Materiał powstał bez uwzględniania AI i jej wpływu na efektywność w procesie testowania.
Wprowadzenie
Gdy pojawiają się rozmowy na temat szacowania zwrotu z inwestycji (ROI) w automatyczne testy, często od razu sprowadzają się one do oszczędności kosztów w procesie testowym pomijając szerszy aspekt wytwarzania oprogramowania – zazwyczaj mierzonych liczbą zastąpionych testerów manualnych. Takie uproszczone podejście znacząco pomniejsza strategiczne znaczenie automatyzacji testów i pomija istotne korzyści, które można osiągnąć uwzględniając szerszą perspektywę.
Ważne jest również, aby automatyzacja testów miała jasno sprecyzowany cel – podkreślaliśmy tę kwestię w trakcie naszego webinaru na przykładzie wdrożenia w Centrum e-Zdrowie. Celem automatyzacji nie powinno być jedynie zastąpienie testów manualnych automatycznymi.
Z mojego doświadczenia wynika, że wiele organizacji błędnie utożsamia ROI wyłącznie z redukcją kosztów pracy. Jednak istnieją wyjątki – firmy, które dojrzale rozumieją szerzej wartość skutecznej automatyzacji testów.
Automatyzacja testów, wdrożona w przemyślany sposób, to przede wszystkim maksymalizacja wartości biznesowej – przyspieszenie dostarczania produktów na rynek, ograniczanie ryzyka oraz efektywne wykorzystanie zasobów.
Przykładem może być jeden z naszych pierwszych klientów, który postawił sobie za cel skrócenie fazy testów z ośmiu do sześciu tygodni, a następnie do czterech. W miarę rozwoju automatyzacji testów w organizacji stawiał sobie jeszcze bardziej ambitne cele związane z większą ilością wydań.. Co istotne, od samego początku rozumiał, że prawdziwa wartość automatyzacji nie sprowadza się jedynie do oszczędności na testerach manualnych. Skupił się na szerszym kontekście kosztów związanych z testowaniem, nie ograniczając się jedynie do oszczędności na pracy. W analizie uwzględnił m.in. optymalizację kosztów utrzymania środowisk testowych, ograniczenie zależności od kosztownego wsparcia dostawców, redukcję zaangażowania dużych zespołów projektowych, a także zmniejszenie liczby defektów wychodzących na produkcję. Kluczowym elementem była jednak możliwość częstszego i bardziej przewidywalnego wdrażania nowych wersji. To miało zapewniać istotną przewagę nad konkurencją. W dużej mierze było to jednak ujęcie kosztów konkretnej fazy wdrożenia – czyli testowania.
Automatyzacja testów, gdy jest wdrożona w przemyślany sposób, to nie tylko kwestia cięcia kosztów. W tym artykule postaram się wyjaśnić, jak skutecznie obliczać potencjalny zwrot z inwestycji w testowanie automatyczne, biorąc pod uwagę nie tylko bezpośrednie oszczędności, ale także szerokie, kluczowe aspekty, takie jak poprawa jakości i skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek.
Dlaczego szacowanie ROI dla automatyzacji testów bywa wyzwaniem?
Obliczenie zwrotu z inwestycji (ROI) w testy automatyczne często wydaje się pozornie proste. W teorii automatyzacja wymaga inwestycji początkowej, która zredukuje pracę manualną, uwalnia testerów od powtarzalnych zadań i obniża koszty osobowe – co powinno przekładać się na klarowne, mierzalne oszczędności. W rzeczywistości jednak kalkulacja ROI dla testów automatycznych jest znacznie bardziej złożona i stanowi duże wyzwanie.
Liczenie ROI przed inwestycją w testy automatyczne to w gruncie rzeczy prognoza – oparta na założeniach, które nie zawsze oddają rzeczywiste warunki organizacji.
Warto pamiętać, że wyliczenia oparte na case’ach z innych firm często nie mają przełożenia na konkretne środowisko, procesy i kompetencje danego zespołu. Rzeczywiste szacowanie zwrotu z inwestycji powinno więc być realizowane po wdrożeniu, w oparciu o twarde dane z konkretnego kontekstu.
