在遊戲複雜性的行業中，質量保證（QA） - 系統測試遊戲以識別和修復錯誤，確保穩定性和優化性能的過程 - 努力跟上現代遊戲開發的快節奏需求。遊戲狀態質量檢查報告經過modl.ai對當前的挑戰，機遇以及AI在轉換遊戲測試中的作用進行了深入分析。該報告基於來自303位美國遊戲開發人員和專家訪談的調查見解，闡明了Game QA的不斷發展的景觀以及塑造其未來的技術進步。
遊戲質量檢查中的危機：錯誤太多，資源太少
根據該報告，絕大多數開發人員都承認，在發布遊戲之前，他們沒有進行足夠的質量檢查測試。一個驚人的77％的開發人員承認他們執行質量檢查少於他們應該對於他們的最新版本，主要是由於時間和資源限制。此外，50％的開發人員相信質量保險預算的增長不夠快符合現代遊戲的日益複雜性。
這種不平衡導致了未經測試的發行版的激增，這可能會損害遊戲的聲譽，挫敗玩家並導致昂貴的發出後補丁。隨著遊戲的發展，尤其是隨著興起的興起遊戲與服務（GAAS） - QA流程必須適應以確保穩定性和高質量的玩家體驗。
該報告強調了一個幾乎普遍的共識，即AI是克服質量檢查挑戰的關鍵。壓倒性的94％的開發人員相信AI將發揮重要作用在Game QA的未來，認識到其自動化重複任務並提高測試準確性的能力。
現在，94％的開發人員報告使用QA中使用某種形式的自動化，包括測試腳本，自動錯誤報告和播放測試自動化。但是，下一個飛躍涉及集成AI驅動的工具，以處理更複雜的任務，例如壓力測試，可用性評估和預測分析。
AI驅動效率：更快的錯誤檢測速度和更好的穩定性
開發人員強調：AI在遊戲中最受期待的好處之一：
- 更快的錯誤檢測- AI可以迅速識別和分類錯誤，從而使團隊能夠在達到生產之前解決問題。
- 自動錯誤報告- AI增強的報告系統提供了有關問題的詳細見解，從而減少了手動工作量。
- 24/7測試功能- 與人類測試人員不同，AI可以連續進行測試，從而確保持續的質量控制。
此外，AI驅動的工具在現場服務遊戲的壓力測試中證明了無價之寶，在那裡他們模擬了數千名並發玩家，這對於人類測試人員來說是不可能的。
彌合AI採用差距
儘管具有潛力，但在Game QA中的完整AI集成仍然是一個挑戰。該報告表明，87％的開發人員認為他們的工作室至少準備在質量檢查中實施AI， 僅有的18％的人認為他們已經充分準備大規模採用AI驅動測試。障礙包括技術複雜性，初始實施成本以及團隊內部的變革抵抗。
為了成功地過渡到AI驅動的質量保證，該報告提出了一種分階段的方法，從自動化重複任務開始，然後逐漸將AI集成到更複雜的遊戲測試領域。開發人員還必須通過將AI驅動的測試與人類直覺相結合，以解決對誤報和不一致之處的擔憂。
遊戲質量檢查的未來：AI和人類合作
專家們同意，AI不會取代人類質量檢查人員，而是會補充他們的技能。 AI擅長識別錯誤和優化工作流程，但是人類測試人員提供了確保遊戲的可玩性和拋光所需的創造力，直覺和批判性思維。
作為51％的遊戲開發人員報告他們會更感興趣在使用AI進行質量檢查的工作室工作，很明顯，AI的採用不僅提高了效率，而且使質量檢查的角色更具吸引力和有益。
結論：AI正在重塑遊戲質量檢查
這遊戲狀態質量檢查報告描繪了過渡行業的引人注目的圖片。隨著遊戲變得越來越複雜，開發週期變得更加壓縮，AI驅動的QA解決方案正在成為必要的，而不是一種選擇。通過集成AI工具，工作室可以提高遊戲穩定性，提高玩家滿意度，並減少與傳統質量檢查方法相關的時間和成本。
該報告的發現強調了平衡AI自動化與人類專業知識的重要性，確保AI充當推動力而不是替代者。向前邁進，擁抱AI驅動的質量保證的工作室將獲得競爭優勢，以更快的速度提供更高質量的遊戲。