Sempre più aziende sfruttano la GenAI per il Quality engineering: l'analisi di OpenText, Capgemini e Sogeti

Secondo la sedicesima edizione del World Quality Report, ricerca annuale svolta da OpenText, in collaborazione con Capgemini e Sogeti, nel mondo del quality engineering c'è sempre più attenzione al tema dell'IA generativa. Il 68% delle imprese la sta già introducendo nei processi o ha piani per farlo dopo aver già effettuato con successo dei test pilota. 

Il ruolo dell'IA generativa nel Quality Engineering

Il Quality Engineering (QE) è un approccio sistematico e proattivo alla qualità che si concentra sul miglioramento continuo dei processi e delle metodologie utilizzate nello sviluppo di prodotti e servizi. Al centro del QE c'è l'obiettivo di progettare la qualità fin dall'inizio del ciclo di vita del prodotto, piuttosto che limitarsi a verificarla e correggerla a posteriori attraverso il collaudo o i controlli finali.

Secondo lo studio, sempre più aziende stanno utilizzando l'intelligenza artificiale all'interno dei processi di QE, in particolare per accelerare l'automazione dei test: il 72% degli intervistati, infatti, afferma di aver sperimentato processi di automazione più rapidi grazie alla sua integrazione.

Come spiega Mark Buenen, Global Leader, Quality Engineering and Testing di Sogeti, "gli strumenti e le soluzioni di Gen AI stanno rapidamente guadagnando terreno tra gli ingegneri della qualità, supportandoli nel loro ruolo e consentendo loro di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto Il World Quality Report di quest’anno evidenzia un cambiamento significativo: la maggioranza degli intervistati utilizza già attivamente la Gen AI nei propri processi di Quality Engineering o sta pianificando roadmap di implementazione. Oltre ai benefici comprovati in termini di efficienza e qualità del codice, la Gen AI ha il potenziale per accelerare ulteriormente la trasformazione della Quality Engineering, creando nuovo valore sia per i clienti sia per gli utenti finali”.

Le sfide per il QE: competenze e automazione dei processi legacy

Uno dei principali scogli all'adozione dell'IA in azienda è rappresentato dalle competenze o, più precisamente, dalla difficolta a reperirle. Un tema caro anche alle imprese che operano nell'ambito della Quality Engineering, tanto che la maggior parte (82%) afferma di aver introdotto programmi di apprendimento specifici su questo tema.

Come sottolinea la ricerca, infatti, l'aggiornamento continuo è fondamentale per rimanere competitivi in un settore che si trasforma molto rapidamente. Emerge però un problema: solamente  il 50% del campione monitora attivamente l'efficacia di queste iniziative. 

Un altro problema riscontrato dalle aziende è quello dell'automazione dei sistemi legacy: la mancanza di strategie complete di automazione dei test e la fiducia nei sistemi legacy sono state identificate rispettivamente dal 57% e dal 64% degli intervistati come alcuni tra i principali ostacoli al progresso degli sforzi in termini di automazione.

“I dati del World Quality Report di quest’anno sottolineano il ruolo crescente dell'AI e delle tecnologie emergenti nel campo della Quality Engineering, ma rivelano anche una chiara necessità per le aziende di riconoscere e comunicare il valore strategico dell’ingegneria della qualità”, dichiara Muhi Majzoub, EVP e Chief Product Officer di OpenText. “Man mano che la tecnologia evolve, OpenText si impegna a supportare le aziende nell’integrazione di soluzioni avanzate di gestione del ciclo di vita del software grazie alla Gen AI, assicurando al contempo che la QE rimanga in prima linea nel guidare il successo di business”.