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Gen AI nel quality engineering: perché solo poche aziende riescono a scalare



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Il Quality Engineering passa da funzione “a valle” a disciplina continua lungo l’intero ciclo software. La Gen AI accelera test, dati e analisi, ma i dati mostrano un divario: molte aziende sperimentano, poche scalano davvero in modalità enterprise

Pubblicato il 28 gen 2026

Roberto Scolamiero

COO di Capgemini in Italia



trasparenza AI generativa


Negli ultimi anni il Quality Engineering (QE) è passato dall’essere una funzione tecnica “a valle” — concentrata su testing, correzione dei difetti e validazioni pre-rilascio — a una disciplina più ampia, che interviene lungo tutto il ciclo di vita del software: dalla definizione dei requisiti alla progettazione, dall’analisi dei rischi alla verifica continua in produzione. È un approccio che combina metodologie ingegneristiche, automazione, sicurezza, governance dei dati e conoscenza dei processi aziendali.

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