Как ИИ изменит тестирование программного обеспечения и инженерию качества в 2026 году

2025 год стал свидетелем того, как генеративный ИИ с невероятной скоростью вошел в команды разработчиков программного обеспечения, однако большинство организаций теперь понимают, что превратить ранние эксперименты в ощутимую ценность гораздо сложнее, чем предполагал первоначальный ажиотаж.   

Отчет Capgemini World Quality Report 2025 показал, что почти 90 процентов организаций в настоящее время пилотируют или внедряют генеративный ИИ в свои процессы контроля качества, однако только 15 процентов достигли внедрения в масштабах всей компании. Остальные остаются на ранних стадиях, прощупывая свой путь через подтверждения концепции, ограниченные развертывания или эксперименты, которые так и не масштабируются.  

Этот разрыв между энтузиазмом и развертыванием указывает на простую истину: одних только скорости и новизны недостаточно для создания качественного программного обеспечения. Поскольку ИИ меняет то, как команды думают о тестировании, организациям необходимо намеренно создавать основы, которые сделают управляемый ИИ контроль качества масштабируемым в 2026 году. 

Скорость не равна качеству 

Многие команды привлекает ИИ из-за его способности генерировать тесты и код с замечательной скоростью. Например, я видел, как люди загружают документ Swagger в модель ИИ для генерации набора API-тестов за считанные минуты. Однако при проверке тестов мы могли увидеть, сколько из этих результатов были ошибочными или чрезмерно усложненными.  

Когда команды оставляют проверку качества на самый конец, они часто слишком поздно обнаруживают, что скорость, полученная на начальном этапе, компенсируется временем, потраченным на переработку того, что произвел ИИ. И неудивительно, что эта модель становится распространенной, потому что ИИ может ускорить генерацию, но не может гарантировать, что то, что он производит, имеет смысл.  

Он может галлюцинировать условия, упускать из виду контекст предметной области или даже неправильно интерпретировать граничные случаи. И без строгого надзора на каждом этапе команды в конечном итоге развертывают код, который прошел большие объемы тестов, но не обязательно правильные тесты. 

В 2026 году это заставит организации отдать приоритет структурам проверки качества, созданным специально для артефактов, сгенерированных ИИ, перенося акцент в тестировании с практик, основанных на объеме, на практики, основанные на ценности. Именно здесь идея непрерывного качества станет все более важной. 

Непрерывное качество 

Термин "инженерия качества" иногда может создавать впечатление, что качество — это нечто, предоставляемое инструментами или отдельной инженерной функцией, рассматриваемой в самом конце. Непрерывное качество предполагает более широкий и реалистичный взгляд; это идея о том, что качество начинается задолго до того, как будет написана строка кода, и продолжается еще долго после того, как релиз выходит в свет.  

Вместо того чтобы рассматривать тестирование как финальные ворота, развертывание тестирования качества на каждом этапе интегрирует обсуждения, ориентированные на качество, в дизайн, планирование и архитектурные обсуждения. Этот непрерывный процесс, в свою очередь, задает ожидания относительно данных, рисков и результатов на раннем этапе, так что к тому времени, когда инструменты ИИ создают тесты или анализы, команды уже согласованы относительно того, как выглядит хорошее решение.  

Этот подход отражает знакомый цикл бесконечности, используемый в DevOps. Тестирование, валидация и улучшение никогда не существуют изолированно. Они проходят через жизненный цикл доставки, постоянно укрепляя устойчивость систем; когда организации принимают этот образ мышления, ИИ становится вкладчиком в качество, а не барьером. 

По мере того как ИИ становится более глубоко встроенным в конвейеры, непрерывное качество станет моделью, которая определит, станет ли ИИ в 2026 году средством создания лучшего программного обеспечения или источником непредсказуемых сбоев. 

