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.
L’obiettivo è uno soltanto: garantire che i sistemi digitali siano affidabili, sicuri, performanti e in grado di evolvere senza degradare la qualità. In questo contesto, l’arrivo della Generative AI ha rappresentato un punto di discontinuità. Un cambiamento così rapido da alimentare la percezione di un’accelerazione “automatica” di strumenti, pratiche e competenze nel QE.
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Gen AI nel quality engineering: entusiasmo, esperimenti e primi impieghi
Il World Quality Report 2025 del Capgemini Research Institute mostra un quadro chiaro: l’89% delle aziende sta già testando o utilizzando la Gen AI nei workflow di quality engineering. Una cifra impressionante, soprattutto se confrontata con gli anni precedenti: nel 2023 i non-adopter rappresentavano il 31%, scesi poi al 4% nel 2024. Il trend suggerisce il passaggio dalla curiosità a un’adozione concreta, in alcuni casi persino strategica.
Dove la Gen AI impatta davvero le attività di QE
La Gen AI viene impiegata per automatizzare attività come la generazione dei test, la progettazione degli scenari, la preparazione dei dati sintetici, l’analisi dei difetti e la revisione dei requisiti. Alcuni casi d’uso — come la progettazione assistita dei test (adottata dal 46% delle aziende) o la generazione intelligente dei test data (attiva nel 95% dei contesti analizzati) — rappresentano già un cambio di passo nel lavoro quotidiano dei team di QE.
Tuttavia, l’entusiasmo iniziale ha lasciato spazio a un approccio più prudente. L’aumento delle aziende che dichiarano di non utilizzare la Gen AI, salito all’11%, segnala che la corsa all’innovazione sta diventando più riflessiva. L’introduzione dell’AI richiede una convergenza reale tra tecnologia, governance e sicurezza dei dati, altrimenti l’impatto resta intermittente e difficile da misurare.
Il salto alla scala enterprise: perché il divario resta così ampio
Il dato più rilevante del report è un altro: solo il 15% delle aziende è riuscito a implementare la Gen AI su scala enterprise. La maggior parte delle organizzazioni è ancora ferma alla sperimentazione o a un’adozione limitata: il 43% rimane concentrato su progetti pilota, mentre il 30% applica la Gen AI soltanto ad ambiti specifici. In pratica, l’adozione è diffusa, ma la maturità resta rara.
Per capire questa difficoltà bisogna guardare alla natura del Quality Engineering: un ecosistema fatto di processi, team, ambienti di test, cicli di rilascio, dati sensibili e requisiti regolatori. Inserire un modello generativo in questo sistema non è un gesto solo tecnico, ma una trasformazione organizzativa. La Gen AI non può essere un semplice acceleratore: deve essere integrata nelle pipeline, orchestrata da competenze adeguate, alimentata da dati di qualità e protetta da una governance forte.
Le tre barriere che bloccano la scalabilità della Gen AI nel quality engineering
Il World Quality Report individua tre fattori critici e ricorrenti che spiegano la difficoltà di superare la fase di pilota. Questi ostacoli emergono soprattutto quando la Gen AI entra in contatto con pipeline nate per logiche deterministiche, con dati soggetti a vincoli e con team che devono assumere ruoli nuovi. In altre parole, la tecnologia corre più veloce della capacità organizzativa di governarla.
Complessità di integrazione (64%): dal deterministico al probabilistico
Molte pipeline di QE sono ancora strutturate per logiche deterministiche. L’AI generativa introduce comportamenti probabilistici, variabili e contestuali, rendendo più difficile garantire ripetibilità, prevedibilità e tracciabilità dei risultati. Nei sistemi complessi, un output leggermente diverso può generare regressioni, falsi positivi, incoerenze fra ambienti o errori di valutazione del rischio.
Integrare la Gen AI significa ridefinire controlli, metriche, responsabilità e orchestrazione dei workflow. Non tutte le aziende sono pronte a gestire questa nuova variabilità in modo sistematico. E senza una governance operativa, la promessa di velocità rischia di trasformarsi in instabilità.
