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Il quality engineering nell’era dell’AI: strategie per il successo aziendale



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La gen AI trasforma il quality engineering da testing a elemento strategico. Necessaria la formazione continua per integrare AI e competenze umane, garantendo vantaggi competitivi. L’equilibrio tra automazione e risorse umane è essenziale per risultati efficaci

Pubblicato il 27 gen 2025

Roberto Scolamiero

COO di Capgemini in Italia



Convenzione del Consiglio d'Europa sull'intelligenza artificiale

Il quality engineering (QE) si sta affermando come un fattore strategico essenziale per il successo aziendale. L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) sta trasformando il QE da semplice funzione di testing a elemento chiave per lo sviluppo di soluzioni innovative e di alta qualità.

La crescente adozione di queste tecnologie, come rilevato nel World Quality Report 2024, realizzato da Capgemini in collaborazione con OpenText, evidenzia il ruolo cruciale del QE nel favorire un equilibrio tra automazione avanzata, competenze umane e sostenibilità.

Gen AI: acceleratore di innovazione per il Quality Engineering

L’integrazione della Gen AI nel QE non si limita all’automazione dei processi, ma ne ridefinisce profondamente il valore strategico. Oltre il 68% delle organizzazioni intervistate nel World Quality Report 2024 ha già adottato o sta implementando roadmap per sfruttare queste tecnologie, registrando un incremento significativo rispetto allo scorso anno.

La Gen AI può generare dati di test, ottimizzare report e analisi, e migliorare l’individuazione di difetti, accelerando il rilascio dei prodotti e migliorandone l’affidabilità. Tuttavia, queste potenzialità richiedono un adattamento significativo: la formazione continua dei quality engineer diventa indispensabile per integrare l’AI con l’esperienza umana e trasformarla in un vero vantaggio competitivo. Solo un approccio che combina innovazione tecnologica e capacità critica può garantire risultati concreti e duraturi.

Automazione e risorse umane: un equilibrio necessario

Grazie alla Gen AI, l’automazione nel QE ha raggiunto livelli avanzati. Il 29% delle organizzazioni ha già completamente integrato queste tecnologie nei processi di test, mentre un ulteriore 42% sta esplorando attivamente nuove soluzioni. Tuttavia, l’automazione non è un fine in sé: richiede una pianificazione strategica e una gestione che includa l’elemento umano. L’adozione di un approccio ibrido, che combini automazione avanzata e competenze umane, risulta fondamentale per ottenere risultati ottimali e ridurre il rischio di errori e anomalie non rilevate.

La necessità di una formazione continua emerge come un elemento chiave. I quality engineer devono evolversi in figure full-stack, capaci di lavorare a stretto contatto con i team di sviluppo e di padroneggiare competenze legate all’analisi dei dati e all’intelligenza artificiale. Questo cambio di paradigma implica anche la capacità di adattarsi rapidamente alle nuove metodologie e strumenti, portando a una maggiore integrazione tra sviluppo e testing. Tuttavia, come rilevato dal nostro report, il 56% delle organizzazioni fatica ancora a percepire il QE come una funzione strategica, sottolineando la necessità di un cambiamento culturale per valorizzare l’impatto del QE sulle decisioni di business.

Verso una gestione Agile e orientata al business

Il passaggio a una gestione Agile è ormai una realtà consolidata. Il 40% delle organizzazioni ha integrato i quality engineer direttamente nei team Agile, trasformando il QE da un’attività isolata a un processo collaborativo che coinvolge tutte le fasi di sviluppo. Questa integrazione ha permesso di migliorare la reattività e la coerenza tra sviluppo e testing, supportando un rilascio più rapido dei prodotti e una risposta più efficace alle richieste del mercato.

Un elemento cruciale per il successo in un contesto Agile è l’adozione di metriche che vadano oltre l’efficienza operativa, concentrandosi su come il QE contribuisca agli obiettivi aziendali. La valutazione del QE dovrebbe includere indicatori come l’impatto sulla soddisfazione del cliente, la velocità di rilascio e la riduzione dei difetti in produzione. Questo approccio aiuta a dimostrare la rilevanza strategica del QE e a integrarlo nei processi decisionali aziendali.

Il cambiamento richiede una maggiore collaborazione tra i vari attori coinvolti nello sviluppo, dai product manager agli sviluppatori, fino ai quality engineer. L’approccio multidisciplinare favorisce una migliore comprensione delle esigenze del business e permette di personalizzare le strategie di QE per massimizzare i risultati.

