Cresce l’importanza della quality engineering (Quality Engineering, QE) per migliorare sia la sostenibilità delle operation aziendali, sia la value delivery per clienti e utenti finali. Il 77% delle aziende ne è pienamente consapevole e sta investendo per rendere l’AI una parte fondamentale della propria infrastruttura di Quality Engineering.
Lo evidenzia la 15^ edizione del World Quality Report (SCARICA QUI IL REPORT COMPLETO), pubblicato da Capgemini, Sogeti e OpenText, secondo cui il 67% delle aziende ha integrato la QE alla base delle operation aziendali per garantire che i progressi tecnologici rispettino gli standard di qualità.
La ricerca evidenzia che, per via di aspettative elevate dei clienti, richieste di interoperabilità, normative, linee guida in continua evoluzione e rischi di cybersecurity, il testing richiede un approccio più rigoroso e agile che mai. Anche la tendenza all’iper-personalizzazione sta aumentando la complessità, in quanto richiede test esaustivi. La Quality Assurance (QA) si sta quindi evolvendo dal puro testing al più ampio ambito della Quality Engineering (QE), che si concentra sulla value delivery piuttosto che sul volume, così da abilitare customer experience, protezione del marchio e risultati di business. Tale cambiamento di paradigma richiede un nuovo focus sul customer journey end-to-end e sulla collaborazione tra i team aziendali.
AI in aumento, ma l’approccio incrementale è essenziale
I trend nell’uso dell’intelligenza artificiale per ottenere risultati di qualità sono in rapida evoluzione. Per la prima volta, infatti, le aziende citano l’aumento della produttività come il principale risultato dell’AI (65%). La generative AI aumenterà possibilmente produttività e velocità, portando a implementazioni più frequenti con una customer experience di qualità superiore.
Gli intervistati hanno riferito che l’utilizzo dell’AI per migliorare l’affidabilità dei test (33%) e ridurre il numero di difetti (29%) non è più l’obiettivo principale: ciò indica un cambiamento nella filosofia del testing, con una maggiore tolleranza dei difetti, purché vengano risolti in modo rapido ed efficiente. Il continuous testing, tipico delle practice Agile e DevOps, ha accelerato questa tendenza. Tuttavia, le preoccupazioni legate a sicurezza, privacy e risultati non obiettivi devono ancora essere affrontate: per questo, il 31% degli intervistati rimane scettico sul valore dell’AI nella Quality Assurance, sottolineando l’importanza di un approccio incrementale.
L’evoluzione dell’Ingegneria della Qualità
“Il World Quality Report offre insight sulle tendenze e sui principali sviluppi dell’Ingegneria della Qualità”, commenta Mark Buenen, Global Leader, Quality Engineering and Testing del Gruppo Capgemini. “La ricerca fa luce sul ruolo, in continua evoluzione, della qualità nell’ambito dell’IT sostenibile e sulle opportunità di applicazione delle soluzioni di AI (e in particolare sull’enorme potenziale delle applicazioni di AI generativa). È interessante notare il ruolo che l’AI può svolgere, soprattutto nella generazione di casi di test e nell’automazione delle procedure di qualità, ma anche l’importanza delle pratiche di qualità per migliorare la value delivery per clienti e utenti finali. Tuttavia, per garantire l’affidabilità dell’AI nell’ambito della Quality Engineering a lungo termine, le aziende dovrebbero adottare un approccio graduale e incrementale”.
“L’Ingegneria della Qualità sta cambiando e l’AI è una delle forze trainanti di questa trasformazione. L’intelligenza artificiale offre infinite possibilità e apre le porte a un DevOps più intelligente, che comprende inoltre la Quality Assurance”, ha dichiarato Muhi Majzoub, Chief Product Officer di OpenText. “Come dimostrano i risultati del World Quality Report, il 77% delle aziende ne è consapevole e sta investendo per rendere l’AI una parte fondamentale della propria infrastruttura di Quality Engineering. L’impatto dell’AI si estenderà oltre investitori e clienti, offrendo anche importanti vantaggi economici, sociali e ambientali”.
“Nel Sud Europa assistiamo a un aumento dell’adozione della Generative AI per ridurre lo sforzo manuale. Osservando l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, noi di OpenText siamo convinti che ogni ruolo richieda tipologie diverse di AI”, spiega Riccardo Sanna, DevOps PreSales Leader di OpenText Europe. “Con il nostro DevOps Aviator abbiamo a disposizione l’AI generativa per supportare la creazione di casi di test e l’analisi dell’enorme quantità di dati che la toolchain DevOps può generare. Inoltre, negli ultimi 5 anni abbiamo investito su computer vision e NLP per rendere l’automazione dei test più veloce e resiliente”.
L’Ingegneria della Qualità nell’ambito dell’IT sostenibile
L’edizione 2023 del report ha confermato che l’IT sostenibile è un’area di interesse crescente per i team che si occupano di qualità. La stragrande maggioranza degli intervistati (97%) ritiene che la QE sia uno degli elementi fondamentali che guidano l’agenda della sostenibilità della propria azienda e oltre la metà (55%) ha evidenziato i benefici ambientali dell’IT sostenibile. Tuttavia, la maggior parte degli intervistati (63%) crede che la priorità, per i prossimi 12 mesi, resti capire come monitorare e riportare le metriche green all’interno dei processi di testing QE.
L’ascesa della gestione della qualità Agile
Per stare al passo con un ambiente digitale in rapida evoluzione, il 70% delle aziende ha dichiarato di apprezzare un Centro di Eccellenza per i Test (TCoE) centrale rispetto alle tradizionali pratiche di QA. Questo dimostra che si sta passando alla gestione della qualità Agile, che dà importanza al miglioramento continuo, all’adattabilità e alla centralità del cliente. In particolare, gli intervistati danno priorità allo sviluppo delle competenze per gli ingegneri della qualità, come SQL/Python/C#/Java (42%) e CI/CD (39%), rispetto alle competenze di testing tradizionali come l’automazione (28%) e gli strumenti di performance (24%).
Nonostante l’aumento dell’automazione nella qualità, il report riconosce le sfide persistenti, con una media del 27% di aziende ancora alle prese con sistemi legacy e un panorama applicativo in rapida evoluzione.