Rischi per privacy e sicurezza (67%): dati utili, dati pericolosi
Per funzionare, la Gen AI ha bisogno di accedere a documentazione, requisiti, scenari, dati semi-strutturati, log e informazioni che nella maggior parte delle aziende sono fortemente regolamentate. L’obbligo di anonimizzare, filtrare o segmentare questi dati riduce la capacità dei modelli di comprendere il contesto e produrre output affidabili.
È una tensione difficile da bilanciare: più dati si offrono, più l’AI diventa utile. Ma più dati si concedono, più cresce il rischio operativo. Senza un perimetro chiaro, la scalabilità si blocca su controlli, compliance e timori legati all’esposizione di informazioni sensibili.
Carenza di competenze specialistiche (50%): il QE come supervisore critico
Metà delle aziende dichiara di non disporre di skill adeguate per lavorare con la Gen AI nel QE. Non si tratta solo di prompt engineering, ma della capacità di interpretare gli output, identificarne errori e allucinazioni, valutarne la coerenza rispetto ai requisiti, integrare i modelli nei processi di test automation e gestire i rischi connessi alla variabilità dei risultati.
Il Quality Engineering non è più un esecutore di test, ma un supervisore critico di sistemi intelligenti. È un ruolo nuovo, che molte organizzazioni devono ancora sviluppare pienamente, sia sul piano tecnico sia su quello di responsabilità e decisioni.
Una trasformazione culturale che precede la tecnologia
Il dato sui benefici operativi è significativo: un aumento medio di produttività del 19% è troppo alto per essere ignorato. Ma non è sufficiente a convincere chi fatica a tradurre l’AI in valore scalabile. Un terzo delle aziende, infatti, non registra miglioramenti significativi. Questo accade quando la Gen AI viene introdotta come strumento tattico, senza una revisione più ampia della gestione della qualità.
Il QE potenziato dalla Gen AI richiede un cambio di paradigma: la qualità non è più un controllo finale, ma un processo distribuito, continuo e intelligente. In questo modello, competenze, governance e integrazione diventano più determinanti della tecnologia stessa. Senza questo riallineamento, la Gen AI resta un acceleratore locale, non un salto di sistema.
Intelligenza collaborativa: la via più solida per superare la soglia della scala
Uno degli aspetti più interessanti del report è la crescita dell’intelligenza collaborativa: l’AI non sostituisce l’essere umano, ma ne potenzia le capacità. È un modello ibrido in cui le macchine generano, propongono, sintetizzano, mentre l’essere umano verifica, orienta, interpreta. Questo approccio consente di valorizzare l’AI nelle attività ad alta intensità operativa, lasciando al professionista della qualità le decisioni critiche.
In pratica, l’AI può accelerare progettazione dei test, generazione degli input e analisi dei difetti. Il team di QE, invece, si concentra su orchestrazione dei workflow, verifiche, valutazione dei rischi e governo della variabilità. È un processo che richiede maturità e ridisegno dei ruoli, ma rappresenta oggi la strada più promettente per trasformare la Gen AI in una capacità enterprise.
La Gen AI amplifica, ma non sostituisce la qualità
La distanza tra adozione e maturità — tra un 89% di imprese che sperimenta e un 15% che scala — racconta molto più della tecnologia. Racconta l’evoluzione di un settore che si sta riposizionando, consapevole che la potenza dell’AI deve essere accompagnata da competenze, dati di qualità e processi ripensati.
Il futuro del Quality Engineering non sarà determinato dalla quantità di Gen AI adottata, ma dalla capacità delle aziende di integrare l’AI in modo coerente, governarla con rigore, sviluppare competenze adeguate e usarla come leva strategica, non tattica. L’AI generativa può fare enormi passi avanti per la qualità.
Ma la qualità, per essere scalabile, deve restare un progetto umano, organizzativo e culturale prima ancora che tecnologico. Solo allora la Gen AI potrà smettere di essere una promessa e diventare un’infrastruttura matura su cui costruire il software del futuro.
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