PrzedsprzedażAkademia AI w testach i jakości oprogramowania: 1 350 zł zamiast 1 750 zł netto do 30 listopada

Startuje przedsprzedaż Akademii AI w testach i jakości oprogramowania: 5 tygodni z Tomaszem Stelmachem, start 11 stycznia 2027. Wyjątkowa cena 1 350 zł netto zamiast 1 750 zł tylko do 30 listopada.

zostało 38 dniZobacz program i zapisz się
Koszty i oszczędności testowania oprogramowania: ile naprawdę kosztuje późno wykryty błąd
Czas czytania: 12 minut

Koszty testowania oprogramowania to wszystko, co płacicie za sprawdzanie produktu: ludzie, narzędzia, środowiska i czas zespołu. Oszczędności to koszty błędów, których dzięki temu nie ponosicie później: poprawek, ponownych testów, awarii i odejść klientów. W tym tekście pokazujemy, co o relacji jednego do drugiego mówią badania, gdzie popularne liczby są naciągane i jak policzyć zwrot z wczesnych testów na danych z Waszego projektu.

Poprzednia wersja tego artykułu powtarzała, że błąd poprawiony na etapie projektu kosztuje „10 do 100 razy mniej” niż na produkcji. Tę liczbę słyszał każdy, kto był na konferencji o jakości, i prawie nikt nie widział danych, z których pochodzi. Zamiast niej dostajecie tu trzy źródła z metodą, jedno badanie, które ją podważa, i liczby z naszego projektu dla Argos. Jeśli szukacie cennika usług, a nie ekonomii błędów, zajrzyjcie do tekstu ile kosztują testy oprogramowania.

Na co wydajecie pieniądze, gdy testujecie oprogramowanie?

Budżet testów rozkłada się na cztery grupy kosztów i tylko jedna z nich jest dobrze widoczna w arkuszu, czyli wynagrodzenia. Pozostałe trzy chowają się w czasie zespołu developerskiego, w infrastrukturze i w kalendarzu wydań, dlatego firmy regularnie je niedoszacowują.

Grupa kosztów Co obejmuje Co ją podbija
Ludzie testerzy manualni i automatyzujący, analiza testów, szkolenia rotacja w zespole, brak kompetencji w automatyzacji, wdrażanie nowych osób
Narzędzia system zarządzania testami, licencje, chmura z przeglądarkami i urządzeniami licencje liczone od użytkownika, równoległe uruchomienia, urządzenia mobilne
Proces strategia testów, środowiska, dane testowe, raportowanie brak stabilnego środowiska, ręczne przygotowanie danych
Czas regresja przed wydaniem, utrzymanie testów automatycznych, oczekiwanie na poprawki długa regresja ręczna, niestabilne testy, błędy wracające z produkcji
Koszty testowania oprogramowania: narzędzia i technologie, personel, proces i czas
Cztery grupy kosztów testowania. Narzędzia open source też kosztują: czasem wdrożenia i utrzymania.

Narzędzia open source, takie jak Selenium czy Playwright, nie mają licencji, ale nie są darmowe: płacicie za nie czasem na framework, utrzymanie i stabilizację testów. Porównanie własnego zespołu z outsourcingiem na liczbach znajdziecie w artykule koszt zespołu QA: własny zespół czy outsourcing, a w tym tekście zostajemy przy pytaniu, kiedy te wydatki wracają w postaci oszczędności.

Ile kosztuje błąd wykryty późno według badań?

Najczęściej cytowane dane o koszcie późnego błędu pochodzą z raportu amerykańskiego instytutu NIST z 2002 roku. Według raportu NIST Planning Report 02-3 roczny koszt niewystarczającej infrastruktury do testowania oprogramowania w gospodarce USA wynosił 59,5 mld dolarów, z czego 22,2 mld dolarów dało się odzyskać realnymi usprawnieniami. Ten sam raport podaje, że około 60 procent tych kosztów ponosili użytkownicy oprogramowania, a około 40 procent jego producenci.

Raport NIST 02-3, gospodarka USA, 2002

59,5 mld $

roczny koszt niewystarczającej infrastruktury testowania

22,2 mld $

część możliwa do odzyskania dzięki lepszym testom i narzędziom

60%

kosztów ponoszą użytkownicy, nie producenci oprogramowania

Źródło: NIST, The Economic Impacts of Inadequate Infrastructure for Software Testing, Planning Report 02-3, 2002, tabela ES-4

Raport pokazuje też, jak rośnie koszt poprawki błędu wprowadzonego na etapie wymagań i architektury, gdy zostaje wykryty coraz później. Autorzy wprost oznaczają tabelę 5-1 jako przykład, a nie pomiar z jednego projektu, i warto to powtarzać za każdym razem, gdy ktoś pokazuje ją na slajdzie.

