AI 將如何在 2026 年重塑軟體測試與品質工程

2025 年生成式 AI 以驚人的速度湧入軟體團隊,然而大多數組織現在意識到,將早期實驗轉化為實質價值遠比最初炒作所暗示的要困難得多。   

Capgemini 的 World Quality Report 2025 發現,目前近 90% 的組織正在其品質工程流程中試行或部署生成式 AI,但只有 15% 達到全公司範圍的推廣。其餘組織仍處於早期階段,摸索著概念驗證、有限部署或從未真正擴展的實驗。  

興奮與部署之間的這種差距指向一個簡單的事實:僅靠速度和新穎性不足以交付高品質軟體。隨著 AI 改變團隊對測試的思考方式,組織需要有意識地建立基礎,使 AI 支援的品質工程在 2026 年具有可擴展性。 

速度不等於品質 

許多團隊被 AI 吸引,是因為它能夠以驚人的速度生成測試和程式碼。例如,我曾看到有人將 Swagger 文件輸入 AI 模型,在幾分鐘內生成 API 測試套件。然而,在審查測試時,我們可以看到其中有多少結果存在缺陷或過度設計。  

當團隊將這種品質審查留到最後階段時,他們往往會太晚發現,前期獲得的速度被重新處理 AI 產出所花費的時間所抵消。毫不意外,這種模式正變得普遍,因為 AI 可以加速生成,但無法確保其產出是有意義的。  

它可能會幻想出條件、忽略領域情境,甚至誤解邊界案例。如果在每個階段都缺乏強有力的監督,團隊最終會部署通過大量測試但不一定是正確測試的程式碼。 

在 2026 年,這將推動組織優先考慮專門為 AI 生成產物構建的品質審查框架,將測試從數量驅動轉向價值驅動的實踐。這就是持續品質理念將變得越來越重要的地方。 

持續品質 

品質工程作為一個術語,有時會給人一種印象,即品質是由工具或在最後階段考慮的獨特工程功能所交付的東西。持續品質採取更廣泛和更現實的觀點;它認為品質在編寫一行程式碼之前就開始了,並在發布上線後持續很長時間。  

與其將測試視為最終關卡,不如在每個階段部署品質測試,將以品質為重點的對話整合到設計、規劃和架構討論中。這種持續過程反過來會儘早設定關於數據、風險和結果的期望,以便當 AI 工具產生測試或分析時,團隊已經就良好的標準達成一致。  

這種方法反映了 DevOps 中使用的熟悉的無限循環。測試、驗證和改進從不孤立存在。它們流經交付生命週期,持續增強系統的韌性;當組織採用這種思維方式時,AI 成為品質的貢獻者而非障礙。 

隨著 AI 更深入地嵌入管道,持續品質將成為決定 AI 在 2026 年是成為更好軟體的推動者還是不可預測故障來源的模型。 

將 AI 採用與真實品質目標對齊 

一旦品質成為持續活動,下一個挑戰是了解 AI 如何放大企業系統中已存在的複雜性。將 AI 生成的測試或 AI 編寫的程式碼引入大型、相互依賴的程式碼庫中,增加了了解即使是微小變化也可能影響其他地方行為的重要性。品質團隊必須能夠追蹤 AI 驅動的輸出如何與多年來演變的系統互動。 

高級領導者正在向團隊施加壓力,要求快速採用 AI,但往往沒有明確對齊 AI 應解決的問題。這反映了測試自動化的早期,當時團隊被要求自動化,卻不了解他們希望實現什麼。結果往往是浪費投資和膨脹的測試套件,維護成本高昂。 

組織在 2026 年將被迫提出的最重要問題是,他們為什麼想要使用 AI,特別是決定他們想要改善的具體結果、想要降低的風險類型,以及交付過程中哪個部分最能從 AI 支援中獲益。當團隊從這些考慮開始,而不是將它們視為事後想法時,AI 的採用將變得有目的性而非被動反應。 

測試人員在 AI 賦能管道中的演變角色 

這種向更有意識的 AI 採用的轉變自然會改變品質專業人員的時間分配。隨著 AI 嵌入開發管道,測試人員不再只是執行或維護測試案例。他們越來越多地充當評估者,決定 AI 生成的產物是否真正增強品質或引入新風險。 

隨著 AI 系統開始生成測試並分析大量結果,測試人員從動手執行者轉變為塑造 AI 使用方式的戰略決策者。他們的重點從編寫個別測試案例轉向指導 AI 生成的輸出,決定它是否反映真實的業務風險,並確保不會忽視漏洞。 

這種責任的擴展現在包括驗證 AI 和機器學習模型本身。測試人員必須檢查這些系統的偏見,挑戰其決策模式,並確認行為在變化條件下保持可預測。這不太是檢查固定規則,而更多是了解學習系統如何在其邊界表現。  

數據品質成為這項工作的基石。由於低劣的數據直接導致低劣的 AI 性能,測試人員評估供給 AI 模型的管道,驗證準確性、完整性和一致性。了解有缺陷的數據與有缺陷的決策之間的聯繫,使團隊能夠在問題到達生產環境之前很久就預防它們。  

雖然 AI 在 2026 年肯定不會取代測試人員,但它將繼續將他們的角色重塑為更具分析性、解釋性和情境驅動的角色。負責任地指導 AI 所需的專業知識正是防止組織在採用加速時陷入風險的關鍵——也將最終決定 AI 是加強還是削弱對持續品質的追求。 

為 2026 年做準備 

隨著這些責任的擴大,組織必須清楚地面對即將到來的一年,了解什麼能使 AI 提供長期價值。成功的企業將是那些將品質視為融合人員、流程和技術的持續紀律的企業,而不是可以自動化消除的東西。  

AI 將繼續重塑測試格局,但其成功取決於組織如何平衡自動化與人類判斷。那些將持續品質嵌入其交付週期核心的組織將最有能力在 2026 年從實驗轉向真正的、可持續的價值。