Az ügyfelek egyre többet várnak el a beszállítóiktól, gyorsabb fejlesztéseket, forgási időt a minőség, gyorsaság vagy a biztonság kompromittálása nélkül. A minőségbiztosítás terén, a cégeknek nagy rugalmasságot kell tanúsítani a partnereik irányába, hiszen eltérő operációs rendszerekkel, integrációkkal, belső platformokkal állnak szembe majdnem minden esetben. A fejlesztések automatizálása viszont nem egyszerűen gépesíthető, standardizálható folyamat, mivel, ahhoz mély piacismeret és a vásárlói igények és azok trendjeinek kvalitatív feltérképezése elengedhetetlen. A minőségbiztosítási szoftverek mérnökei első körben a tesztelést szokták modernizálni, számítógéppel megtámogatni.
A mesterséges intelligenciával (artificial intelligence - AI) megtámogatott minőségbiztosítási eszközök bizonyították, hogy képesek felgyorsítani a tesztelési procedúrák termékhez és ügyféligényekhez való illesztését, ami emeli a hatékonyságot és kitágítani a tesztelés hatókörét. Mindezt automatikusan, extra munkaerő vagy stressz nélkül, robosztus eredmények mellett.
A tesztelések során gyakran kiviláglik, hogy mely termékjellemzők a legfontosabbak a végfelhasználók számára és az is, hogy hol vannak a termékek gyenge pontja jellemzően, amik további meghibásodásokhoz vezethetnek. Ha ez bekövetkezik, az jelentősen megnyújtja a tesztelési idejét („regressziós tesztelés”) és bizonytalan eredményhez vezet, ha a gyökérok nincs feltárva. Az alapos ás átfogó tesztelés azért nagyon fontos, mert a végfelhasználók sokszor nem jelentik a hibákat és az elégedetlenségüket, csak egyszerűen otthagyják a gyártót.