Względny koszt poprawki błędu z etapu wymagań, przykład NIST

Wymagania i architektura

1x

Kodowanie i testy jednostkowe

5x

Integracja i testy systemowe

10x

Beta i wczesny feedback

15x

Po wydaniu

30x

Źródło: NIST, The Economic Impacts of Inadequate Infrastructure for Software Testing, Planning Report 02-3, 2002, tabela 5-1 (przykład, jednostka X to np. osobogodziny)

Dla porównania raport NIST cytuje w tabeli 1-5 klasyczne zestawienie Barry’ego Boehma z 1976 roku, w którym poprawka w fazie testów systemowych kosztuje 5Y, a w fazie testów instalacyjnych 15Y, przy 0,2Y na etapie wymagań. W tej samej tabeli dane Baziuka z 1995 roku dla telekomunikacji dochodzą do 880X w utrzymaniu. Rozrzut między źródłami jest ogromny i to jest najważniejsza informacja z całej tabeli: mnożnik zależy od branży i rodzaju produktu.

Skala problemu nie zmalała. Według raportu CISQ z 2022 roku koszt słabej jakości oprogramowania w USA wyniósł co najmniej 2,41 bln dolarów, a skumulowany dług techniczny około 1,52 bln dolarów. Szerzej o tym, jak rozkładać koszt jakości na kategorie, piszemy w artykule ile kosztuje jakość oprogramowania.

Czy mnożnik „100 razy drożej” ma pokrycie w danych?

Mnożnik „100 razy” najczęściej przypisuje się instytutowi IBM Systems Sciences Institute, ale cytowania zwykle kończą się na innych cytowaniach, a nie na opublikowanych danych. Laurent Bossavit w książce The Leprechauns of Software Engineering (Leanpub, 2017) poświęca historii wykresów kosztu defektów cały rozdział 10 i zadaje w nim proste pytanie: gdzie są dane? Odpowiedź bywa niewygodna, bo wiele slajdów kopiuje krzywą, której nikt nie zmierzył w opisanych warunkach.

Wbrew obiegowej opinii

Tim Menzies i współautorzy sprawdzili tę regułę na 171 projektach realizowanych na świecie w latach 2006 do 2014 i według ich badania opublikowanego w Empirical Software Engineering w 2017 roku nie znaleźli dowodu, że problem rozwiązywany w późniejszej fazie konsekwentnie wymaga dużo więcej pracy. Autorzy piszą, że efekt opóźnionego problemu nie jest stałą obowiązującą we wszystkich projektach, tylko pojawia się w niektórych rodzajach przedsięwzięć. Wczesne testowanie nadal ma sens, tylko trzeba go bronić liczbami z własnego projektu, a nie mnożnikiem z prezentacji.

Co z tego wynika dla Was? Sama poprawka w kodzie, wykryta tydzień później w nowoczesnym pipeline CI, często nie jest dużo droższa. Drogie jest co innego: błąd w wymaganiu, który rozlał się na pięć modułów, błąd w architekturze oraz błąd, który dotarł do użytkowników. W tym ostatnim przypadku płacicie nie programiście, tylko klientom, zespołowi wsparcia i działowi sprzedaży, co dobrze zgadza się z podziałem 60 do 40 z raportu NIST.

Gdzie wczesne testowanie daje realne oszczędności?

Z naszego doświadczenia oszczędności z wczesnego testowania pojawiają się w czterech miejscach i warto je rozdzielić, bo każde mierzy się inaczej. Sylabus ISTQB Certified Tester Foundation Level 4.0 z 2023 roku formułuje to jako trzecią zasadę testowania: wczesne testowanie oszczędza czas i pieniądze, bo defekt usunięty wcześnie nie wywołuje kolejnych defektów w produktach pracy pochodnych.

Wymagania

Przegląd z testerem

Pytania testera przed pierwszą linijką kodu łapią niejasności, które później kosztują przeróbkę kilku modułów. Koszt: godzina spotkania.

Kod

Testy jednostkowe i API w CI

Błąd wraca do autora w ciągu minut, a nie tygodni, gdy już nie pamięta kontekstu zmiany.

Wydanie

Zautomatyzowana regresja

Regresja przestaje być wąskim gardłem przed każdym wydaniem i można wydawać częściej.