Jednym z kluczowych wyzwań jest brak pełnego wglądu w rzeczywiste koszty automatyzacji oraz złożoność procesów z nią związanych. Firmy często nie mają dostępu do kluczowych danych wewnętrznych lub niechętnie się nimi dzielą nawet wewnątrz organizacji, zwłaszcza gdy są one poufne lub chronione. Bez dokładnego obrazu rzeczywistych wydatków, takich jak czas poświęcany na testy manualne, obsługę incydentów na produkcji oraz naprawę defektów, zarządzanie danymi testowymi czy konfigurację środowisk testowych, oceny ROI pozostają niepełne lub zbyt uproszczone.
Dodatkowym problemem jest skłonność do stosowania uproszczonych formuł. Wtedy najczęściej pomijamy inne istotne aspekty, tj. pokrycie ryzyka, poprawa jakości czy przyśpieszenie dostarczania produktów na rynek. W efekcie organizacje często nie doceniają strategicznego wpływu testów automatycznych, co utrudnia im podejmowanie świadomych decyzji inwestycyjnych.
Rzeczywiste składniki wyliczenia ROI testów automatycznych
Aby obliczyć rzeczywisty zwrot z inwestycji (ROI), powinniśmy zacząć od podstawowego wzoru, który jest dobrze znany każdemu, kto analizował opłacalność inwestycji. ROI wyraża się jako stosunek różnicy pomiędzy aktualną wartością inwestycji a jej kosztem początkowym, do kosztu początkowego. Jednak w przypadku inwestycji w testy automatyczne, rzeczywiste obliczenie ROI wymaga uwzględnienia szerszego zestawu składników – w tym także mniej oczywistych kosztów pośrednich, często pomijanych w typowej analizie.
Automatyzacja testów pozwala osiągnąć skuteczność wykrywania błędów na poziomie 95–99% i ograniczyć defekty na produkcji.
W przypadku testów automatycznych, aby uzyskać realistyczne i przekonujące biznesowe uzasadnienie inwestycji, powinniśmy uwzględnić trzy kluczowe, wzajemnie powiązane elementy:
- czas wprowadzenia rozwiązania na rynek (Time-to-Market),
- pokrycie ryzyka i jakość (Quality & Risk Coverage),
- oraz efektywność kosztowa (Cost Efficiency).
Efektywność kosztowa powinna uwzględniać zarówno koszty bezpośrednie, jak i ukryte koszty pośrednie, tj. konfiguracja środowisk, przygotowanie danych oraz przestoje związane z defektami.
Odpowiednie uchwycenie każdego z tych elementów pozwala na dokładniejszą ocenę korzyści płynących z wdrożenia automatyzacji testów, co wykracza poza prostą analizę kosztową i wpływa na pełniejsze zrozumienie wartości tej inwestycji.
Czas wprowadzenia na rynek, czyli Time-to-Market (Szybkość)
Czas wprowadzenia na rynek (Time-to-Market) określa, jak szybko dana funkcjonalność, zmiana lub produkt przechodzi od etapu koncepcji do momentu udostępnienia użytkownikom końcowym. Jego znaczenie nie wynika jedynie z chęci bycia pierwszym, ale z bezpośredniego wpływu na przychody i zwrot z inwestycji. Szybsze wydania oznaczają wcześniejsze rozpoczęcie generowania przychodów, większy udział w rynku oraz silniejszą pozycję konkurencyjną.
Opóźnienia w wydaniu produktu mają mierzalny wpływ finansowy – często przekraczający koszt samego wytworzenia oprogramowania.
