的位置，显着优化测试过程。

机器学习通过自动创建和分析测试用例来提高测试覆盖率和准确性，减少人为错误的可能性。该技术在持续测试和集成环境中特别有效，可以快速适应应用程序的变化，而无需进行大量重新编程。

自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和基于移动的测试自动化等其他技术也为市场做出了贡献。 NLP 用于增进对用户需求的理解并自动生成测试用例，而计算机视觉有助于跨不同设备和操作系统对应用程序进行可视化测试。随着移动应用程序不断激增，基于移动的测试自动化至关重要。

随着机器学习变得越来越复杂，它可能会继续占据主导地位，提供更先进的解决方案，进一步减少时间和成本与软件测试相关。这一趋势凸显了机器学习在软件测试行业推进人工智能应用方面的关键作用。

最终用户分析

由于新技术的快速采用和对强大软件系统的需求，IT 和电信以 22.3% 的份额占据主导地位。

软件测试市场中 AI 的最终用户部分包括 IT 和电信、BFSI、医疗保健、能源和公用事业等领域，其中 IT 和电信领先，占 22.3%。该行业的主导地位是由于新技术的快速采用以及对强大、无错误的软件系统的持续需求来支持广泛的数据操作和通信服务。

IT 和电信行业严重依赖软件测试来确保其系统的可靠性和性能，这对于提供客户服务和营销至关重要。保持运营连续性。 AI 增强型测试解决方案提供了这个快节奏行业所需的速度和准确性。

虽然 IT 和电信处于领先地位，但 BFSI 和医疗保健等其他行业也大力投资 AI 软件测试，以确保符合严格的监管标准并保护敏感的客户数据。

随着该行业快速的开发周期和复杂的技术特征，对更快、更高效的测试解决方案的需求不断增长，IT 和电信的领先地位预计将得到加强。这一趋势凸显了人工智能在 IT 和电信领域软件测试中的关键作用。

主要细分市场

按组件划分

• 软件
• 服务

按组件划分部署

• 云端
• 本地

按技术

• 机器学习
• 自然语言ge 处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 基于移动设备的测试自动化
• 其他

最终用户

• IT 与电信
• BFSI
• 医疗保健
• 能源与公用事业
• 其他

驱动程序

效率、准确性和集成推动市场增长

在几个关键因素的推动下，软件测试市场中的人工智能正在快速增长。效率是主要驱动因素，因为人工智能显着减少了执行软件测试所需的时间。自动化测试流程使公司能够更快地发布软件，满足对快速产品周期不断增长的需求。

准确性是促进市场增长的另一个关键因素。人工智能驱动的测试工具可以比手动测试更精确地识别和纠正错误。这种高水平的准确性提高了软件质量并降低了最终产品中出现错误的风险，这对于维护客户关系至关重要获得更多信任和满意度。

人工智能与现有开发工具和环境无缝集成的能力也在其采用过程中发挥着重要作用。企业可以轻松地将人工智能纳入当前的工作流程，而无需彻底检修整个测试基础设施。这种易于集成的方式降低了采用人工智能的障碍，鼓励更多的公司投资人工智能驱动的测试解决方案。

软件应用程序日益复杂，需要更复杂的测试方法，而人工智能具有独特的能力来处理这些问题。随着应用程序变得越来越复杂，人工智能管理和测试这些复杂系统的能力推动了其在软件测试市场中的重要性。

限制

高成本和技能差距限制市场增长

人工智能在软件测试市场的增长受到几个关键因素的限制。高昂的实施成本是一个重大挑战。开发和整合人工智能驱动的测试解决方案需要在技术、基础设施和持续维护方面进行大量投资。

技能差距也对市场增长构成重大障碍。在软件测试中实施人工智能需要专门的知识和专业知识，而这些知识和专业知识并不总是容易获得。缺乏具备管理和优化人工智能测试工具所需技能的专业人员，可能会减慢这些技术的采用速度并降低这些技术的有效性。

另一个限制因素是将人工智能与现有测试框架集成的复杂性。许多组织在将人工智能驱动的工具无缝整合到其既定流程中时面临困难。这种复杂性可能会导致中断、成本增加和延迟，从而使企业对采用人工智能解决方案犹豫不决。

对人工智能测试可靠性和准确性的担忧也导致了市场限制。虽然人工智能可以提高测试效率，但人工智能算法中的任何错误或偏差都可能导致测试失败。导致测试结果不准确，从而导致软件质量存在潜在风险。高成本、技能差距、集成复杂性和对可靠性的担忧等因素共同限制了软件测试市场中人工智能的增长。

