Cum va transforma AI testarea software-ului și ingineria calității în 2026

2025 a văzut cum AI-ul generativ a pătruns în echipele software la o viteze extraordinară, totuși majoritatea organizațiilor realizează acum că transformarea experimentării inițiale în valoare tangibilă este mult mai dificilă decât sugera inițial entuziasmul.   

World Quality Report 2025 de la Capgemini a constatat că aproape 90 la sută dintre organizații testează sau implementează acum AI generativ în procesele lor de inginerie a calității, totuși doar 15 la sută au ajuns la implementare la nivel de companie. Restul rămân în stadiile inițiale, găsindu-și drumul prin dovezi de concept, implementări limitate sau experimente care nu reușesc niciodată să se extindă.  

Această diferență dintre entuziasm și implementare indică un adevăr simplu: viteza și noutatea singure nu sunt suficiente pentru a livra software de calitate. Cu AI schimbând modul în care echipele gândesc despre testare, organizațiile trebuie să construiască în mod intenționat fundamentele care vor face ingineria calității susținută de AI scalabilă în 2026. 

Viteza nu este egală cu calitatea 

Multe echipe sunt atrase de AI datorită capacității sale de a genera teste și cod cu o viteză remarcabilă. De exemplu, am văzut oameni introducând un document Swagger într-un model AI pentru a genera o suită de teste API în câteva minute. Totuși, la revizuirea testelor, am putut vedea cât de multe dintre acele rezultate erau defecte sau supradimensionate.  

Când echipele lasă acest nivel de revizuire a calității până la final, descoperă adesea prea târziu că viteza câștigată inițial este compensată de timpul petrecut pentru a reface ceea ce a produs AI-ul. Și, fără surpriză, acest model devine comun deoarece AI poate accelera generarea, dar nu poate asigura că ceea ce produce este semnificativ.  

Poate halucineze condiții, poate trece cu vederea contextul domeniului sau chiar poate interpreta greșit cazurile limită. Și fără o supraveghere puternică în fiecare etapă, echipele ajung să implementeze cod care a trecut volume mari de teste, dar nu neapărat testele potrivite. 

În 2026, acest lucru va împinge organizațiile să prioritizeze cadre de revizuire a calității construite special pentru artefacte generate de AI, schimbând testarea de la practici bazate pe volum la practici bazate pe valoare. Aici ideea de calitate continuă va deveni din ce în ce mai esențială. 

Calitate continuă 

Ingineria calității ca termen poate da uneori impresia că calitatea este ceva livrat de instrumente sau de o funcție de inginerie distinctă luată în considerare la final. Calitatea continuă adoptă o viziune mai largă și mai realistă; este ideea că calitatea începe cu mult înainte ca o linie de cod să fie scrisă și continuă mult după ce o lansare devine activă.  

În loc să trateze testarea ca o poartă finală, implementarea testării calității în fiecare etapă integrează conversații axate pe calitate în design, planificare și discuții arhitecturale. Acest proces continuu stabilește la rândul său așteptări în jurul datelor, riscului și rezultatelor devreme, astfel încât până când instrumentele AI produc teste sau analize, echipele sunt deja aliniate la ce înseamnă bine.  

Această abordare reflectă bucla infinității familiară folosită în DevOps. Testarea, validarea și îmbunătățirea nu stau niciodată izolate. Ele curg prin ciclul de livrare, întărind constant reziliența sistemelor; când organizațiile adoptă această mentalitate, AI devine un contributor la calitate mai degrabă decât o barieră. 

Pe măsură ce AI devine mai profund încorporat în pipeline-uri, calitatea continuă va fi modelul care determină dacă AI devine un facilitator de software mai bun în 2026 sau o sursă de eșecuri imprevizibile. 

Alinierea adoptării AI la obiectivele reale de calitate 

Odată ce calitatea devine o activitate continuă, următoarea provocare este înțelegerea modului în care AI amplifică complexitatea deja prezentă în sistemele de întreprindere. Introducerea testelor generate de AI sau a codului scris de AI în baze de cod mari și interdependente crește importanța de a ști cum chiar și schimbări mici pot afecta comportamentul în altă parte. Echipele de calitate trebuie să poată urmări modul în care ieșirile conduse de AI interacționează cu sistemele care au evoluat de-a lungul multor ani. 

