L’ultima edizione del World Quality Report, a cura di Capgemini in collaborazione con OpenText, evidenzia un cambiamento significativo: il 68% degli intervistati sta utilizzando attivamente la Gen AI nelle proprie attività di QE (Quality Engineering) oppure ha completato dei progetti pilota e sta elaborando delle roadmap di implementazione (il 34% ciascuno). Ma il dato più rilevante è che solo il 4% non sta ancora studiando soluzioni di Gen AI quest’anno, in netto calo rispetto al 31% dell’anno scorso.
Il World Quality Report è frutto di un’indagine condotta a livello globale su 1.750 organizzazioni in diversi settori per elaborare una panoramica esaustiva sullo stato attuale delle attività di Quality Engineering, evidenziando come si stiano diffondendo sempre di più.
Negli ultimi anni, la rapida adozione dell’AI ha trasformato il Quality Engineering (QE). L’edizione 2024 del report, dedicata ai trend tecnologici nell’ambito delle applicazioni e dei test, mostra una crescente attenzione all’utilizzo dell’AI per le attività di test reporting e data generation nonché per la creazione di test case.
I principali trend in ambito Quality engineering e testing
Implementazione della Gen AI
Le organizzazioni stanno adottando sempre più spesso la Gen AI scoprendone i vantaggi in termini di miglioramento dei team di Quality Engineering. Si prevede che questa tecnologia giocherà un ruolo chiave per chi opera in ambito software, fornendo assistenza a livello di progettazione, sviluppo e collaudo del software per oltre il 25% nei prossimi due anni.
Quest’anno lo studio evidenzia un cambiamento significativo: il 68% degli intervistati sta utilizzando attivamente la Gen AI nelle proprie attività di QE oppure ha completato dei progetti pilota e sta elaborando delle roadmap di implementazione (il 34% ciascuno).
Ma il dato più rilevante è che solo il 4% non sta ancora studiando soluzioni di Gen AI quest’anno, in netto calo rispetto al 31% dell’anno scorso.
Evoluzione nell’automazione del Quality Engineering (QE)
Il 29% delle organizzazioni ha integrato completamente la Gen AI nei propri processi di automazione dei test, mentre il 42% sta attivamente esaminando il suo potenziale. Un anno fa, invece, la maggior parte delle organizzazioni si limitava a sperimentare soluzioni di automazione innovative. In un solo anno il numero di aziende che prevedono di adottare queste tecnologie è passato dal 10% al 25%.
Il passaggio dal testing tradizionale alla gestione della qualità in modalità Agile
Il 40% delle organizzazioni sta inserendo i quality engineer direttamente nei processi agile per restare al passo con i ritmi serrati dell’universo digitale. I quality engineer stanno diventando Software Development Engineer in Test e, ancor più, ingegneri di test full-stack.
Abbracciare la Gen AI per innovare e crescere
Abraham Maslow, che ha definito la famosa piramide dei bisogni umani, una volta ha detto: “In ogni momento abbiamo due opzioni: fare un passo avanti verso la crescita o un passo indietro verso la sicurezza”. Questa citazione racchiude le decisioni cruciali che le organizzazioni si trovano ad affrontare con l’ascesa della Gen AI. Man mano che questa tecnologia si fa strada nella nostra cultura lavorativa moderna, è destinata a trasformare il modo in cui le organizzazioni affrontano l’ingegneria della qualità. Abbracciare la Gen AI offre la possibilità di innovare e crescere, mentre resistere può significare perdere il suo potenziale impatto. I risultati dell’indagine di quest’anno indicano quello che secondo noi è il nuovo futuro: l’ingegneria della qualità potenziata dall’intelligenza artificiale.
Capgemini ha scoperto che il 68% degli intervistati ha superato la fase di sperimentazione e ha adottato piattaforme di Gen AI per migliorare l’efficienza informatica complessiva e accelerare la velocità di commercializzazione. Il settore sta abbracciando con entusiasmo questo cambiamento o alcuni stanno adottando un approccio cauto e attendista?
I principali casi d’uso della Gen AI
La maggior parte degli intervistati ha identificato il test reporting (56%) e l’analisi dei difetti (56%) come i principali casi d’uso da implementare, con la gestione delle conoscenze (54%) al terzo posto. Ciò è in contrasto con i casi d’uso visti e implementati finora. È interessante notare che la creazione di script di automazione dei test (46%) e la generazione di casi di test (45%) sono stati classificati come i meno probabili da implementare, il che è diverso dalle tendenze osservate nelle conversazioni con i clienti.
L’introduzione della Gen AI nel settore dell’ingegneria della qualità è ancora agli inizi. La maggior parte delle organizzazioni che attualmente sfruttano la Gen AI sta sperimentando vari casi d’uso per identificare quelli che offrono i vantaggi più significativi. Dati gli strumenti avanzati e la maturità nella creazione di casi di test manuali e automatizzati, è naturale che le organizzazioni si rivolgano alla Gen AI per migliorare la reportistica dei test e l’analisi dei difetti, soprattutto nelle aree in cui l’automazione non è altrettanto sviluppata o matura.
Tuttavia, dato l’impegno profuso nella progettazione dei casi di test e degli script di automazione, è possibile ottenere maggiori vantaggi in queste aree. Anche se la riduzione dei difetti e dei costi potrebbe non essere in cima alla lista dei benefici attesi dalla Gen AI, questo riflette una comprensione più profonda del suo vero potenziale.
La Gen AI non sostituisce il tocco umano né migliora magicamente la qualità dei test. Si tratta invece di un fattore di svolta per incrementare la produttività degli ingegneri della qualità. Accelera la creazione di script di test, sia manuali che automatizzati o basati sulle prestazioni, rendendo l’intero processo più efficiente.
È interessante notare che il 56% degli intervistati ha rivelato che l’utilizzo della Gen AI per ottenere un vantaggio competitivo attraverso l’innovazione non è una priorità. Questo potrebbe derivare da un problema più ampio: l’ingegneria della qualità spesso non è riconosciuta come un asset strategico.
Dove stiamo andando?
Sebbene la mole di dati possa sembrare schiacciante, una cosa è chiara: la Gen AI rivoluzionerà l’ingegneria della qualità.
Gli intervistati hanno espresso interesse nell’utilizzo della Gen AI per la reportistica dei test e l’analisi dei difetti. Tuttavia, casi d’uso più semplici, come la creazione manuale di casi di test e lo sviluppo di script di automazione, offrono un ritorno sull’investimento più rapido e un approccio meno rischioso. Capgemini consiglia di iniziare con uno di questi casi d’uso più semplici. Si allineano bene con le comuni applicazioni di sviluppo della Gen AI e possono fornire risultati più immediati e misurabili.
La giuria è ancora indecisa su quali soluzioni di Gen AI sceglieranno alla fine le organizzazioni, con la maggior parte che, per ora, indica una preferenza per un approccio multipiattaforma. Entrambi i tipi di piattaforme – chatbot e prompt engineering – offrono vantaggi distinti, quindi è saggio continuare a esplorarli entrambi fino a trovare quello che meglio soddisfa le proprie esigenze. Indipendentemente dalla soluzione o dal caso d’uso scelto, è fondamentale superare la fase di proof-of-concept e passare all’implementazione completa.
Assicurarsi che il team, compresi gli ingegneri della qualità, la leadership e il personale IT e aziendale, sia addestrato all’uso sicuro dell’intelligenza artificiale e sappia distinguere i fatti dalla finzione è fondamentale per promuovere una cultura di adozione più ampia.