Produkcja

Mniej incydentów

Mniej awarii w szczycie ruchu, mniej zgłoszeń do wsparcia, mniej utraconych transakcji.

Oszczędności z wczesnego testowania: mniej kosztów napraw, krótszy czas dostarczenia, zaufanie klientów, lepsze wykorzystanie zasobów
Cztery źródła oszczędności. Każde mierzycie inną metryką, więc nie sumujcie ich na oko.

Najlepiej widać to na projekcie, który znamy od środka. W projekcie dla Argos, sieci e-commerce, zbudowaliśmy automatyzację testów i uporządkowaliśmy procesy QA. Według danych potwierdzonych przez klienta regresja przed wydaniem skróciła się z 5 dni do 10 godzin, liczba błędów krytycznych na produkcji spadła o 46 procent, awarii w okresach szczytowych było o 72 procent mniej, a konwersja wzrosła o 12 procent dzięki stabilności checkoutu i płatności.

Argos, e-commerce, dane potwierdzone przez klienta

5 dni → 10 h

regresja przed wydaniem

−46%

błędów krytycznych na produkcji

−72%

awarii w okresach szczytowych

+12%

konwersji dzięki stabilnemu checkoutowi

Źródło: Quality Island, case study Argos

Zwróćcie uwagę, że żadna z tych liczb nie jest „kosztem poprawki błędu”. To skrócony czas do wydania, mniej incydentów i więcej sprzedaży. Tak wyglądają oszczędności, które zarząd rozumie bez tłumaczenia mnożników. Jak doszliśmy do skrócenia regresji, opisujemy krok po kroku w tekście jak skrócić testy regresyjne z 5 dni do 10 godzin, a samą usługę znajdziecie na stronie automatyzacja testów.

Jak policzyć koszty testowania oprogramowania i zwrot w Waszym projekcie?

Zamiast mnożnika potrzebujecie prostego rachunku na danych, które już macie w Jirze, w CI i w raportach wsparcia. Poniżej wzór, który stosujemy u naszych klientów przy rozmowie o budżecie testów, i przykład na liczbach umownych. Liczby w przykładzie nie pochodzą z żadnego projektu, służą tylko pokazaniu mechaniki: podstawcie własne.

Składnik Jak go policzyć Przykład (liczby umowne)
Koszt regresji ręcznej godziny regresji × liczba wydań × stawka godzinowa 80 h × 12 wydań × 150 zł = 144 000 zł rocznie
Koszt regresji po automatyzacji utrzymanie testów + uruchomienia + analiza wyników 20 h × 12 × 150 zł + 30 000 zł utrzymania = 66 000 zł
Koszt incydentów produkcyjnych liczba incydentów × (czas zespołu + wsparcie + utracony przychód) 10 incydentów × 8 000 zł = 80 000 zł
Efekt wczesnych testów spadek incydentów przyjęty ostrożnie, np. o 30 procent 24 000 zł mniej strat
Inwestycja budowa frameworka, szkolenie, przegląd wymagań 60 000 zł jednorazowo
Wynik roku 1 oszczędność regresji + mniej strat − inwestycja 78 000 + 24 000 − 60 000 = 42 000 zł

Dwie zasady, które ratują taki rachunek przed zarzutem naciągania. Po pierwsze, spadek incydentów przyjmujcie ostrożnie i weryfikujcie po kwartale na prawdziwych danych. Po drugie, liczcie utrzymanie testów automatycznych, bo bez niego wynik jest zawyżony. Arkusz, który pokazuje zwrot w trzy tygodnie bez kosztów utrzymania, to nie business case, tylko optymizm z formułą. Liczenia zwrotu z testów krok po kroku uczymy na szkoleniu jak mierzyć ROI z procesów testowych, a metryki, które warto zbierać od pierwszego dnia, opisujemy w artykule jak mierzyć jakość oprogramowania.

Kiedy wczesne testy opłacają się mniej, niż obiecują slajdy?

Uczciwy rachunek pokazuje też sytuacje, w których wczesne inwestowanie w testy zwraca się słabo albo wcale. Dobrze je znać, zanim ktoś na zarządzie zapyta, dlaczego automatyzacja prototypu kosztowała więcej niż sam prototyp.

