گزارش جهانی کیفیت نرمافزار «World Quality Report 2025»: پذیرش AI افزایش یافته اما مقیاسسازی دشوار است
گزارش نشان میدهد که حدود ۹۰٪ سازمانها در حال استفاده از AI مولد (Gen AI) در مهندسی کیفیت هستند، اما تنها ۱۵٪ موفق به استقرار در مقیاس سازمانی شدهاند. موانع اصلی عبارتند از: «پیچیدگی یکپارچهسازی» (۶۴٪)، «ریسکهای حریم خصوصی» (۶۷٪) و «شکاف مهارتی» (۵۰٪).
تحلیل: این نشاندهنده شکاف واقعی میان آزمایش و مقیاسپذیری است. سازمانها شعار AI میدهند، ولی زیرساخت، مهارت، حاکمیت داده و امنیت هنوز آماده نیستند. برای منطقه ما، این توصیه دارد که پیش از مقیاسسازی، پایههای داده، فرآیند و مهارت را بسازیم.
گزارش World Quality Report 2025 – یکی از معتبرترین گزارشهای جهانی در حوزه کیفیت نرمافزار – نشان میدهد:
۱. پذیرش گسترده Generative AI در مهندسی کیفیت
- ۹۰٪ سازمانها از شکلهای مختلف AI مولد (GenAI) در تست، توسعه، تضمین کیفیت و تحلیل نقصها استفاده میکنند.
- بیشترین کاربردها:
- تولید خودکار تستکیسها
- تحلیل رفتار کاربر
- خودکارسازی QA
- کمک به توسعه (code assist)
۲. اما تنها ۱۵٪ موفق به «مقیاسسازی سازمانی» شدهاند
یعنی AI در حد آزمایش (Pilot)، Proof-of-Concept و بخشهای محدود استفاده میشود، اما هنوز در کل سازمان گسترش نیافته.
۳. موانع اصلی رشد AI
سه مانع در گزارش برجسته است:
- پیچیدگی یکپارچهسازی – ۶۴٪
- سازمانها ابزارهای متفاوت توسعه، تست، پایپلاین CI/CD، دیتاستهای مختلف و سیستمهای Legacy دارند.
- ابزارهای AI بهسختی با سیستمهای قدیمی ادغام میشوند.
- ریسکهای حریم خصوصی و امنیت داده – ۶۷٪
- استفاده از GenAI برای دادههای حساس (کد منبع، اطلاعات مشتری، لاگهای امنیتی) ریسک لیک اطلاعات را بالا برده است.
- نیاز به «AI Governance» و کنترل ورودی/خروجی احساس میشود.
- شکاف مهارتی – ۵۰٪
- سازمانها نیروی انسانی کافی برای MLOps، دادهورزی، AI QA یا طراحی معماری AI ندارند.
- QA سنتی با مهارتهای AI QA فاصله دارد.
تحلیل: معنی این گزارش چیست؟
۱. «هیجان AI زیاد است، ظرفیت عملی پایین»
این گزارش یکی از بزرگترین تضادهای جهانی را نشان میدهد:
شرکتها میخواهند AI را اجرا کنند، اما نمیتوانند آن را در مقیاس سازمانی پیاده کنند.
این یعنی:
- adoption بالا → hype و نیاز بالا
- scale پایین → زیرساخت، مهارت، governance ضعیف
این شکاف دقیقاً همان جایی است که فرصتهای بزرگ کسبوکاری شکل میگیرد.
۲. AI بدون دادهی سالم و معماری درست = شکست
AI تنها با مدل رشد نمیکند.
نیاز دارد به:
- داده استاندارد شده
- سیستمهای تست قابل اعتماد
- معماری پشتیبان
- امنیت و کنترل دسترسی
- تیمهای MLOps و DataOps
گزارش میگوید سازمانها اول از همه باید پایه داده و فرآیند را تقویت کنند.
۳. مهندسی کیفیت (QA) به AI QA تبدیل میشود
آنچه در گزارش دیده میشود:
- تست دستی → تست خودکار → تست هوشمحور
- تیم QA → تیم AI QA
- تست مبتنی بر قواعد → تست مبتنی بر مدل و رفتار
سازمانهای آینده نیاز به برنامهنویسان، دادهمهندسان و QA متخصص AI دارند.
