L’implementazione dell’intelligenza artificiale nella quality engineering

Nel panorama sempre più complesso e dinamico della tecnologia, la Quality Engineering (QE) si sta trasformando a un ritmo accelerato, assumendo un ruolo chiave nella sostenibilità delle operazioni aziendali e nella value delivery per i clienti e gli utenti finali. Proprio per questa maggiore rilevanza, si è deciso di integrare l’intelligenza artificiale per semplificare ulteriormente il Quality Engineering.

Secondo la 15^ edizione del “World Quality Report“, pubblicato da Capgemini, Sogeti e OpenText, il 67% delle aziende ha integrato la QE alla base delle proprie operazioni. Questo per garantire che i progressi tecnologici rispettino gli standard di qualità. Le tre realtà che hanno ideato il report appena citato sono Capgemini, società che si occupa di supportare le aziende nel percorso verso la digitalizzazione. OpenText, società che si occupa di offrire alle aziende accesso a insignt e soluzioni per l’information management. Infine abbiamo Sogeti, società di servizi per la tecnologia. La ricerca sottolinea la crescente domanda e aspettative elevate da parte dei clienti. Inoltre vengono sottolineate la necessità di interoperabilità, le normative in continua evoluzione e i rischi di cybersecurity . Proprio quest’ultima sta spingendo il testing verso un approccio più rigoroso e agile che mai.

L’approccio incrementale nell’integrazione di intelligenza artificiale e quality engineering

Una delle tendenze più significative evidenziate dal report è l’ampio ricorso all’intelligenza artificiale (AI) nell’Ingegneria della Qualità. Il 77% delle aziende sta investendo in soluzioni di intelligenza artificiale per potenziare la QE. È la prima volta che le aziende citano l’aumento della produttività come il principale risultato dell’AI, con il 65% delle risposte in questa direzione. L’implementazione di AI generative promette di aumentare la produttività e la velocità, contribuendo a implementazioni più frequenti con una customer experience di qualità superiore.

Tuttavia, l’adozione dell’AI nella QE richiede un approccio incrementale. Il crescente utilizzo di queste tecnologie consente di migliorare l’affidabilità dei test e ridurre il numero di difetti. Nonostante ciò il report evidenzia comunque che il 31% degli intervistati rimane scettico sul valore dell’AI nella Quality Assurance. Le preoccupazioni legate a sicurezza, privacy e risultati non obiettivi devono essere affrontate con cautela. Il cambiamento di paradigma, con una maggiore tolleranza dei difetti a condizione che siano risolti in modo rapido ed efficiente, è indicativo di un nuovo approccio nel testing.

La roadmap da seguire secondo il Gruppo Capgemini

Mark Buenen, Global Leader, Quality Engineering and Testing del Gruppo Capgemini, sottolinea l’importanza di un approccio graduale e incrementale. Solo questo consentirà di garantire l’affidabilità a lungo termine dell’AI nell’ambito della QE. Mentre l’AI offre opportunità significative, le aziende devono abbracciare il cambiamento in modo ponderato per evitare rischi legati a sicurezza e privacy.

Il World Quality Report evidenzia anche il ruolo attivo dell’Ingegneria della Qualità nell’ambito dell’IT sostenibile. Il 97% degli intervistati ritiene che la QE sia uno degli elementi fondamentali che guidano l’agenda della sostenibilità aziendale, evidenziando il crescente interesse per pratiche aziendali rispettose dell’ambiente. Tuttavia, la sfida per i prossimi 12 mesi sarà comprendere come monitorare e riportare le metriche green all’interno dei processi di testing QE.

Con il passaggio verso un ambiente digitale in continua evoluzione, il 70% delle aziende ha indicato di apprezzare un Centro di Eccellenza per i Test (TCoE) centrale rispetto alle tradizionali pratiche di Quality Assurance. Questo suggerisce una transizione verso la gestione della qualità Agile, enfatizzando il miglioramento continuo, l’adattabilità e la centralità del cliente. Gli intervistati pongono maggiore enfasi sullo sviluppo delle competenze per gli ingegneri della qualità, come SQL,Python,C#,Java e CI/CD, rispetto alle competenze tradizionali di automazione e strumenti di performance.

Mentre l’AI offre promettenti vantaggi in termini di produttività e velocità, le aziende devono affrontare le sfide legate a sicurezza e privacy con un approccio cauteloso. L’IT sostenibile emerge come una priorità crescente, evidenziando la responsabilità crescente della QE nel guidare pratiche aziendali rispettose dell’ambiente. La Quality Engineering, dunque, si posiziona al centro dell’evoluzione digitale, preparata ad affrontare le sfide e capitalizzare sulle opportunità offerte dalla sempre crescente complessità tecnologica.

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