Согласование внедрения ИИ с реальными целями качества 

Как только качество становится непрерывной деятельностью, следующая проблема заключается в понимании того, как ИИ усиливает сложность, уже присутствующую в корпоративных системах. Внедрение сгенерированных ИИ тестов или написанного ИИ кода в большие, взаимозависимые кодовые базы повышает важность понимания того, как даже небольшие изменения могут повлиять на поведение в другом месте. Команды качества должны иметь возможность отслеживать, как результаты, управляемые ИИ, взаимодействуют с системами, которые развивались на протяжении многих лет. 

Высшее руководство оказывает давление на команды, чтобы быстро внедрить ИИ, часто без четкого согласования проблем, которые должен решать ИИ. Это напоминает ранние дни автоматизации тестирования, когда командам говорили автоматизировать, не понимая, чего они надеялись достичь. Результатом часто является потраченные впустую инвестиции и раздутые наборы тестов, которые дороги в обслуживании. 

Самый важный вопрос, который организации будут вынуждены задать в 2026 году, — это почему они хотят использовать ИИ, в частности, определяя конкретные результаты, которые они хотят улучшить, типы рисков, которые они хотят снизить, и часть процесса доставки, которая больше всего выиграет от поддержки ИИ. Когда команды начинают с этих соображений вместо того, чтобы рассматривать их как запоздалые мысли, внедрение ИИ станет целенаправленным, а не реактивным. 

Эволюция роли тестировщика в конвейере, поддерживаемом ИИ 

Этот сдвиг в сторону более обдуманного внедрения ИИ естественным образом меняет то, на что специалисты по качеству тратят свое время. По мере того как ИИ встраивается в конвейеры разработки, тестировщики больше не просто выполняют или поддерживают тестовые случаи. Они все чаще выступают в роли оценщиков, которые определяют, действительно ли артефакты, сгенерированные ИИ, укрепляют качество или создают новый риск. 

По мере того как системы ИИ начинают генерировать тесты и анализировать большие объемы результатов, тестировщики переходят от практических исполнителей к стратегическим лицам, принимающим решения, которые формируют то, как используется ИИ. Их фокус смещается с написания отдельных тестовых случаев на руководство результатами, сгенерированными ИИ, определяя, отражают ли они реальный бизнес-риск, и гарантируя, что пробелы не упускаются из виду. 

Это расширение ответственности теперь включает валидацию самих моделей ИИ и машинного обучения. Тестировщики должны исследовать эти системы на предмет предвзятости, оспаривать их модели принятия решений и подтверждать, что поведение остается предсказуемым при изменяющихся условиях. Речь идет меньше о проверке фиксированных правил и больше о понимании того, как обучающиеся системы ведут себя на своих границах.  

Качество данных становится краеугольным камнем этой работы. Поскольку плохие данные напрямую приводят к плохой производительности ИИ, тестировщики оценивают конвейеры, которые питают модели ИИ, проверяя точность, полноту и последовательность. Понимание связи между ошибочными данными и ошибочными решениями позволяет командам предотвращать проблемы задолго до того, как они попадут в производство.  

Хотя ИИ, безусловно, не заменит тестировщиков в 2026 году, он будет продолжать преобразовывать их роль в более аналитическую, интерпретативную и ориентированную на контекст. Экспертиза, необходимая для ответственного руководства ИИ, — это именно то, что не позволяет организациям скатиться в риск по мере ускорения внедрения — и что в конечном итоге определит, укрепляет ли ИИ или подрывает стремление к непрерывному качеству. 

Подготовка к 2026 году 

По мере того как эти обязанности расширяются, организации должны подходить к наступающему году с ясностью относительно того, что позволит ИИ обеспечить долгосрочную ценность. Компании, которые добьются успеха, будут теми, которые рассматривают качество как непрерывную дисциплину, сочетающую людей, процессы и технологии, а не как нечто, что можно автоматизировать.  

ИИ будет продолжать преобразовывать ландшафт тестирования, но его успех зависит от того, насколько хорошо организации сбалансируют автоматизацию с человеческими суждениями. Те, кто встроит непрерывное качество в сердце своих циклов доставки, будут в лучшей позиции для перехода от экспериментов к подлинной, устойчивой ценности в 2026 году.