پیامدهای استراتژیک برای ایران و منطقه
این گزارش سه پیام دارد:
۱. قبل از AI باید به فکر داده و زیرساخت بود
شرکتها در ایران اغلب مستقیم به سراغ مدلسازی و پروژههای AI میروند —
اما بدون:
- کیفیت داده
- معماری درست
- نسخهسازی
- governance
- pipeline تست
نتایج معمولاً محدود یا غیرقابلاعتماد است.
۲. شرکتها باید تیمهایی با مهارتهای ترکیبی بسازند
الزامی است که:
- QA سنتی → AI QA
- DevOps → MLOps
- Data Engineer → Feature Engineer
اگر مهارتها رشد نکنند، پروژههای AI به شکست میرسند.
۳. فرصت بزرگ برای استارتاپها و شرکتهای B2B
سه حوزه پرتقاضا:
AI QA Solutions
سیستمهای تست خودکار مبتنی بر LLM برای سازمانها.
AI Governance / Privacy Tools
سیستمهای مدیریت ورودی/خروجی مدلها، anonymization و کنترل دسترسی.
Integration-as-a-Service
ابزارهایی که به سازمانهای با سیستمهای قدیمی کمک میکند AI را ادغام کنند.
این دقیقاً آینده بازار سازمانی در ۲۰۲۵–۲۰۳۰ است.
جمعبندی نهایی
گزارش World Quality Report 2025 هشدار مهمی میدهد:
«AI در سطح Pilot تقریباً همهجا هست؛ اما در سطح Enterprise واقعی، هنوز راه درازی در پیش است.»
سازمانها باید:
- اول زیرساخت داده
- بعد فرآیند و کیفیت
- سپس AI در مقیاس
را بسازند.
برای ایران نیز این گزارش یک نقشه راه واضح است:
بهجای سرمایهگذاری روی مدلها، باید روی داده، QA، معماری و مهارت سرمایهگذاری کرد.
پرایم سیستم، رهبر فناوری اطلاعات در قزوین و زنجان، با افتخار نمایندگی رسمی معتبرترین برندهای ایران و جهان است:
۱- تخت جمشید:
پرایم سیستم، پیشگام سختافزار، گیمینگ، رندرینگ و لوازم جانبی کامپیوتر
۲- سیناپ:
پرایم سیستم، سیستمهای AIDC
پیشرو در شناسایی خودکار و جمعآوری داده، نرمافزارهای انبار و لجستیک و تجهیزات بارکد/RFID برای صنایع تولیدی، خردهفروشی و راهحلهای دقیق برای زنجیره تأمین.
۳- ماپرا:
پرایم سیستم، تحول دیجیتال صنعت F&B
نرمافزار یکپارچه مدیریت فروش، انبارداری، باشگاه مشتریان و رزرو آنلاین بر پایه فناوری ابری و دادهمحور، همراه هزاران رستوران، کافه و فستفود برای مدیریت بدون محدودیت مکان/زمان، افزایش کارایی و هوشمندسازی عملیات.
۴- سختافزار:
پرایم سیستم، پیشتاز قطعات دیجیتال
فروش آنلاین/آفلاین قطعات کامپیوتر و دیجیتال و نمایندگی برندهای ایرانی/خارجی، ارسال به تمام ایران، سیستمهای گیمینگ/رندرینگ/ماینینگ و تیم اورکلاکر حرفهای. تولید محتوای تخصصی، برترین فروشگاه سخت افزار و نرم افزار قزوین/زنجان.
۵- نیلپر:
پرایم سیستم، تولیدکننده محصولات ارگونومیک، کوله و کیف
تمرکز بر کیفیت، طراحی دانشمحور و بازارهای اداری/آموزشی/رستورانی. مدیریت استراتژیک برای رضایت مشتری.
۶- زبرآسیا:
پرایم سیستم، فناوری AIDC و بارکد
تسهیل در جمعآوری داده بدون خطا با تمرکز بر بارکد و AID، راهحلهای اطلاعاتی برای صنایع، افزایش سرعت/دقت و برنامهریزی منابع. تکیه بر متخصصان داخلی و دانش جهانی، جلب اعتماد مشتریان.
