Bagaimana AI akan membentuk semula Ujian Perisian dan Kejuruteraan Kualiti pada tahun 2026/

2025 melihat perlumbaan AI generatif memasuki pasukan perisian dengan kadar yang luar biasa, namun kebanyakan organisasi kini menyedari bahawa mengubah eksperimen awal menjadi nilai nyata jauh lebih sukar daripada yang disarankan oleh hype pada mulanya.   

Laporan Kualiti Dunia 2025 oleh Capgemini mendapati bahawa hampir 90 peratus organisasi kini sedang menjalankan ujian atau melaksanakan AI generatif dalam proses kejuruteraan kualiti mereka, namun hanya 15 peratus sahaja yang telah mencapai pelaksanaan secara menyeluruh di seluruh syarikat. Selebihnya masih berada dalam peringkat awal, mencuba-cuba melalui pembuktian konsep, pelaksanaan terhad atau eksperimen yang tidak pernah benar-benar berskala.

Jurang antara keseronokan dan pelaksanaan ini menunjukkan satu kebenaran mudah: kelajuan dan kebaharuannya sahaja tidak cukup untuk menghasilkan perisian berkualiti. Dengan AI mengubah cara pasukan memikirkan pengujian, organisasi perlu secara sengaja membina asas yang akan menjadikan kejuruteraan kualiti yang disokong AI boleh berskala pada tahun 2026.

Kelajuan tidak sama dengan kualiti

Banyak pasukan tertarik kepada AI kerana kemampuannya menghasilkan ujian dan kod dengan kelajuan luar biasa. Sebagai contoh, saya pernah melihat orang memasukkan dokumen Swagger ke dalam model AI untuk menghasilkan suite ujian API dalam masa beberapa minit. Namun, apabila kami semak semula ujian tersebut, kami dapat lihat betapa banyak hasil itu yang bermasalah atau terlebih rekabentuk.

Apabila pasukan meninggalkan semakan kualiti sebegini sehingga akhir, mereka sering sedar terlambat bahawa kelajuan yang diperoleh pada awalnya diimbangi dengan masa yang dihabiskan untuk membetulkan apa yang dihasilkan AI. Dan tidak hairanlah, corak ini semakin lazim kerana AI boleh mempercepat penghasilan, tetapi ia tidak boleh pastikan apa yang dihasilkan itu bermakna.

AI mungkin mengimaginasi syarat-syarat, terlepas konteks domain atau malah salah mentafsir kes-kes luar biasa. Dan tanpa pengawasan yang kukuh pada setiap peringkat, pasukan akhirnya melaksanakan kod yang lulus dalam jumlah ujian yang besar tetapi bukan semestinya ujian yang tepat.

Pada tahun 2026, ini akan mendorong organisasi untuk memberi keutamaan kepada rangka kerja semakan kualiti yang dibina khas untuk artefak yang dihasilkan AI, mengalihkan pengujian daripada amalan yang dipacu oleh volum kepada amalan yang dipacu oleh nilai. Di sinilah idea kualiti berterusan akan menjadi semakin penting.

Kualiti berterusan

Kejuruteraan kualiti sebagai istilah kadang-kala memberi gambaran bahawa kualiti adalah sesuatu yang disampaikan oleh alat atau fungsi kejuruteraan khusus yang difikirkan pada akhir sekali. Kualiti berterusan pula mempunyai pandangan yang lebih luas dan realistik; ia adalah idea bahawa kualiti bermula jauh sebelum satu baris kod ditulis dan berterusan selepas versi dilancarkan.

Alih-alih menganggap pengujian sebagai gerbang akhir, melaksanakan pengujian kualiti pada setiap peringkat mengintegrasikan perbincangan yang berfokuskan kualiti ke dalam reka bentuk, perancangan dan perbincangan arkitektur. Proses berterusan ini pula menetapkan harapan tentang data, risiko dan hasil lebih awal, supaya apabila alat AI menghasilkan ujian atau analisis, pasukan sudah sejajar tentang apa yang dianggap baik.

Penyelesaian ini mencerminkan gelung infiniti yang biasa digunakan dalam DevOps. Pengujian, pengesahan dan penambahbaikan tidak pernah berdiri sendiri. Mereka mengalir melalui kitaran penghantaran, secara konsisten menguatkan ketahanan sistem; apabila organisasi mengamalkan pemikiran ini, AI menjadi penyumbang kepada kualiti bukannya halangan.