W tym kontekście warto przywołać koncepcję Cost of Delay (CoD) – kosztu opóźnienia, który opisuje utracone przychody, wartość biznesową lub korzyści wynikające z braku wdrożenia funkcjonalności w określonym czasie. Sam termin funkcjonuje od lat 90., ale szczególnego znaczenia nabrał po publikacji The Principles of Product Development Flow (2009) autorstwa Donalda G. Reinertsena, który określił Cost of Delay jako „złoty klucz” do podejmowania decyzji ekonomicznych w procesie rozwoju produktu. To właśnie wtedy szeroko ugruntowano ideę, że opóźnienia mają istotny wpływ finansowy wdrożenia rozwiązań.
Koncepcja ta została znacząco rozwinięta i zaadaptowana przez praktyków społeczności agile, w szczególności przez Joshua J. Arnolda i Özlem Yüce, znanych z projektu Black Swan Farming. Pracując z dużymi portfelami projektów IT (m.in. w Maersk Line), wprowadzili oni praktyczne metody kalkulacji CoD, które pozwalały na realne porządkowanie backlogu według wpływu ekonomicznego. W ich przypadku priorytetyzacja zadań na podstawie współczynnika CoD podzielonego przez czas realizacji (Cost of Delay / Duration) pozwoliła zmniejszyć całkowity koszt opóźnień aż o 61%, w porównaniu do podejścia FIFO (First In, First Out). Innymi słowy: wykonując w pierwszej kolejności pracę najbardziej wrażliwą na czas, organizacja była w stanie dostarczyć znacznie więcej wartości w tym samym czasie
Cost of Delay nie jest więc jedynie teoretyczną koncepcją – odpowiednio zastosowany, może namacalnie poprawić ROI oraz efektywność całego procesu dostarczania oprogramowania. Arnold i Yüce podkreślają, że CoD pozwala organizacjom odejść od podejmowania decyzji w oparciu o przeczucia, politykę wewnętrzną czy wpływ interesariuszy, w kierunku podejścia ekonomicznego, zrozumiałego zarówno dla zespołów IT, jak i dla biznesu.
Pojęcie Cost of Delay dobrze obrazuje poniższy wykres, który pokazuje różnicę w przychodach generowanych w przypadku wdrożenia funkcjonalności na czas (linia granatowa), w porównaniu z sytuacją, gdy jej wdrożenie zostało opóźnione (linia pomarańczowa).
Rysunek: Graficzna ilustracja Cost of Delay – obszar między krzywymi przychodów (na czas vs. z opóźnieniem) odzwierciedla wartość
utraconą wskutek opóźnienia wdrożenia(źródło: Arteris.com: What Does It Cost You When Your SoC is Late to Market).
Koncepcja ta znalazła również swoje odzwierciedlenie w praktykach Scaled Agile Framework (SAFe), którego twórcą jest Dean Leffingwell. SAFe wprowadza podejście Weighted Shortest Job First (WSJF) jako mechanizm do planowania i priorytetyzacji zadań w ramach dużych programów i strumieni wartości. WSJF opiera się bezpośrednio na koncepcji Reinertsena – zadania o najwyższym stosunku wartości do czasu realizacji są planowane jako pierwsze. Podejście to uznaje, że szybsze dostarczanie najbardziej wartościowych elementów przynosi często lepszy rezultat biznesowy niż realizacja większej liczby funkcjonalności o niższej pilności czasowej.
Opóźnienia zatem prowadzą do straconych okazji sprzedażowych, osłabionej pozycji rynkowej oraz niższych szczytowych przychodów.
Jakość i pokrycie ryzyka
Skuteczna automatyzacja testów poprawia pokrycie ryzyka, co bezpośrednio przekłada się na mniejszą liczbę defektów trafiających na produkcję. Zgodnie z analizami przedstawionymi w raporcie „Impact of Automated Software Testing: A Comprehensive Analysis”, zmiana testowania manualnego na automatyczne w środowisku ciągłej integracji (CI) może poprawić pokrycie testów nawet o 20% (źródło: Deep Research Wiki).
Reguła 1-10-100 pozostaje aktualna także w środowiskach Agile — błąd naprawiony na etapie testów jest średnio 7 razy tańszy niż naprawa po wdrożeniu.