Sytuacja Dlaczego zwrot jest mniejszy Co robić zamiast
Prototyp do wyrzucenia za miesiąc testy automatyczne nie zdążą się zwrócić krótkie testy eksploracyjne i lista ryzyk
Interfejs zmieniany codziennie koszt utrzymania testów UI rośnie szybciej niż zysk testy API i jednostkowe, UI dopiero po stabilizacji
Rzadkie wydania, mały zakres zmian regresja ręczna kosztuje niewiele automatyzować tylko ścieżki krytyczne
Testy na złej warstwie wolne i niestabilne testy end to end zamiast szybkich niższych przesunąć sprawdzenia do API i testów komponentów

Więcej o tym, kiedy automatyzacja przepala budżet, przeczytacie w tekście o zaletach i wadach automatyzacji testów. Z kolei pełną metodę przesuwania testów na wcześniejsze etapy, krok po kroku, opisuje artykuł shift left testing.

Od czego zacząć w najbliższym sprincie?

Nie musicie przebudowywać całego procesu, żeby zobaczyć pierwszy efekt. Te pięć kroków da się wdrożyć w jednym sprincie i za kwartał porównać z danymi sprzed zmiany.

  1. Przegląd wymagań z testerem. Godzina na historyjki przed sprintem, z pytaniem „jak to sprawdzimy?” przy każdym kryterium akceptacji.
  2. Pomiar punktu wyjścia. Czas regresji, liczba incydentów produkcyjnych na wydanie i odsetek błędów znalezionych dopiero przez użytkowników.
  3. Testy API w CI dla jednej krytycznej ścieżki. Na przykład płatność albo logowanie, uruchamiane przy każdym scaleniu zmian.
  4. Lista regresji według ryzyka. Najpierw to, co zarabia pieniądze i co psuło się w ostatnich wydaniach.
  5. Przegląd po kwartale. Te same metryki co na starcie, liczone tą samą metodą.

Jeśli wolicie, żeby ktoś z zewnątrz spojrzał na Wasz proces i wskazał, gdzie testy zwrócą się najszybciej, służy do tego audyt QA. Szersze spojrzenie na koszty utrzymania znajdziecie też na portalu Strefa QA, w tekście o tym, jak obniżyć koszty utrzymania oprogramowania dzięki lepszemu QA.

Co zabrać z tego artykułu

01Koszty testowania to ludzie, narzędzia, proces i czas. Narzędzia open source też kosztują: wdrożeniem i utrzymaniem.

02Według NIST (2002) 60 procent kosztów słabego testowania ponoszą użytkownicy. Najdroższy jest błąd, który do nich dotarł.

03Mnożnik „10 do 100 razy” nie ma solidnego źródła, a badanie 171 projektów (Menzies, 2017) nie potwierdziło go jako reguły.

04Broniąc budżetu testów, liczcie czas regresji, incydenty i przychód, tak jak w case Argos: regresja z 5 dni do 10 godzin.

05Rachunek zwrotu zawsze z kosztem utrzymania testów i z ostrożnym założeniem spadku incydentów, sprawdzanym po kwartale.

Chcecie wiedzieć, gdzie testy zwrócą się w Waszym projekcie najszybciej? Audyt QA pokaże koszty regresji, luki w procesie i plan zmian z priorytetami.

Zobacz audyt QA


Powiązane na blogu Quality Island

Pełna lista źródeł

Co o tym sądzisz?

Dodaj komentarz

Bądź na bieżąco
Strefa QA, portal z eksperckimi artykułami o jakości oprogramowania
Bądź na bieżąco
Bezpieczne programowanie z AI
Bezpieczne programowanie z AI: tworzenie oprogramowania z asystentami kodu

1 690,00 zł

26.11.26, 17.12.26, 28.01.27, 04.03.27, 25.03.27
1 dzień
AI Act i RODO w firmie
AI Act i RODO w firmie: bezpieczne korzystanie ze sztucznej inteligencji

1 290,00 zł

24.11.26, 15.12.26, 26.01.27, 02.03.27, 30.03.27
1 dzień
Testy bezpieczeństwa dla początkujących
Testy bezpieczeństwa dla początkujących: OWASP Top 10 i pierwsze testy aplikacji webowych

1 000,00 zł

18.11.26, 09.12.26, 13.01.27, 03.02.27, 24.02.27, 17.03.27
1 dzień
Popularne artykuły
Język Gherkin: co to jest i jak go używać w testowaniu oprogramowania
Smoke test: co to jest, kiedy go uruchamiać i czym różni się od sanity testu
Jak zostać testerem oprogramowania: ścieżka krok po kroku bez dyplomu informatyka
Najnowsze artykuły
Testowanie migracji danych i systemów: co sprawdzić, zanim przełączycie produkcję
Metryki DORA psują się w erze AI: dlaczego szybkość wydawania przestaje być dowodem jakości
OWASP Top 10:2025 okiem testera: co sprawdzić w każdej z dziesięciu kategorii
Popularne kategorie