AI如何在2026年重塑软件测试和质量工程

2025年见证了生成式AI以非凡的速度冲入软件团队,但大多数组织现在意识到,将早期实验转化为实际价值远比最初炒作所暗示的要困难得多。   

凯捷的2025年世界质量报告发现,目前近90%的组织正在其质量工程流程中试点或部署生成式AI,但只有15%达到了公司范围的推广。其余组织仍处于早期阶段,通过概念验证、有限部署或从未真正扩展的实验摸索前行。  

兴奋与部署之间的这一差距指向一个简单的真相:仅凭速度和新颖性不足以交付高质量软件。随着AI改变团队对测试的思考方式,组织需要有意识地建立基础,使AI支持的质量工程在2026年具有可扩展性。 

速度不等于质量 

许多团队被AI吸引是因为它能以惊人的速度生成测试和代码。例如,我见过有人将Swagger文档输入AI模型,在几分钟内生成API测试套件。然而,在审查测试时,我们可以看到这些结果中有多少是有缺陷或过度设计的。  

当团队将这种质量审查留到最后时,他们往往发现为时已晚,前期获得的速度被重新处理AI产出所花费的时间所抵消。毫不奇怪,这种模式正变得普遍,因为AI可以加速生成,但无法确保其产出是有意义的。  

它可能会幻想条件、忽略领域背景,甚至误解边缘情况。如果在每个阶段都没有强有力的监督,团队最终会部署通过了大量测试但不一定是正确测试的代码。 

在2026年,这将推动组织优先考虑专门为AI生成的工件构建的质量审查框架,将测试从量驱动转向价值驱动的实践。这就是持续质量的概念将变得越来越重要的地方。 

持续质量 

质量工程作为一个术语有时会给人一种印象,即质量是由工具或在最后才考虑的独立工程职能所交付的东西。持续质量采取更广泛和更现实的观点;它是这样一个理念:质量早在编写一行代码之前就开始了,并在发布上线后持续很久。  

与其将测试视为最后的关口,不如在每个阶段部署质量测试,将注重质量的对话整合到设计、规划和架构讨论中。这个持续过程反过来及早设定围绕数据、风险和结果的期望,因此当AI工具产生测试或分析时,团队已经就什么是好的达成一致。  

这种方法反映了DevOps中使用的熟悉的无限循环。测试、验证和改进从不孤立存在。它们贯穿整个交付生命周期,持续增强系统的弹性;当组织采用这种思维方式时,AI成为质量的贡献者而不是障碍。 

随着AI在流水线中的嵌入越来越深,持续质量将成为决定AI在2026年是成为更好软件的推动者还是不可预测故障来源的模型。 

将AI采用与真实质量目标对齐 

一旦质量成为一项持续活动,下一个挑战就是理解AI如何放大企业系统中已存在的复杂性。将AI生成的测试或AI编写的代码引入大型相互依赖的代码库,增加了了解即使是微小变化如何影响其他地方行为的重要性。质量团队必须能够追踪AI驱动的输出如何与多年来演变的系统交互。 

高级领导者正在向团队施加压力,要求快速采用AI,但往往没有明确对齐AI应该解决的问题。这反映了测试自动化的早期,当时团队被告知要自动化,却不了解他们希望实现什么。结果往往是投资浪费和维护成本高昂的臃肿测试套件。 

组织在2026年将被迫问的最重要问题是为什么他们想使用AI,特别是决定他们想改进的具体结果、想要降低的风险类型,以及交付过程中哪个部分最能从AI支持中受益。当团队从这些考虑开始而不是将它们视为事后考虑时,AI的采用将变得有目的而不是被动反应。 

测试人员在AI赋能流水线中的演变角色 

这种向更审慎的AI采用转变自然会改变质量专业人员的时间分配。随着AI嵌入开发流水线,测试人员不再只是执行或维护测试用例。他们越来越多地充当评估者,决定AI生成的工件是否真正增强了质量或引入了新风险。 

随着AI系统开始生成测试并分析大量结果,测试人员从动手执行者转变为塑造AI使用方式的战略决策者。他们的重点从编写单个测试用例转向指导AI生成的输出,确定它是否反映了真实的业务风险并确保不会忽视差距。 

这种责任的扩展现在包括验证AI和机器学习模型本身。测试人员必须检查这些系统的偏见,挑战其决策模式,并确认行为在变化的条件下保持可预测。这不太关乎检查固定规则,而更多关乎理解学习系统在其边缘如何表现。  

数据质量成为这项工作的基石。由于糟糕的数据直接导致糟糕的AI性能,测试人员评估馈送AI模型的流水线,验证准确性、完整性和一致性。理解有缺陷的数据与有缺陷的决策之间的联系,使团队能够在问题到达生产环境之前很久就预防它们。  

虽然AI在2026年肯定不会取代测试人员,但它将继续重塑他们的角色,使其更具分析性、解释性和背景驱动性。负责任地指导AI所需的专业知识正是防止组织在采用加速时陷入风险的关键——也是最终决定AI是加强还是削弱对持续质量追求的关键。 

为2026年做准备 

随着这些责任的扩大,组织必须清楚地了解什么能使AI提供长期价值来应对即将到来的一年。成功的企业将是那些将质量视为融合人员、流程和技术的持续学科,而不是可以自动化消除的东西。  

AI将继续重塑测试格局,但其成功取决于组织如何平衡自动化与人类判断。那些将持续质量嵌入其交付周期核心的组织将最有能力在2026年从实验转向真正的可持续价值。