Koszty usuwania błędów na różnych etapach cyklu życia oprogramowania wyraźnie wskazują, jak istotne jest ich wczesne wykrywanie. Klasyczna reguła „1-10-100”, wskazująca na eskalację kosztów naprawy błędów w miarę późniejszego ich wykrywania, pozostaje aktualna również w świecie projektów zwinnych.
Nowoczesne analizy wskazują, że projekty prowadzone metodologiami Agile oraz Scrum nadal potwierdzają istotną różnicę kosztową między wczesnym a późnym wykryciem defektów, choć mnożniki te są zwykle w zakresie od 5 do 15, a nie dosłownie 100-krotnym wzrostem kosztów. Według badań opublikowanych przez Moe Hussa, Daniela R. Herbera oraz Johna M. Borky’ego, defekt wychwycony podczas fazy testowania jest około 7 razy droższy do naprawy niż w fazie kodowania, natomiast defekt usuwany po wdrożeniu na produkcję jest około 14 razy droższy.
Rysunek: Graficzna ilustracja Cost of correcting defects w projektach realizowanych metodami zwinnymi
(źródło: Boehm, B. & Basili, V. Data on defect cost increase by phase).
Szacowane koszty usuwania błędów w różnych fazach cyklu życia oprogramowania wyraźnie pokazują, jak istotne jest ich wczesne wykrywanie:
- Podczas programowania (development): ~977 USD za defekt
- Podczas fazy testów (QA/integracja): ~7 136 USD za defekt
- W środowisku produkcyjnym (po wdrożeniu): koszt eskaluje do ~14 102 USD za defekt
Pomimo wysiłków, nie wszystkie błędy są wykrywane przed wdrożeniem. Miarą skuteczności ich usuwania jest Defect Removal Efficiency (DRE), czyli procent defektów wychwyconych przed wypuszczeniem produktu na rynek. Capers Jones wskazuje, że typowe projekty software’owe w USA osiągają średnią skuteczność wykrywania błędów na poziomie około 85%, co oznacza, że aż 15% defektów trafia na produkcję. Natomiast procesy najlepszych organizacji, niezależnie od używanej metodologii, potrafią osiągnąć od 95% do 99% DRE. Zespoły pracujące zgodnie z metodyką Agile, które intensywnie wykorzystują automatyzację testów, przeglądy kodu oraz ciągłą integrację, są w stanie zbliżyć się do tych najwyższych wartości DRE, podczas gdy projekty prowadzone metodą Waterfall często osiągają niższą skuteczność, prowadząc do większej liczby błędów wykrytych dopiero po wdrożeniu na produkcję.
Podsumowując, kompletne podejście do testowania, które intensywnie wykorzystuje automatyzację – zwłaszcza na poziomie testów jednostkowych i integracyjnych/API – nie tylko znacząco ogranicza liczbę defektów na kosztownych etapach cyklu jego życia, ale również pozwala osiągać wysoki poziom skuteczności usuwania defektów (DRE).
Co istotne, zwiększenie zakresu testowania obszarów o podwyższonym ryzyku — np. z 40% do 60% — przekłada się na istotne zmniejszenie liczby błędów, które trafiają na produkcję. To z kolei daje wymierne oszczędności, ograniczając koszty związane z awariami, poprawkami i przestojami.
Efektywność kosztowa (Oszczędności oraz produktywność)
Bezpośrednie oszczędności wynikające z ograniczenia pracy manualnej są istotne, jednak stanowią jedynie część całkowitego potencjału testów automatycznych. Według raportu Leapwork & Forrester „Total Economic Impact of Leapwork” (2022), zastosowanie platform typu no-code może przynieść nawet 209% zwrotu z inwestycji (ROI) w okresie trzech lat, z okresem zwrotu początkowej inwestycji wynoszącym jedynie 6 miesięcy. Tak wysoki wskaźnik wynika między innymi ze znaczącego skrócenia czasu implementacji testów – nawet o 70% – w porównaniu do tradycyjnych narzędzi open-source.