Seiring AI semakin terserap dalam aliran kerja, kualiti berterusan akan menjadi model yang menentukan sama ada AI menjadi pemudah bagi perisian yang lebih baik pada tahun 2026 atau punca kegagalan yang sukar diramal.

Apabila kualiti menjadi aktiviti berterusan, cabaran seterusnya ialah memahami bagaimana AI memperhebatkan kompleksiti yang sudah wujud dalam sistem korporat. Memperkenalkan ujian yang dihasilkan AI atau kod yang ditulis AI ke dalam pangkalan kod yang besar dan saling bergantung meningkatkan kepentingan mengetahui bagaimana perubahan kecil pun boleh mempengaruhi tingkah laku di tempat lain. Pasukan kualiti mesti dapat menjejak bagaimana hasil yang didorong AI berinteraksi dengan sistem yang telah berkembang selama bertahun-tahun.

Pemimpin kanan memberi tekanan kepada pasukan supaya mengadopsi AI dengan cepat, sering kali tanpa kejelasan tentang masalah yang perlu diselesaikan oleh AI. Ini mencerminkan zaman awal automasi pengujian, apabila pasukan diminta untuk mengautomasi tanpa memahami apa yang ingin dicapai. Akibatnya, sering kali berlaku pelaburan sia-sia dan suite ujian yang berlebihan yang mahal untuk diselenggara.

Persoalan paling penting yang akan dipaksa organisasi tanya pada tahun 2026 ialah kenapa mereka mahu menggunakan AI, terutama menentukan hasil spesifik yang ingin ditingkatkan, jenis risiko yang ingin dikurangkan, serta bahagian proses penghantaran yang paling banyak mendapat manfaat daripada sokongan AI. Apabila pasukan bermula dengan pertimbangan ini daripada menganggapnya sebagai fikiran selepas fikiran, adopsi AI akan menjadi sengaja bukan reaktif.

Peranan penguji yang berkembang dalam aliran kerja yang disokong AI

Peralihan ke arah adopsi AI yang lebih sengaja secara semula jadi mengubah apa yang dilakukan oleh profesional kualiti. Apabila AI semakin terserap dalam aliran pembangunan, penguji tidak lagi sekadar melaksanakan atau menyelenggara senarai ujian. Mereka semakin bertindak sebagai penilai yang menentukan sama ada artefak yang dihasilkan AI benar-benar meningkatkan kualiti atau membawa risiko baru.

Apabila sistem AI mula menghasilkan ujian dan menganalisis jumlah besar hasil, penguji berubah daripada pelaksana praktikal kepada pembuat keputusan strategik yang membentuk cara AI digunakan. Fokus mereka berubah daripada menulis senarai ujian individu kepada membimbing hasil yang dihasilkan AI, menentukan sama ada ia mencerminkan risiko perniagaan sebenar dan memastikan tiada celah yang terlepas pandang.

Pengembangan tanggungjawab ini kini merangkumi pengesahan model AI dan pembelajaran mesin itu sendiri. Penguji mesti meneliti sistem ini untuk bias, mencabar corak pengambilan keputusan mereka dan memastikan tingkah laku tetap boleh diramal dalam keadaan yang berubah. Ia bukan lagi soal memeriksa peraturan tetap, tetapi lebih kepada memahami bagaimana sistem pembelajaran berfungsi di sempadan mereka.

Kualiti data menjadi tunjang utama kerja ini. Oleh kerana data yang lemah membawa langsung kepada prestasi AI yang lemah, penguji menilai aliran yang memberi makan kepada model AI, memastikan ketepatan, kelengkapan dan keseragaman. Memahami hubungan antara data yang bermasalah dengan keputusan yang salah membolehkan pasukan menghalang isu jauh sebelum ia sampai ke pengeluaran.

Walaupun AI pasti tidak akan menggantikan penguji pada tahun 2026, ia akan terus membentuk semula peranan mereka menjadi lebih analitikal, interpretatif dan berdasarkan konteks. Kecekapan yang diperlukan untuk membimbing AI secara bertanggungjawab itulah yang menghalang organisasi daripada tergelincir ke dalam risiko apabila adopsi semakin laju—dan inilah yang akhirnya akan menentukan sama ada AI memperkuat atau melemahkan usaha mencapai kualiti berterusan.