Come l'IA rivoluzionerà il Software Testing e la Quality Engineering nel 2026

Il 2025 ha visto l'IA generativa irrompere nei team software a una velocità straordinaria, eppure la maggior parte delle organizzazioni sta ora realizzando che trasformare la sperimentazione iniziale in valore tangibile è molto più difficile di quanto l'hype inizialmente suggeriva.   

Il World Quality Report 2025 di Capgemini ha rilevato che quasi il 90 percento delle organizzazioni sta ora sperimentando o implementando l'IA generativa nei propri processi di quality engineering, tuttavia solo il 15 percento ha raggiunto un'implementazione a livello aziendale. Il resto rimane nelle fasi iniziali, trovando la propria strada attraverso prove di concetto, implementazioni limitate o esperimenti che non raggiungono mai la scala necessaria.  

Questo divario tra entusiasmo e implementazione indica una semplice verità: velocità e novità da sole non sono sufficienti per fornire software di qualità. Con l'IA che sta cambiando il modo in cui i team pensano al testing, le organizzazioni devono costruire intenzionalmente le fondamenta che renderanno scalabile il quality engineering supportato dall'IA nel 2026. 

La velocità non equivale alla qualità 

Molti team sono attratti dall'IA per la sua capacità di generare test e codice con velocità notevole. Ad esempio, ho visto persone inserire un documento Swagger in un modello IA per generare una suite di test API in pochi minuti. Tuttavia, esaminando i test, abbiamo potuto constatare quanti di quei risultati fossero difettosi o eccessivamente ingegnerizzati.  

Quando i team lasciano questo livello di revisione della qualità fino alla fine, spesso scoprono troppo tardi che la velocità guadagnata inizialmente è compensata dal tempo speso a rielaborare ciò che l'IA ha prodotto. E non sorprende che questo schema stia diventando comune perché l'IA può accelerare la generazione, ma non può garantire che ciò che produce sia significativo.  

Può allucinare condizioni, trascurare il contesto del dominio o persino interpretare male i casi limite. E senza una forte supervisione in ogni fase, i team finiscono per implementare codice che ha superato grandi volumi di test ma non necessariamente i test giusti. 

Nel 2026, questo spingerà le organizzazioni a dare priorità ai framework di revisione della qualità costruiti specificamente per gli artefatti generati dall'IA, spostando il testing da pratiche guidate dal volume a pratiche guidate dal valore. È qui che l'idea di qualità continua diventerà sempre più essenziale. 

Qualità continua 

Il quality engineering come termine può talvolta dare l'impressione che la qualità sia qualcosa fornito da strumenti o da una funzione di ingegneria distinta considerata alla fine. La qualità continua adotta una visione più ampia e realistica; è l'idea che la qualità inizi molto prima che venga scritta una riga di codice e continui molto dopo che un rilascio sia andato live.  

Invece di trattare il testing come un gate finale, l'implementazione del testing di qualità in ogni fase integra conversazioni focalizzate sulla qualità in discussioni di design, pianificazione e architettura. Questo processo continuo a sua volta stabilisce aspettative riguardo a dati, rischio e risultati in anticipo, in modo che quando gli strumenti IA producono test o analisi, i team siano già allineati su cosa significa qualità.  

Questo approccio rispecchia il familiare loop infinito utilizzato in DevOps. Testing, validazione e miglioramento non esistono mai in isolamento. Fluiscono attraverso il ciclo di vita di delivery, rafforzando costantemente la resilienza dei sistemi; quando le organizzazioni adottano questa mentalità, l'IA diventa un contributore alla qualità piuttosto che una barriera. 

Man mano che l'IA diventa più profondamente integrata nelle pipeline, la qualità continua sarà il modello che determinerà se l'IA diventerà un abilitatore di software migliore nel 2026 o una fonte di fallimenti imprevedibili. 