Efektywność automatyzacji testów polega nie tylko na skróceniu czasu realizacji, ale na przesunięciu zasobów zespołu na działania o wyższej wartości biznesowej.
Raport „The Unexpected Costs of Test Automation Maintenance” opublikowany przez Rainforest QA (2024) wskazuje, że zespoły korzystające z platform no-code poświęcają znacznie mniej czasu na tworzenie i utrzymanie testów niż użytkownicy narzędzi open-source, takich jak Selenium, Cypress czy Playwright.
Zgodnie z wynikami ankiety, aż 55% zespołów korzystających z frameworków open-source deklaruje, że spędza co najmniej 20 godzin tygodniowo na tworzeniu i utrzymaniu testów automatycznych. Dla porównania, wśród użytkowników platform no-code odsetek ten wynosi zaledwie 10% — przy czym największe różnice widoczne są w zespołach średniej wielkości (11–30 deweloperów: 42% vs 10%).
Co istotne, dane pokazują, że niezależnie od typu narzędzia, im większy zespół developerski, tym większe obciążenie czasowe związane z utrzymaniem testów. W najmniejszych zespołach (1–10 osób) powyżej 20 godzin tygodniowo na testy poświęca tylko 19% zespołów używających narzędzi open-source, natomiast przy zespołach powyżej 50 osób wskaźnik ten rośnie do 75% — w przypadku no-code to odpowiednio 0% i 50%.
Warto zauważyć, że platformy no-code lepiej skalują się w miarę wzrostu wielkości zespołu, choć różnice czasowe między no-code a open-source nieco się zmniejszają w dużych organizacjach. Niemniej jednak, nawet przy zespołach >50 deweloperów różnica wynosi nadal 25 punktów procentowych na korzyść no-code.
Różnice te mają bezpośrednie przełożenie na roczne koszty pracy zespołów testowych, prowadząc do potencjalnych oszczędności liczonych w setkach tysięcy złotych rocznie — szczególnie tam, gdzie skala projektu wymusza ciągłe utrzymanie szerokiego zestawu testów automatycznych.
Jednak prawdziwa efektywność to coś więcej niż tylko ograniczenie nakładu pracy. Dobrze wdrożona automatyzacja przekłada się na realne oszczędności – szybsze testy regresyjne, łatwiejsza analiza błędów, lepsza widoczność statusu testów. Eliminując powtarzalne i czasochłonne zadania, zespół zyskuje przestrzeń na działania, które wcześniej były spychane na margines. Mowa tu m.in. o testach użyteczności, dostępności (np. zgodność z WCAG) czy UX – obszarach, które często wypadają z planów przy presji czasu, a mają kluczowe znaczenie dla końcowego odbioru produktu.
Jak poradzić sobie z brakiem danych przy wyliczeniu ROI?
W wielu organizacjach na początku po prostu brakuje twardych danych, które pozwoliłyby dokładnie policzyć zwrot z inwestycji w automatyzację testów. W takiej sytuacji warto oprzeć się na dostępnych benchmarkach rynkowych i danych z podobnych wdrożeń – oczywiście z zastrzeżeniem, że każda organizacja ma swoją specyfikę, więc te wartości należy traktować orientacyjnie.
Co dużo ważniejsze niż jednorazowa prognoza na starcie, to monitorowanie ROI w czasie.
Jeśli mamy stałe założenia – np. koszty utrzymania, zakres testów, częstotliwość wydań – to możemy porównywać efekty między iteracjami. W ten sposób śledzimy, czy automatyzacja faktycznie przynosi coraz większą wartość, czy może koszt jej utrzymania zaczyna przewyższać korzyści. Takie podejście daje lepszą kontrolę i możliwość adaptacji strategii testowania do realnych potrzeb projektu.
