L’IA e l’automazione trasformano l’ingegneria della qualità: approfondimenti dal World Quality Report 2024

Il World Quality Report 2024-25 di OpenText getta luce su tendenze rivoluzionarie che stanno plasmando l’ingegneria della qualità (QE) e le pratiche di testing a livello globale. Con oltre 1.775 dirigenti intervistati in 33 paesi, il rapporto rivela come l’IA, l’automazione e la sostenibilità stanno trasformando il panorama dell’assicurazione della qualità. Mentre la tecnologia dell’IA progredisce, le organizzazioni sono chiamate ad adottare nuove soluzioni innovative per la QE, soprattutto con l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) che si trova al centro dell’attenzione.

Esploreremo i risultati del rapporto, sottolineando le tendenze chiave nella QE, nell’automazione e nell’IA, e fornendo approfondimenti azionabili per le organizzazioni pronte ad abbracciare il futuro dell’ingegneria della qualità.

L’ascesa dell’IA nell’ingegneria della qualità

Una delle rivelazioni meno sorprendenti del rapporto è l’adozione rapida dell’IA nella QE. Un impressionante 71% delle organizzazioni ha integrato l’IA e la Gen AI nelle proprie operazioni, rispetto al 34% degli anni precedenti. Questo passaggio segna un momento cruciale nel settore, con l’IA pronta a rivoluzionare vari aspetti della QE, dal testing automatizzato alla gestione della qualità dei dati.

L’impatto dell’IA è particolarmente profondo nel testing automatizzato, dove 73% dei rispondenti citano l’IA e l’apprendimento automatico (ML) come motori di progresso. Le tecnologie cloud-native e l’automazione dei processi robotici (RPA) seguono a ruota, con 67% e 66%, rispettivamente, che sfruttano questi progressi. La velocità e l’efficienza dell’automazione stanno migliorando drasticamente, consentendo alle organizzazioni di ridurre gli sforzi manuali e aumentare la portata del testing.

Ad esempio, 72% delle organizzazioni riferiscono che la Gen AI ha accelerato i processi di testing automatizzato, mentre 68% evidenziano integrazioni più facili, consentendo un inserimento senza problemi nei pipeline di sviluppo esistenti. Automatizzando le attività ripetitive e generando script di testing, l’IA non solo riduce i costi, ma aumenta anche la produttività degli ingegneri della qualità.

L’ingegneria della qualità in Agile: un passaggio verso team integrati

L’importanza crescente di integrare la QE nei team Agile è un’altra tendenza principale evidenziata dal rapporto. Attualmente, 40% delle organizzazioni hanno ingegneri della qualità integrati direttamente nei flussi di lavoro Agile. Questo passaggio rappresenta una chiara deviazione dalle tradizionali Testing Centers of Excellence (TCoE), che hanno subito un calo nell’uso, rappresentando ora solo 27% delle strutture QE dei rispondenti, rispetto a un impressionante 70% degli anni precedenti.

La focalizzazione sull’integrazione della QE all’interno dei team Agile garantisce iterazioni più veloci e un allineamento migliore con gli obiettivi aziendali. Inoltre, la collaborazione cross-funzionale è riconosciuta come cruciale per la consegna di risultati di alta qualità, con 78% dei rispondenti che ne sottolineano l’importanza nel garantire prodotti di qualità superiore più velocemente.

Nonostante questi progressi, rimangono sfide. Il rapporto rivela che 56% delle organizzazioni considerano ancora la QE come una funzione non strategica, e 53% ammettono che i loro attuali processi di QE sono insufficienti per le metodologie Agile. Ciò richiede una maggiore attenzione all’allineamento delle metriche di QE con risultati aziendali più ampi, come la soddisfazione del cliente e l’impatto sulle entrate.

La qualità dei dati: la base per il testing guidato dall’IA

Mentre le organizzazioni diventano sempre più dipendenti dalle decisioni basate sui dati, la qualità dei loro dati assume un’importanza sempre maggiore. Il rapporto rivela che 64% delle organizzazioni considerano ora la qualità dei dati come una priorità assoluta, ma molte di loro stanno ancora lottando per capire come gestirla efficacemente. Stabilire una chiara proprietà dei dati e migliorare i framework per la governance dei dati sono passaggi essenziali per garantire l’accuratezza e l’affidabilità dei modelli di IA utilizzati nella QE.