Sfide e opportunità della Gen AI nel QE

L’introduzione della Gen AI porta con sé sfide significative. La complessità dell’integrazione con le architetture legacy è una barriera per il 64% delle organizzazioni. Queste architetture, spesso rigide e non predisposte per l’integrazione di strumenti avanzati, richiedono interventi di modernizzazione per poter sfruttare appieno le potenzialità dell’AI. Inoltre, il fenomeno delle “allucinazioni” – ossia risultati non corretti generati dall’AI – rappresenta una minaccia per il 47% degli intervistati. Queste problematiche sottolineano l’importanza di un’implementazione attenta e di un monitoraggio continuo, che comprenda anche l’utilizzo di strumenti di validazione per garantire l’accuratezza dei risultati.

Nonostante le sfide, le opportunità offerte dalla Gen AI sono notevoli. Le organizzazioni che investono in una strategia chiara e nella formazione del personale riescono a ottenere benefici tangibili, come una maggiore efficienza, una riduzione dei costi operativi e una capacità aumentata di rilevare e correggere i difetti. La Gen AI può migliorare i processi di QE, ma il suo potenziale massimo si realizza quando viene integrata con l’esperienza umana. Un approccio bilanciato permette di sfruttare i punti di forza dell’AI per automatizzare i compiti ripetitivi e complessi, lasciando ai professionisti l’onere di affrontare gli aspetti più creativi e strategici del QE.

La sostenibilità come pilastro del QE

Un aspetto emergente e di grande rilevanza è il legame tra QE e sostenibilità. Il report evidenzia come il 58% delle organizzazioni consideri importante l’impatto ambientale delle attività IT, ma solo il 34% ha implementato pratiche concrete per misurarlo. Questo rappresenta un’opportunità per il QE di posizionarsi come motore di innovazione sostenibile, adottando pratiche di Green IT e strumenti per la misurazione dell’impatto ambientale.

L’integrazione della sostenibilità nei processi di QE non si limita alla riduzione dei consumi energetici durante i test, ma si estende a tutto il ciclo di vita dello sviluppo software. Pratiche come l’ottimizzazione dei test, l’utilizzo di infrastrutture cloud efficienti e l’adozione di metriche per valutare l’impatto ambientale possono contribuire a ridurre l’impronta ecologica complessiva. Questo approccio non solo risponde a esigenze etiche e normative, ma migliora anche la reputazione aziendale e favorisce la fidelizzazione dei clienti sempre più attenti ai temi della sostenibilità.

L’importanza della formazione e dello sviluppo delle competenze

La transizione verso un QE avanzato richiede investimenti significativi nello sviluppo delle competenze. I quality engineer devono possedere un set di competenze multidisciplinare che include l’automazione, la conoscenza dei linguaggi di programmazione, la gestione dei dati e la comprensione dei modelli di machine learning. La formazione continua e i programmi di aggiornamento sono essenziali per mantenere i team al passo con le evoluzioni tecnologiche e per garantire che l’adozione della Gen AI non resti confinata a un uso superficiale.

La mancanza di competenze specifiche e la difficoltà nell’adattarsi a nuove tecnologie rappresentano un ostacolo ancora per molte organizzazioni. Per superare questi limiti, le aziende devono investire in programmi di upskilling e reskilling, creando un ambiente di lavoro che valorizzi la crescita professionale e la collaborazione tra team. La creazione di percorsi di apprendimento personalizzati e l’adozione di piattaforme di formazione interna possono facilitare questo processo, rendendo i quality engineer non solo esperti tecnici, ma anche partner aziendali strategici.

Strategie poer il successo

Il Quality Engineering è a un punto di svolta. L’integrazione di AI e automazione ha cambiato le regole del gioco, ma il successo futuro dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di bilanciare tecnologia e competenze umane.

La strategia deve puntare su una visione olistica, che includa formazione continua, adattamento alle nuove sfide e una forte focalizzazione sugli obiettivi aziendali.

Solo attraverso un approccio integrato che valorizza l’innovazione tecnologica, l’aggiornamento delle competenze e una gestione sostenibile delle risorse, le organizzazioni potranno fare del Quality Engineering un vero motore di crescita. In un contesto in cui la velocità del cambiamento è la norma, investire nella combinazione di automazione avanzata e abilità umane distintive diventa non solo un vantaggio competitivo, ma una necessità per prosperare nell’era digitale.

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