Bagaimana AI akan Membentuk Ulang Pengujian Perangkat Lunak dan Rekayasa Kualitas di 2026

Tahun 2025 menyaksikan AI generatif berlomba memasuki tim perangkat lunak dengan kecepatan luar biasa, namun sebagian besar organisasi kini menyadari bahwa mengubah eksperimen awal menjadi nilai nyata jauh lebih sulit daripada yang awalnya disarankan oleh hype tersebut.   

World Quality Report 2025 dari Capgemini menemukan bahwa hampir 90 persen organisasi kini sedang menguji coba atau menerapkan AI generatif dalam proses rekayasa kualitas mereka, namun hanya 15 persen yang telah mencapai peluncuran di seluruh perusahaan. Sisanya masih berada di tahap awal, meraba-raba melalui bukti konsep, penerapan terbatas atau eksperimen yang tidak pernah benar-benar berkembang.  

Kesenjangan antara kegembiraan dan penerapan ini menunjukkan satu kebenaran sederhana: kecepatan dan kebaruan saja tidak cukup untuk menghasilkan perangkat lunak berkualitas. Dengan AI mengubah cara tim berpikir tentang pengujian, organisasi perlu dengan sengaja membangun fondasi yang akan membuat rekayasa kualitas yang didukung AI dapat diskalakan di tahun 2026. 

Kecepatan tidak sama dengan kualitas 

Banyak tim tertarik pada AI karena kemampuannya menghasilkan pengujian dan kode dengan kecepatan yang luar biasa. Misalnya, saya pernah melihat orang memasukkan dokumen Swagger ke dalam model AI untuk menghasilkan rangkaian pengujian API dalam hitungan menit. Namun, setelah meninjau pengujian tersebut, kami dapat melihat betapa banyaknya hasil yang cacat atau terlalu rumit.  

Ketika tim meninggalkan tingkat tinjauan kualitas ini hingga akhir, mereka sering menemukan terlambat bahwa kecepatan yang diperoleh di awal diimbangi oleh waktu yang dihabiskan untuk mengerjakan ulang apa yang dihasilkan AI. Dan tidak mengherankan, pola ini menjadi umum karena AI dapat mempercepat pembuatan, tetapi tidak dapat memastikan bahwa apa yang dihasilkannya bermakna.  

AI mungkin berhalusinasi tentang kondisi, mengabaikan konteks domain atau bahkan salah mengartikan kasus tepi. Dan tanpa pengawasan yang kuat di setiap tahap, tim akhirnya menerapkan kode yang telah lulus volume pengujian yang besar tetapi tidak harus pengujian yang tepat. 

Pada tahun 2026, hal ini akan mendorong organisasi untuk memprioritaskan kerangka kerja tinjauan kualitas yang dibangun khusus untuk artefak yang dihasilkan AI, menggeser pengujian dari praktik yang didorong volume menjadi praktik yang didorong nilai. Di sinilah gagasan tentang kualitas berkelanjutan akan menjadi semakin penting. 

Kualitas berkelanjutan 

Rekayasa kualitas sebagai istilah terkadang dapat memberikan kesan bahwa kualitas adalah sesuatu yang diberikan oleh alat atau oleh fungsi rekayasa yang berbeda yang dipertimbangkan pada akhirnya. Kualitas berkelanjutan mengambil pandangan yang lebih luas dan lebih realistis; ini adalah gagasan bahwa kualitas dimulai jauh sebelum baris kode ditulis dan berlanjut lama setelah rilis ditayangkan.  

Alih-alih memperlakukan pengujian sebagai gerbang akhir, menerapkan pengujian kualitas di setiap tahap mengintegrasikan percakapan yang berfokus pada kualitas ke dalam desain, perencanaan dan diskusi arsitektur. Proses berkelanjutan ini pada gilirannya menetapkan ekspektasi seputar data, risiko dan hasil sejak awal, sehingga pada saat alat AI menghasilkan pengujian atau analisis, tim sudah selaras tentang seperti apa yang baik itu.  

Pendekatan ini mencerminkan loop tak terbatas yang familiar digunakan dalam DevOps. Pengujian, validasi dan perbaikan tidak pernah berdiri sendiri. Mereka mengalir melalui siklus hidup pengiriman, secara konsisten memperkuat ketahanan sistem; ketika organisasi mengadopsi pola pikir ini, AI menjadi kontributor kualitas daripada hambatan. 

Seiring AI menjadi lebih tertanam dalam pipeline, kualitas berkelanjutan akan menjadi model yang menentukan apakah AI menjadi pendorong perangkat lunak yang lebih baik di tahun 2026 atau sumber kegagalan yang tidak dapat diprediksi. 