Allineare l'adozione dell'IA a obiettivi di qualità reali 

Una volta che la qualità diventa un'attività continua, la sfida successiva è comprendere come l'IA amplifichi la complessità già presente nei sistemi aziendali. Introdurre test generati dall'IA o codice scritto dall'IA in grandi codebase interdipendenti aumenta l'importanza di sapere come anche piccole modifiche possano influenzare il comportamento altrove. I team di qualità devono essere in grado di tracciare come gli output basati su IA interagiscano con sistemi che si sono evoluti nel corso di molti anni. 

I leader senior stanno mettendo pressione sui team per adottare l'IA rapidamente, spesso senza un chiaro allineamento sui problemi che l'IA dovrebbe risolvere. Questo rispecchia i primi giorni dell'automazione dei test, quando ai team veniva detto di automatizzare senza comprendere cosa speravano di ottenere. Il risultato è spesso un investimento sprecato e suite di test sovradimensionate che sono costose da mantenere. 

La domanda più importante che le organizzazioni saranno costrette a porsi nel 2026 è perché vogliono utilizzare l'IA, in particolare decidendo i risultati specifici che vogliono migliorare, i tipi di rischio che vogliono ridurre e la parte del processo di delivery che ha più da guadagnare dal supporto dell'IA. Quando i team iniziano con queste considerazioni invece di trattarle come ripensamenti, l'adozione dell'IA diventerà intenzionale piuttosto che reattiva. 

Il ruolo in evoluzione del tester in una pipeline abilitata dall'IA 

Questo spostamento verso un'adozione più deliberata dell'IA cambia naturalmente ciò su cui i professionisti della qualità trascorrono il loro tempo. Man mano che l'IA viene integrata nelle pipeline di sviluppo, i tester non si limitano più semplicemente a eseguire o mantenere test case. Agiscono sempre più come valutatori che determinano se gli artefatti generati dall'IA rafforzino effettivamente la qualità o introducano nuovi rischi. 

Man mano che i sistemi IA iniziano a generare test e ad analizzare grandi volumi di risultati, i tester passano da esecutori pratici a decision-maker strategici che plasmano come viene utilizzata l'IA. Il loro focus si sposta dalla scrittura di singoli test case alla guida dell'output generato dall'IA, determinando se rifletta il rischio aziendale reale e assicurando che le lacune non vengano trascurate. 

Questa espansione di responsabilità include ora la validazione dei modelli di IA e machine learning stessi. I tester devono esaminare questi sistemi per individuare bias, sfidare i loro pattern decisionali e confermare che il comportamento rimanga prevedibile in condizioni mutevoli. Si tratta meno di verificare regole fisse e più di comprendere come i sistemi di apprendimento si comportano ai loro limiti.  

La qualità dei dati diventa una pietra angolare di questo lavoro. Poiché dati scadenti portano direttamente a prestazioni scadenti dell'IA, i tester valutano le pipeline che alimentano i modelli IA, verificando accuratezza, completezza e coerenza. Comprendere la connessione tra dati difettosi e decisioni difettose consente ai team di prevenire problemi molto prima che raggiungano la produzione.  

Sebbene l'IA certamente non sostituirà i tester nel 2026, continuerà a rimodellare il loro ruolo in uno più analitico, interpretativo e guidato dal contesto. L'expertise richiesta per guidare l'IA in modo responsabile è precisamente ciò che impedisce alle organizzazioni di scivolare nel rischio mentre l'adozione accelera – e ciò che alla fine determinerà se l'IA rafforza o mina la ricerca della qualità continua. 

Prepararsi per il 2026 

Man mano che queste responsabilità si espandono, le organizzazioni devono affrontare l'anno a venire con chiarezza su ciò che consentirà all'IA di fornire valore a lungo termine. Le aziende che avranno successo saranno quelle che tratteranno la qualità come una disciplina continua che fonde persone, processi e tecnologia, piuttosto che qualcosa che può essere automatizzato.  

L'IA continuerà a rimodellare il panorama del testing, ma il suo successo dipende da quanto bene le organizzazioni bilanciano l'automazione con il giudizio umano. Coloro che integrano la qualità continua nel cuore dei loro cicli di delivery saranno nella posizione migliore per passare dalla sperimentazione a un valore genuino e sostenibile nel 2026.