Liderii seniori pun presiune pe echipe să adopte AI rapid, adesea fără o aliniere clară la problemele pe care AI ar trebui să le rezolve. Acest lucru reflectă zilele timpurii ale automatizării testelor, când echipele erau spuse să automatizeze fără a înțelege ce sperau să realizeze. Rezultatul este adesea investiție irosită și suite de teste umflate care sunt costisitoare de menținut. 

Cea mai importantă întrebare pe care organizațiile vor fi obligate să o pună în 2026 este de ce vor să folosească AI, în special decidând rezultatele specifice pe care doresc să le îmbunătățească, tipurile de risc pe care doresc să le reducă și partea procesului de livrare care are cel mai mult de câștigat din suportul AI. Când echipele încep cu aceste considerații în loc să le trateze ca gânduri ulterioare, adoptarea AI va deveni intenționată mai degrabă decât reactivă. 

Rolul în evoluție al testerului într-un pipeline activat de AI 

Această schimbare către o adoptare mai deliberată a AI schimbă în mod natural ceea ce profesioniștii calității își petrec timpul făcând. Pe măsură ce AI devine încorporat în pipeline-urile de dezvoltare, testerii nu mai execută sau mențin pur și simplu cazuri de test. Ei acționează din ce în ce mai mult ca evaluatori care determină dacă artefactele generate de AI întăresc efectiv calitatea sau introduc noi riscuri. 

Pe măsură ce sistemele AI încep să genereze teste și să analizeze volume mari de rezultate, testerii trec de la executanți practici la factori de decizie strategici care modelează modul în care este folosit AI. Focusul lor se schimbă de la scrierea cazurilor individuale de test la ghidarea ieșirilor generate de AI, determinând dacă reflectă riscul real de afaceri și asigurându-se că golurile nu sunt trecute cu vederea. 

Această extindere a responsabilității include acum validarea modelelor AI și de învățare automată în sine. Testerii trebuie să examineze aceste sisteme pentru părtinire, să conteste modelele lor de luare a deciziilor și să confirme că comportamentul rămâne previzibil în condiții în schimbare. Este mai puțin despre verificarea regulilor fixe și mai mult despre înțelegerea modului în care sistemele de învățare se comportă la marginile lor.  

Calitatea datelor devine o piatră de temelie a acestei munci. Deoarece datele slabe duc direct la performanță slabă a AI, testerii evaluează pipeline-urile care alimentează modelele AI, verificând acuratețea, completitudinea și consistența. Înțelegerea conexiunii dintre datele defecte și deciziile defecte permite echipelor să prevină problemele cu mult înainte de a ajunge în producție.  

Deși AI cu siguranță nu va înlocui testerii în 2026, va continua să remodeleze rolul lor într-unul care este mai analitic, interpretativ și condus de context. Expertiza necesară pentru a ghida AI în mod responsabil este exact ceea ce împiedică organizațiile să se încline către risc pe măsură ce adoptarea accelerează – și ceea ce va determina în cele din urmă dacă AI întărește sau subminează urmărirea calității continue. 

Pregătirea pentru 2026 

Pe măsură ce aceste responsabilități se extind, organizațiile trebuie să abordeze anul care vine cu claritate despre ceea ce va permite AI să livreze valoare pe termen lung. Afacerile care reușesc vor fi cele care tratează calitatea ca o disciplină continuă care îmbină oamenii, procesul și tehnologia, mai degrabă decât ceva care poate fi automatizat.  

AI va continua să remodeleze peisajul testării, dar succesul său depinde de cât de bine organizațiile echilibrează automatizarea cu judecata umană. Cei care încorporează calitatea continuă în inima ciclurilor lor de livrare vor fi cei mai bine poziționați pentru a trece de la experimentare la valoare genuină și durabilă în 2026.