Menyelaraskan adopsi AI dengan tujuan kualitas yang nyata 

Setelah kualitas menjadi aktivitas berkelanjutan, tantangan berikutnya adalah memahami bagaimana AI memperbesar kompleksitas yang sudah ada dalam sistem perusahaan. Memperkenalkan pengujian yang dihasilkan AI atau kode yang ditulis AI ke dalam basis kode yang besar dan saling bergantung meningkatkan pentingnya mengetahui bagaimana bahkan perubahan kecil dapat mempengaruhi perilaku di tempat lain. Tim kualitas harus dapat melacak bagaimana output yang didorong AI berinteraksi dengan sistem yang telah berkembang selama bertahun-tahun. 

Pemimpin senior memberikan tekanan pada tim untuk mengadopsi AI dengan cepat, sering kali tanpa keselarasan yang jelas tentang masalah yang harus dipecahkan AI. Ini mencerminkan hari-hari awal otomasi pengujian, ketika tim diberitahu untuk mengotomatisasi tanpa memahami apa yang ingin mereka capai. Hasilnya sering kali investasi yang terbuang dan rangkaian pengujian yang membengkak yang mahal untuk dipelihara. 

Pertanyaan paling penting yang akan dipaksa untuk ditanyakan oleh organisasi di tahun 2026 adalah mengapa mereka ingin menggunakan AI, khususnya memutuskan hasil spesifik yang ingin mereka tingkatkan, jenis risiko yang ingin mereka kurangi, dan bagian dari proses pengiriman yang paling diuntungkan dari dukungan AI. Ketika tim memulai dengan pertimbangan ini daripada memperlakukannya sebagai renungan setelahnya, adopsi AI akan menjadi terarah daripada reaktif. 

Peran penguji yang berkembang dalam pipeline yang didukung AI 

Pergeseran menuju adopsi AI yang lebih disengaja ini secara alami mengubah apa yang dihabiskan oleh profesional kualitas untuk waktu mereka. Seiring AI tertanam dalam pipeline pengembangan, penguji tidak lagi hanya mengeksekusi atau memelihara kasus pengujian. Mereka semakin bertindak sebagai evaluator yang menentukan apakah artefak yang dihasilkan AI benar-benar memperkuat kualitas atau memperkenalkan risiko baru. 

Ketika sistem AI mulai menghasilkan pengujian dan menganalisis volume hasil yang besar, penguji berpindah dari eksekutor langsung menjadi pembuat keputusan strategis yang membentuk bagaimana AI digunakan. Fokus mereka bergeser dari menulis kasus pengujian individual menjadi membimbing output yang dihasilkan AI, menentukan apakah itu mencerminkan risiko bisnis nyata dan memastikan kesenjangan tidak diabaikan. 

Perluasan tanggung jawab ini sekarang mencakup memvalidasi model AI dan pembelajaran mesin itu sendiri. Penguji harus memeriksa sistem ini untuk bias, menantang pola pengambilan keputusan mereka dan mengonfirmasi bahwa perilaku tetap dapat diprediksi dalam kondisi yang berubah. Ini kurang tentang memeriksa aturan tetap dan lebih tentang memahami bagaimana sistem pembelajaran berperilaku di tepi mereka.  

Kualitas data menjadi landasan pekerjaan ini. Karena data yang buruk langsung mengarah pada kinerja AI yang buruk, penguji menilai pipeline yang memberi makan model AI, memverifikasi akurasi, kelengkapan dan konsistensi. Memahami hubungan antara data yang cacat dan keputusan yang cacat memungkinkan tim untuk mencegah masalah jauh sebelum mereka mencapai produksi.  

Meskipun AI pasti tidak akan menggantikan penguji di tahun 2026, AI akan terus membentuk kembali peran mereka menjadi yang lebih analitis, interpretatif dan didorong konteks. Keahlian yang diperlukan untuk membimbing AI secara bertanggung jawab adalah tepatnya apa yang mencegah organisasi dari terjatuh ke dalam risiko saat adopsi dipercepat – dan apa yang akan akhirnya menentukan apakah AI memperkuat atau merusak pengejaran kualitas berkelanjutan. 

Mempersiapkan tahun 2026 

Seiring tanggung jawab ini berkembang, organisasi harus mendekati tahun yang akan datang dengan kejelasan tentang apa yang akan memungkinkan AI memberikan nilai jangka panjang. Bisnis yang berhasil akan menjadi yang memperlakukan kualitas sebagai disiplin berkelanjutan yang memadukan orang, proses dan teknologi, bukan sesuatu yang dapat diotomatisasi.  

AI akan terus membentuk kembali lanskap pengujian, tetapi kesuksesannya tergantung pada seberapa baik organisasi menyeimbangkan otomasi dengan penilaian manusia. Mereka yang menanamkan kualitas berkelanjutan ke dalam inti siklus pengiriman mereka akan berada dalam posisi terbaik untuk berpindah dari eksperimen ke nilai yang asli dan berkelanjutan di tahun 2026.