机遇

自动化、质量保证和可扩展性提供了机会

在几个关键因素的推动下，软件测试市场中的人工智能为参与者提供了大量机会。对自动化不断增长的需求提供了巨大的机会。

随着软件开发周期的缩短，公司越来越多地寻求人工智能驱动的测试解决方案，这些解决方案可以自动执行重复任务、减少手动工作并加速发布过程。提供强大自动化工具的企业可以利用这一趋势。

质量保证是另一个关键的机会领域。人工智能驱动的测试工具可以通过识别提高软件的准确性和可靠性手动测试可能会遗漏的错误和漏洞。开发专注于提高软件质量的人工智能解决方案的公司将在旨在提供高性能产品的开发人员中找到强大的市场。

可扩展性也带来了重大机遇。随着组织扩展其软件应用程序，对可扩展测试解决方案的需求也在增长。软件中的人工智能可以有效地管理大规模测试流程，确保应用程序在不同条件下都能良好运行。提供可扩展人工智能测试平台的公司将吸引那些希望在扩展运营的同时保持性能的企业。

挑战

集成复杂性、技能短缺和高成本挑战市场增长

软件测试市场中的人工智能面临着一些可能影响其增长的挑战。集成复杂性给市场增长带来了巨大挑战。实施人工智能驱动的测试解决方案通常需要需要对现有软件开发环境进行重大改变。

技能短缺也是一个巨大的障碍。在软件测试中部署和管理人工智能需要专门的专业知识，而这些专业知识并不总是容易获得。缺乏熟练的专业人员可能会减慢人工智能技术的采用，使公司无法在测试过程中充分实现人工智能的潜在优势。

高昂的实施和维护成本进一步挑战市场增长。开发、部署和维护人工智能驱动的测试系统需要大量的财务投资。这些成本对于小公司来说尤其高昂，限制了它们与更容易吸收这些费用的大企业竞争的能力。

对人工智能测试的可靠性和准确性的担忧也带来了挑战。人工智能系统可能并不总是能提供完美的结果，从而导致软件质量存在潜在风险。这种不确定性可能会导致考虑采用人工智能驱动的测试解决方案的公司犹豫不决。

增长因素

• 自动化需求增加：随着软件开发周期越来越短，测试自动化的需求不断增长。人工智能驱动的自动化减少了人工工作量，加快了测试流程，并确保了质量的一致性，推动了人工智能在软件测试中的采用。
• 软件复杂性不断上升：现代软件应用程序变得越来越复杂，需要先进的测试方法。人工智能可以处理这些应用程序的复杂性，识别传统测试可能遗漏的错误和漏洞，从而推动市场增长。
• 提高准确性和精确度：人工智能通过检测人类测试人员可能忽视的细微问题来提高软件测试的准确性。这种精度可以带来更高质量的软件产品，从而提高对人工智能驱动的测试解决方案的需求。
• 成本效率：人工智能驱动的测试工具可以显着降低与手动测试相关的成本。通过自动化重复任务并加快测试过程，人工智能可以帮助公司节省时间和资源，从而鼓励更广泛的采用。
• DevOps 中的持续测试：DevOps 实践的兴起强调持续集成和交付。人工智能通过提供实时反馈并确保代码更改不会引入新问题来支持持续测试，使其成为现代软件开发不可或缺的一部分。
• 可扩展性和灵活性：人工智能驱动的测试解决方案具有高度可扩展性，使它们能够跨各种平台和设备处理测试。对于希望确保在不同环境中保持一致性能、推动市场增长的企业来说，这种灵活性至关重要。

新兴趋势

• 人工智能驱动的测试用例生成：人工智能越来越多地用于根据代码更改和需求自动生成测试用例。这一趋势有助于减少人工工作量、提高测试覆盖率，并确保测试与快速开发周期保持同步，从而提供显着的增长机会。
• 与机器学习集成：机器学习 (ML) 与 AI 在软件测试中的集成是一种不断增长的趋势。机器学习算法可以从过去的测试数据中学习，预测潜在问题，提高测试的准确性和有效性，并推动市场创新。
• 左移测试：左移测试的趋势（即在开发过程的早期集成测试）正在为人工智能创造机会。人工智能可以自动化早期测试，在问题变得更加昂贵之前发现问题，并支持更快的开发周期。
• 安全测试中的人工智能：人工智能在安全测试、识别软件中的漏洞和潜在威胁方面变得越来越重要。这一趋势满足了对安全应用程序日益增长的需求，为人工智能驱动的安全测试解决方案创造了新的机会。
• 人工智能驱动的性能测试：人工智能被用来模拟各种用户条件并分析负载下的系统性能。这一趋势有助于公司确保其应用程序能够处理现实世界的使用场景，为人工智能在性能测试中提供机会。
• 与 CI/CD 管道集成：随着持续集成和持续交付 (CI/CD) 成为软件开发的标准，对与这些管道无缝集成的人工智能的需求不断增长。支持 CI/CD 流程的人工智能驱动工具变得至关重要，创造了新的增长途径。

