OpenText, specialista globale nella gestione sicura delle informazioni per l’AI, in collaborazione con Capgemini – società attiva nella trasformazione tecnologica e di business potenziata dall’AI – e Sogeti (parte del gruppo Capgemini), hanno presentato la 17ª edizione del “World Quality Report 2025: Adapting to Emerging Worlds”. Il report evidenzia che, sebbene quasi il 90% delle aziende stia già sperimentando o adottando l’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) nei processi di Quality Engineering (QE), solo il 15% è riuscito a implementarla su scala aziendale.
Il report segnala un crescente divario tra l’interesse verso la Gen AI e la reale capacità di adottarla in modo efficace nel Quality Engineering. Il passaggio dalla fase di test all’implementazione richiede infatti un percorso più complesso del previsto, che impone uno stretto coordinamento tra innovazione operativa e supervisione strategica.
Principali evidenze del report
- Adozione diffusa: l’89% delle aziende intervistate sta testando o implementando workflow potenziati dalla Gen AI, con il 37% che li ha già in produzione e il 52% che è in una fase pilota.
- Slancio e riallineamento: la quota di chi non utilizza la Gen AI è salita all’11% (dal 4% del 2024), restando comunque nettamente inferiore al 31% registrato nel 2023. Il dato indica che l’entusiasmo iniziale ha lasciato spazio a strategie più ponderate su readiness e valore effettivo.
- Scalabilità limitata: solo il 15% degli intervistati è riuscito a implementare la Gen AI su scala aziendale, mentre il 43% resta in fase sperimentale e il 30% applica la Gen AI solo in casi d’uso circoscritti.
- Evoluzione dei casi d’uso: la Gen AI si sta spostando dall’analisi degli output (es. analisi dei difetti, reportistica) alla generazione degli input, con la progettazione dei test e il miglioramento dei requisiti che rappresentano oggi le principali aree di adozione.
- Benefici operativi con alcune criticità: in media le aziende rilevano un incremento di produttività del 19%, ma un terzo non registra miglioramenti significativi, evidenziando la necessità di strategie di integrazione più efficaci.
- Nuove barriere: nel 2025 le principali sfide riguardano complessità di integrazione (64%), rischi per la privacy dei dati (67%) e timori legati ad allucinazioni e affidabilità (60%). Nel 2024 gli ostacoli erano più strategici: mancanza di strategie di validazione (50%), carenza di competenze AI (42%) e QE non strutturato (41%).
- Competenze insufficienti: il 50% delle aziende continua a segnalare una mancanza di expertise in AI/ML, un dato invariato rispetto al 2024.
- Disallineamento strategico: molte aziende trattano la Gen AI come un miglioramento tattico anziché come un asset strategico, con conseguente frammentazione delle iniziative e sottofinanziamento dei programmi.
Il report evidenzia inoltre l’emergere dell’“intelligenza collaborativa”, un modello in cui competenze umane e capacità dell’AI si integrano per ottenere risultati di qualità superiori. Il modello ibrido sta diventando essenziale per bilanciare innovazione e accountability. Il report mostra anche che, sebbene l’approccio “shift left” resti dominante, lo “shift right” sta acquisendo sempre più rilevanza.
Dichiarazioni
“Il Quality Engineering sta vivendo una trasformazione profonda grazie all’AI. Restare fermi non è più un’opzione: le aziende devono abbracciare un cambiamento guidato dall’AI per restare competitive e accelerare la delivery con maggiore sicurezza”, afferma Tal Levi-Joseph, Senior Vice President, Application Delivery Management di OpenText. “L’AI sta spingendo le aziende oltre il testing tradizionale, integrando la qualità lungo l’intero ciclo di sviluppo del software”.
“Confrontando i dati delle diverse edizioni del World Quality Report, notiamo che l’impiego della Gen AI nel Quality Engineering è passato dalla fase di sperimentazione iniziale a una vera integrazione strategica. I progressi tecnici sono evidenti, ma molte aziende faticano ancora ad allineare il QE potenziato dall’AI agli obiettivi di business. Nel 2025 osserviamo un’attenzione crescente alla governance, al ritorno sull’investimento e agli impatti cross-funzionali. La sfida ora è colmare il divario nella Gen AI, trasformando gli investimenti in valore misurabile”, sottolinea Roberto Scolamiero, COO di Capgemini in Italia.