Senza dati di alta qualità, la capacità dell’IA di generare insights significativi, creare scenari di testing e prevedere risultati è compromessa. Ciò spiega perché 58% dei rispondenti classificano le violazioni dei dati come il rischio più significativo associato alla Gen AI. Mentre le organizzazioni integrano l’IA nei processi di qualità, garantire la sicurezza dei dati diventa fondamentale.

Validazione del prodotto intelligente: testing oltre la funzionalità

La validazione dei prodotti intelligenti sta emergendo come un componente critico delle moderne pratiche di QE. Secondo il rapporto, 21% dei budget di testing sono ora dedicati alla validazione delle tecnologie intelligenti, riflettendo la crescente necessità di strategie comprensive per garantire che questi prodotti funzionino senza problemi in ambienti interconnessi.

La correttezza funzionale rimane la priorità assoluta per la validazione dei prodotti intelligenti, con 30% dei rispondenti che la citano come il fattore più importante. Tuttavia, la sicurezza (23%) e la qualità dei dati (21%) si classificano anche molto in alto, segnalando un passaggio verso strategie di testing più olistiche che affrontano la complessità dei prodotti intelligenti.

Il rapporto identifica anche sfide nel testing di questi prodotti, in particolare quando si tratta della validazione dei modelli di IA incorporati e della capacità di testare tutte le integrazioni tra dispositivi e protocolli. La mancanza di tester qualificati esacerba ulteriormente queste sfide, con 44% delle organizzazioni che lottano per trovare talenti in grado di gestire le complessità del testing dei prodotti intelligenti.

Sostenibilità nell’ingegneria della qualità

Con le crescenti preoccupazioni sul cambiamento climatico e la responsabilità ambientale, 58% delle organizzazioni stanno dando priorità alla sostenibilità all’interno delle loro strategie di QE. Tuttavia, solo 34% hanno implementato pratiche che misurano l’impatto ambientale delle loro attività di testing. Ciò evidenzia un divario significativo tra intenti e azioni, sottolineando la necessità di framework più robusti per tracciare gli sforzi di sostenibilità.

Le organizzazioni stanno iniziando a esplorare come la QE possa contribuire alle iniziative di Green IT, con aree come il monitoraggio del consumo di energia, l’analisi dei dati ambientali e l’ottimizzazione degli ambienti di testing che guadagnano terreno. L’IA può svolgere un ruolo fondamentale in questi sforzi, con 54% dei rispondenti che identificano l’ottimizzazione dell’efficienza energetica come uno degli utilizzi più preziosi dell’IA nella convalida della qualità.

Raccomandazioni chiave per il futuro

Il rapporto offre diverse raccomandazioni chiave per le organizzazioni che desiderano rimanere competitive nel panorama di QE in evoluzione:

1. Sfruttare la Gen AI per l’automazione: iniziare a sperimentare con la Gen AI per migliorare e accelerare i processi di testing automatizzato. Il potenziale della Gen AI si estende oltre la generazione di script, offrendo opportunità per sistemi di automazione auto-adattivi che possono aumentare sia l’efficienza che l’efficacia.
2. Investire nel talento della QE: per stare al passo con l’IA e l’automazione, le organizzazioni devono investire nell’aggiornamento degli ingegneri della qualità. Gli ingegneri full-stack, in grado di lavorare su tutto il ciclo di vita del software, sono sempre più richiesti.
3. Focalizzarsi sui metriche di prestazione aziendale: allontanarsi dalle metriche tradizionali come l’efficienza del processo e la copertura del testing. Invece, concentrarsi su come le iniziative di QE contribuiscono ai risultati aziendali, come la soddisfazione del cliente e la crescita delle entrate.
4. Sviluppare una strategia di sostenibilità: implementare processi comprensivi per misurare e ridurre l’impatto ambientale delle attività di QE. Integrare la sostenibilità nel testing non solo avanzerà gli obiettivi di responsabilità sociale d’impresa, ma migliorerà anche l’efficienza operativa.

Conclusione

Il World Quality Report 2024-25 dipinge un quadro vivido di un’industria sull’orlo di una trasformazione, guidata dall’IA, dall’automazione e dalla sostenibilità. Mentre le organizzazioni navigano questo nuovo panorama, adottare un approccio lungimirante alla QE sarà essenziale per ottenere un vantaggio competitivo. Sfruttando il potenziale dell’IA, investendo nel talento e allineando le iniziative di qualità con gli obiettivi aziendali, le aziende possono assicurarsi di essere pronte per le sfide e le opportunità che si presentano.