Najczęstsze błędy w obliczaniu ROI – praktyczne wskazówki
Kalkulując ROI łatwo wpaść w kilka typowych pułapek, które mogą zniekształcić wyniki i prowadzić do błędnych wniosków:
- Przecenianie bezpośrednich oszczędności kosztowych – często skupiamy się przesadnie na redukcji kosztów wynikających z zastąpienia testów manualnych automatyzacją. Choć te oszczędności są istotne, stanowią jedynie część rzeczywistych korzyści.
- Pomijanie ukrytych kosztów – przy szacowaniu ROI często uwzględnia się jedynie oczywiste koszty bezpośrednie, zapominając o mniej widocznych wydatkach związanych z testowaniem manualnym. Nieuwzględnienie tych ukrytych kosztów utrudnia precyzyjną ocenę rzeczywistych korzyści. Aby tego uniknąć, warto uwzględnić wszystkie istotne składniki ROI opisane we wcześniejszej części artykułu.
- Krótkoterminowe vs. długoterminowe korzyści – Warto uwzględniać zarówno szybkie korzyści, które pomagają zdobyć poparcie zarządu, jak i długoterminowe korzyści, takie jak optymalizacja procesów, skalowalność i utrzymanie wysokiej jakości. Regularna ocena automatyzacji pozwala upewnić się, że pozostaje ona efektywna i dostarcza wartość w dłuższej perspektywie – co podkreśla m.in. ekspert ds. automatyzacji Paul Grizzaffi w rozmowie z Joe Colantonio na temat „Degrees of Automation”.
- Nadmierna lub niewłaściwa automatyzacja – Automatyzowanie „na siłę”, czy też na „ilość skryptów” oraz nie trzymanie się standardów, może przynieść więcej szkody niż pożytku. Regularne przeglądy oraz eliminacja zbędnych skryptów pomagają utrzymać wartość automatyzacji i dostosować ją do aktualnych priorytetów biznesu.
Kalkulacja ROI: formuła i kluczowe składniki
Aby precyzyjnie ocenić zwrot z inwestycji (ROI) w automatyzację testów, proponuję stosować następującą formułę:
Proponowana formuła ROI uwzględnia zarówno bezpośrednie koszty i korzyści wynikające z automatyzacji testów, jak i wpływ na kluczowe parametry operacyjne: czas wdrożeń, jakość dostarczanych rozwiązań oraz stabilność kosztów utrzymania. Właśnie dlatego przedstawiona formuła opiera się na pełniejszym spojrzeniu biznesowym, a nie wyłącznie na prostym porównaniu kosztów pracy.
Studium przypadku: jak obliczyć prawdziwe ROI automatyzacji
Teoretyczne wzory to jedno — a rzeczywiste liczby i wyniki to drugie.
W osobnym studium przypadku przedstawiam konkretne wyliczenia na przykładzie dużej organizacji finansowej oparte na analizie Forrestera: rzeczywiste koszty wdrożenia automatyzacji, osiągnięte efekty, uzyskane oszczędności i ROI wynoszące 209% w ciągu trzech lat.
Jeśli chcesz zobaczyć, jak podejść do szacowania ROI w praktyce i czego naprawdę szukać w danych, zapraszam do lektury pełnego case study!
Podsumowanie i praktyczne wskazówki
Jak pokazuje przedstawione studium przypadku, skuteczne szacowanie ROI w testach automatycznych obejmuje znacznie więcej niż tylko bezpośrednie oszczędności kosztów pracy. Kluczowe są również strategiczne aspekty, takie jak szybsze cykle wydań, zwiększona elastyczność rynkowa, poprawa jakości dostarczanego oprogramowania i ograniczenie ryzyka biznesowego wynikającego z defektów oraz awarii produkcyjnych.
Należy jednak pamiętać, że powyższa kalkulacja ROI jest wstępnym szacowaniem, opartym na przyjętych założeniach i danych referencyjnych. Faktyczne korzyści oraz ponoszone koszty mogą się różnić, dlatego kluczowe jest wykonanie końcowej kalkulacji ROI już po wdrożeniu inwestycji.
