كيف سيعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل اختبار البرمجيات وهندسة الجودة في 2026

شهد عام 2025 دخول الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى فرق البرمجيات بسرعة استثنائية، لكن معظم المؤسسات تدرك الآن أن تحويل التجارب المبكرة إلى قيمة ملموسة أصعب بكثير مما اقترحته الضجة في البداية.   

وجد تقرير الجودة العالمي 2025 من Capgemini أن ما يقرب من 90 بالمائة من المؤسسات تقوم الآن بتجريب أو نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات هندسة الجودة الخاصة بها، ومع ذلك فقط 15 بالمائة وصلت إلى الطرح على مستوى الشركة. يظل الباقي في المراحل المبكرة، يشقون طريقهم من خلال إثباتات المفهوم، أو عمليات النشر المحدودة أو التجارب التي لا تتوسع أبدًا.  

تشير هذه الفجوة بين الحماس والنشر إلى حقيقة بسيطة: السرعة والجدة وحدهما ليستا كافيتين لتقديم برمجيات عالية الجودة. مع تغيير الذكاء الاصطناعي لطريقة تفكير الفرق حول الاختبار، تحتاج المؤسسات إلى بناء الأسس بشكل متعمد التي ستجعل هندسة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع في عام 2026. 

السرعة لا تساوي الجودة 

تنجذب العديد من الفرق إلى الذكاء الاصطناعي بسبب قدرته على إنشاء الاختبارات والأكواد بسرعة ملحوظة. على سبيل المثال، رأيت أشخاصًا يقومون بإدخال مستند Swagger في نموذج ذكاء اصطناعي لإنشاء مجموعة اختبار API في غضون دقائق. ومع ذلك، عند مراجعة الاختبارات، يمكننا أن نرى كم عدد تلك النتائج المعيبة أو المبالغ في هندستها.  

عندما تترك الفرق هذا المستوى من مراجعة الجودة حتى النهاية، غالبًا ما يكتشفون متأخرًا جدًا أن السرعة المكتسبة مقدمًا يتم تعويضها بالوقت المستغرق في إعادة صياغة ما أنتجه الذكاء الاصطناعي. وليس من المستغرب أن يصبح هذا النمط شائعًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تسريع الإنتاج، لكنه لا يمكنه ضمان أن ما ينتجه ذو معنى.  

قد يتخيل ظروفًا، أو يتجاهل سياق المجال أو حتى يسيء تفسير الحالات الحدية. وبدون إشراف قوي في كل مرحلة، ينتهي الأمر بالفرق إلى نشر أكواد اجتازت أحجامًا كبيرة من الاختبارات ولكن ليس بالضرورة الاختبارات الصحيحة. 

في عام 2026، سيدفع هذا المؤسسات إلى إعطاء الأولوية لأطر مراجعة الجودة المبنية خصيصًا للمخرجات المولدة بالذكاء الاصطناعي، مما ينقل الاختبار من الممارسات القائمة على الحجم إلى الممارسات القائمة على القيمة. هذا هو المكان الذي ستصبح فيه فكرة الجودة المستمرة ضرورية بشكل متزايد. 

الجودة المستمرة 

هندسة الجودة كمصطلح يمكن أن تعطي أحيانًا انطباعًا بأن الجودة هي شيء يتم تقديمه بواسطة الأدوات أو بواسطة وظيفة هندسية متميزة يتم النظر فيها في النهاية. تأخذ الجودة المستمرة رؤية أوسع وأكثر واقعية؛ إنها الفكرة التي تبدأ فيها الجودة قبل وقت طويل من كتابة سطر من الكود وتستمر بعد وقت طويل من إطلاق الإصدار.  

بدلاً من التعامل مع الاختبار كبوابة نهائية، فإن نشر اختبار الجودة في كل مرحلة يدمج المحادثات المركزة على الجودة في التصميم والتخطيط والمناقشات المعمارية. تحدد هذه العملية المستمرة بدورها التوقعات حول البيانات والمخاطر والنتائج مبكرًا، بحيث بحلول الوقت الذي تنتج فيه أدوات الذكاء الاصطناعي الاختبارات أو التحليلات، تكون الفرق متوافقة بالفعل على ما يبدو جيدًا.  

يعكس هذا النهج حلقة اللانهاية المألوفة المستخدمة في DevOps. الاختبار والتحقق والتحسين لا يجلسون أبدًا بمعزل عن الآخرين. إنهم يتدفقون عبر دورة التسليم، مما يعزز باستمرار مرونة الأنظمة؛ عندما تتبنى المؤسسات هذه العقلية، يصبح الذكاء الاصطناعي مساهمًا في الجودة بدلاً من عائق. 

مع تضمين الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في خطوط الأنابيب، ستكون الجودة المستمرة هي النموذج الذي يحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيصبح ممكنًا لبرمجيات أفضل في عام 2026 أو مصدرًا للإخفاقات غير المتوقعة. 