区域分析

北美占主导地位占据 39.5% 的市场份额

北美以 39.5% 的份额引领软件测试市场的人工智能，金额达 7.5 亿美元。这一主导地位的推动因素包括该地区强大的技术部门、对人工智能研究的广泛投资以及大量优先考虑人工智能驱动的测试解决方案创新的领先软件公司。

北美的市场动态受到各行业对高质量软件应用程序的高需求以及早期采用先进技术（包括人工智能和机器学习）用于测试目的的影响。该地区竞争激烈的技术格局推动了人工智能测试方法的不断改进，提高了速度和准确性。

北美软件测试市场人工智能的未来前景广阔。持续的技术进步以及人工智能在开发过程中的日益融合预计将使该地区保持领先地位。软件应用的复杂性不断增加ns 将进一步推动对复杂人工智能测试工具的需求。

区域摘要：

• 欧洲：由于高度重视软件质量和可靠性，欧洲在市场上占有重要份额。强大的数据保护标准和对创新的关注为人工智能在软件测试中的采用提供了支持，为稳定增长奠定了基础。
• 亚太地区：亚太地区由于其蓬勃发展的科技产业和对人工智能能力的投资不断增加，在该领域正在迅速扩张。在精通技术的人口以及印度和中国等国家软件开发中心崛起的推动下，该地区预计将出现大幅增长。
• 中东和非洲：虽然人工智能应用仍在发展，但中东和非洲在软件测试市场方面显示出增长潜力。经济多元化和技术投资的举措基础设施开始将人工智能纳入测试，以提高软件质量。
• 拉丁美洲：拉丁美洲在将人工智能纳入软件测试方面取得了长足进步，重点是提高效率和降低成本。由于经济和技术的变化，增长速度有所放缓，但随着整个地区的数字化转型努力，增长势头正在增强。

报告涵盖的主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南方其他地区美国
• 中东和非洲非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 以色列
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

软件测试市场中的人工智能由三个主要参与者领导：IBM Corporation、Sauce Labs Inc. 和 Applitools。这些公司处于将人工智能集成到软件测试的前沿，推动了行业的重大进步。

IBM 公司是软件测试市场人工智能的领先企业。 IBM 在人工智能及其通过 IBM Watson 等解决方案应用于软件测试方面的丰富经验使其成为市场领导者。 IBM 对 AI 驱动的自动化的战略重点及其提供全面测试解决方案的能力对市场产生了重大影响，使其成为寻求强大 AI 测试工具的企业的首选合作伙伴。

Sauce Labs Inc. 是另一支主导力量，以其基于云的测试平台（融合了 AI）而闻名以提高测试效率和准确性。 Sauce Labs 的战略定位因其对持续测试的关注以及支持广泛平台和设备的能力而得到加强。这种灵活性和对人工智能驱动测试的重视巩固了其在市场上的影响力。

Applitools专注于视觉人工智能测试，使其成为软件测试市场人工智能的关键参与者。 Applitools 独特的自动化视觉测试方法使公司能够检测传统测试方法可能遗漏的视觉错误。其对人工智能驱动的视觉测试的战略重点使其成为这一领域的领导者，极大地影响了公司实现软件质量保证的方式。

这些顶尖公司正在推动人工智能在软件测试中的采用，每家公司都带来了独特的创新，正在塑造行业的未来。他们的战略定位和市场影响力对于推进人工智能驱动的测试解决方案至关重要。

Top Key P市场层

• Functionize Inc.
• Sauce Labs Inc.
• ReTest GmbH
• Capgemini SE
• IBM Corporation
• Applitools
• Diffblue Ltd
• Perforce Software Inc.
• mabl Inc.
• Open Text Corporation

近期发展

• 2024 年： Sauce Labs 荣获 DevOps：代码测试和质量管理类别的 2024 年 DEVIES 奖。该奖项是 2024 年 DeveloperWeek 的一部分，这是开发者社区的一项重大活动，突显了 Sauce Labs 在塑造 DevOps 未来方面的作用。
• 2024 年 2 月：凯捷在其“AI Futures”领域推出了生成式 AI 实验室。该计划旨在探索最新的人工智能进步并将其集成到各种应用中，包括软件测试。