Zalecenia praktyczne:
- Po wdrożeniu automatyzacji należy zbierać dane rzeczywiste dotyczące:
– faktycznej redukcji liczby defektów,
– rzeczywistych kosztów cyklicznych,
– wpływu na częstotliwość wydań i ich wartość biznesową. - Regularnie porównuj dane rzeczywiste z założeniami, by na bieżąco korygować strategię testów automatycznych.
- Komunikuj wyniki ROI interesariuszom, aby potwierdzić efektywność podjętych decyzji oraz uzasadnić dalsze inwestycje w automatyzację.
Na koniec – pamiętaj, aby:
✅ Traktować automatyzację nie jako cel sam w sobie, lecz jako narzędzie, które powinno być stosowane świadomie, pragmatycznie i zawsze w powiązaniu z jasno określonymi celami biznesowymi.
✅ Dbać o ścisłe powiązanie automatyzacji z celami biznesowymi, stosując mierzalne wskaźniki do wykazania jej wpływu na organizację.
✅ Mieć świadomość, że nie każdy projekt testowy wymaga automatyzacji – kluczowe jest odpowiednie dobranie metody testowania do specyfiki projektu oraz oczekiwanego efektu biznesowego.
✅ Rozumieć, że osiągnięcie 100% automatyzacji często nie jest możliwe, a nawet jeśli jest, rzadko kiedy ma uzasadnienie biznesowe – automatyzacja powinna koncentrować się na obszarach przynoszących największą wartość.
✅ Regularnie oceniać skuteczność automatyzacji, aby upewnić się, że nadal przynosi wartość i pozostaje zgodna z aktualnymi potrzebami organizacji.
✅ Komunikować ROI w sposób zrozumiały dla kadry zarządzającej, łącząc poprawę testowania z celami biznesowymi, takimi jak wzrost przychodów, redukcja ryzyka i optymalizacja kosztów.
Pamiętaj również, że aby automatyzacja miała uzasadnienie inwestycyjne, jej cele powinny wykraczać poza samo zastępowanie testów manualnych – konieczne jest uwzględnienie szerszego kontekstu biznesowego i strategicznych korzyści, jakie można osiągnąć.
Źródła
- Moe Huss, Daniel R. HerberJohn M. Borky (2023). Comparing Measured Agile Software Development Metrics Using an Agile Model-Based Software Engineering Approach versus Scrum Only
- Boehm, B. & Basili, V. (2001). Software defect reduction top 10 list. IEEE Computer, 34(1), 135-137. (Data on defect cost increase by phase).
- G. Reinertsen (1980s–2009) – Lean product development articles; Principles of Product Dev Flow
- Arnold & Yüce (2013). “Black Swan Farming”
- Dean Leffingwell (2010), Scaled Agile Framework
- Kurmaku, T., & Kumrija, M. (2020). Automated Test Generation vs Manual Testing – SLR & Meta-Analysis
- Enoiu, E. et al. (2017). Comparative Study of Manual and Automated Testing for Industrial Control Software (ICST)
- Ben Linders, InfoQ (2013) Interview with Capers Jones on Measuring for Agile Adoption
- Leapwork & Forrester (2022). Total Economic Impact of Leapwork – ROI findings for a no-code platform
- Tricentis & Forrester (2022). Total Economic Impact of Tricentis SAP Testing Solutions – ROI case study with maintenance cost reduction metrics
- Pcloudy (Medium) – “How Low-Code Test Automation Democratizes Testing” – citing KPMG and Deloitte reports on low-code efficiency (70% faster test creation; 50% lower maintenance cost)
- Rainforest QA (2024). “The Unexpected Costs of Test Automation Maintenance” – Survey data on time spent maintaining tests (open-source vs no-code)
- AKF Partners: 1-10-100 Rule in Quality Software Development
- com: What Does It Cost You When Your SoC is Late to Market?
- Joe Colantonio – Test Guild Automation Podcasts: Degrees of Automation with Paul Grizzaffi
- Tricentis webinar: Testing transformations and the time-cost-quality triangle: Strategies for evaluating tradeoffs and quantifying ROI
