В сентябре 2024 года компания modl.ai опросила 303 разработчиков из США, чтобы изучить текущее состояние QA в разработке игр. Участники представляли широкий спектр компаний разного масштаба, что позволило получить разностороннее представление о том, как эволюционирует QA в индустрии.
QA в разработке игр
Опрос показал, что 94 процента разработчиков внедрили ту или иную форму автоматизации QA в свои рабочие процессы. Однако эти внедрения пока не включают решения на базе искусственного интеллекта. Среди тех, кто использует автоматизацию, 39 процентов сообщили, что более половины их QA-процессов автоматизированы, что указывает на значительный сдвиг в сторону эффективности и масштабируемости методов тестирования.
Несмотря на эти достижения, выпуск игр без багов остается сложной задачей. Более 70 процентов разработчиков признались, что никогда не выпускали игру без багов. Остальные разработчики также сталкивались с трудностями при достижении полного покрытия QA перед релизом. Только 23 процента респондентов заявили, что весь необходимый объем QA-работ был завершен до запуска, что указывает на постоянное давление, такое как сжатые сроки и ограниченность ресурсов.
Кроме того, половина опрошенных разработчиков либо не согласились, либо не были уверены в том, что бюджеты на QA поспевают за требованиями рынка. Это говорит о несоответствии между сложностью современной разработки игр и ресурсами, выделяемыми на обеспечение качества продукта.
Насколько важен ИИ в будущем QA
Покупайте игры по выгодным ценам.
Скидки до 80%
Восприятие искусственного интеллекта в QA
В опросе также изучались настроения разработчиков относительно роли искусственного интеллекта в QA. Подавляющее большинство — 94 процента — считают, что ИИ будет играть важную роль в будущих процессах QA. Разработчики выделили несколько потенциальных преимуществ, включая более быстрое обнаружение багов, автоматическую отчетность об ошибках и возможность непрерывного проведения тестов без участия человека.
В общей сложности 65 процентов респондентов заявили, что, по их мнению, ИИ более эффективен в выявлении багов, чем традиционные методы. Более того, 86 процентов ожидают, что со временем ИИ увеличит скорость QA-тестирования. Эти результаты свидетельствуют о сильном оптимизме в отношении потенциала ИИ для повышения надежности и эффективности тестирования игр.
Основные причины недоверия к результатам, сгенерированным ИИ в QA
Готовность индустрии и доверие к ИИ
Несмотря на широкую веру в будущую роль ИИ, мнения о текущей готовности и уровне доверия разнятся. Данные показывают, что 87 процентов студий чувствуют себя готовыми к внедрению ИИ в свои QA-процессы. Более половины, или 55 процентов, ожидают, что использование ИИ со временем приведет к снижению затрат на QA.
Однако доверие к результатам, полученным с помощью ИИ, остается низким. Только 16 процентов разработчиков сообщили о полном доверии к результатам ИИ, в то время как 10 процентов выразили полное недоверие. Разработчики назвали несколько причин для беспокойства, включая отсутствие человеческой интуиции, возможность неточных выводов и несогласованность результатов в различных системах ИИ.
Тем не менее, интерес к интеграции ИИ растет. Более половины респондентов заявили, что были бы заинтересованы в работе в студиях, которые используют ИИ для задач QA, что свидетельствует об изменении отношения разработчиков к новым технологиям.
Насколько, по вашему мнению, ИИ эффективен в выявлении багов?
Проблемы внедрения ИИ
Хотя потенциальные преимущества ИИ широко признаны, его внедрение остается ограниченным из-за ряда проблем. Разработчики указали на сложность настройки систем ИИ, высокие первоначальные затраты и внутреннее сопротивление внутри команд. Эти факторы способствуют замедлению интеграции, несмотря на общую готовность и интерес.
Отчет modl.ai дает представление о том, как разработчики игр подходят к QA в текущих условиях. Он подчеркивает растущую роль автоматизации и зарождающийся интерес к ИИ, одновременно признавая препятствия, которые необходимо устранить до широкого внедрения. По мере развития индустрии интеграция ИИ в QA-практики может стать более жизнеспособной, помогая разработчикам соответствовать растущим требованиям к качеству и эффективности производства игр.
Источник: modl.ai