مواءمة اعتماد الذكاء الاصطناعي مع أهداف الجودة الحقيقية 

بمجرد أن تصبح الجودة نشاطًا مستمرًا، يكون التحدي التالي هو فهم كيف يضخم الذكاء الاصطناعي التعقيد الموجود بالفعل في أنظمة المؤسسات. إن إدخال اختبارات مولدة بالذكاء الاصطناعي أو أكواد مكتوبة بالذكاء الاصطناعي في قواعد أكواد كبيرة ومترابطة يزيد من أهمية معرفة كيف يمكن أن تؤثر حتى التغييرات الصغيرة على السلوك في مكان آخر. يجب أن تكون فرق الجودة قادرة على تتبع كيفية تفاعل المخرجات القائمة على الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة التي تطورت على مدى سنوات عديدة. 

يضع القادة الكبار ضغطًا على الفرق لاعتماد الذكاء الاصطناعي بسرعة، غالبًا دون توافق واضح على المشاكل التي يجب على الذكاء الاصطناعي حلها. يعكس هذا الأيام الأولى للأتمتة التجريبية، عندما طُلب من الفرق الأتمتة دون فهم ما كانوا يأملون في تحقيقه. النتيجة غالبًا ما تكون استثمارًا ضائعًا ومجموعات اختبار متضخمة باهظة الصيانة. 

السؤال الأكثر أهمية الذي ستضطر المؤسسات لطرحه في عام 2026 هو لماذا تريد استخدام الذكاء الاصطناعي، خاصة تحديد النتائج المحددة التي تريد تحسينها، وأنواع المخاطر التي تريد تقليلها، وجزء من عملية التسليم الذي يستفيد أكثر من دعم الذكاء الاصطناعي. عندما تبدأ الفرق بهذه الاعتبارات بدلاً من التعامل معها كأفكار لاحقة، سيصبح اعتماد الذكاء الاصطناعي هادفًا بدلاً من رد فعل. 

الدور المتطور للمختبر في خط أنابيب ممكّن بالذكاء الاصطناعي 

هذا التحول نحو اعتماد أكثر تعمدًا للذكاء الاصطناعي يغير بشكل طبيعي ما يقضي محترفو الجودة وقتهم فيه. مع تضمين الذكاء الاصطناعي في خطوط أنابيب التطوير، لم يعد المختبرون ببساطة ينفذون أو يحافظون على حالات الاختبار. إنهم يعملون بشكل متزايد كمقيّمين يحددون ما إذا كانت المخرجات المولدة بالذكاء الاصطناعي تعزز الجودة فعلاً أو تقدم مخاطر جديدة. 

مع بدء أنظمة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الاختبارات وتحليل أحجام كبيرة من النتائج، ينتقل المختبرون من المنفذين العمليين إلى صانعي القرار الاستراتيجيين الذين يشكلون كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي. يتحول تركيزهم من كتابة حالات الاختبار الفردية إلى توجيه الإخراج المولد بالذكاء الاصطناعي، وتحديد ما إذا كان يعكس مخاطر العمل الحقيقية وضمان عدم تجاهل الفجوات. 

يتضمن هذا التوسع في المسؤولية الآن التحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي نفسها. يجب على المختبرين فحص هذه الأنظمة بحثًا عن التحيز، وتحدي أنماط صنع القرار الخاصة بها والتأكد من أن السلوك يظل يمكن التنبؤ به في ظل الظروف المتغيرة. الأمر أقل تعلقًا بفحص القواعد الثابتة وأكثر تعلقًا بفهم كيفية تصرف أنظمة التعلم عند حدودها.  

تصبح جودة البيانات حجر الزاوية في هذا العمل. نظرًا لأن البيانات الرديئة تؤدي مباشرة إلى أداء ذكاء اصطناعي رديء، يقيّم المختبرون خطوط الأنابيب التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي، مع التحقق من الدقة والاكتمال والاتساق. إن فهم العلاقة بين البيانات المعيبة والقرارات المعيبة يسمح للفرق بمنع المشاكل قبل وقت طويل من وصولها إلى الإنتاج.  

بينما لن يحل الذكاء الاصطناعي بالتأكيد محل المختبرين في عام 2026، فإنه سيستمر في إعادة تشكيل دورهم إلى دور أكثر تحليلاً وتفسيرًا ومدفوعًا بالسياق. الخبرة المطلوبة لتوجيه الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول هي بالضبط ما يمنع المؤسسات من الانزلاق إلى المخاطر مع تسارع الاعتماد - وما سيحدد في النهاية ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعزز أو يقوض السعي وراء الجودة المستمرة. 

الاستعداد لعام 2026 

مع توسع هذه المسؤوليات، يجب على المؤسسات التعامل مع العام المقبل بوضوح حول ما سيمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم قيمة طويلة الأجل. ستكون الشركات التي تنجح هي تلك التي تعامل الجودة كنظام مستمر يمزج بين الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا، بدلاً من شيء يمكن أتمته.  

سيستمر الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل مشهد الاختبار، لكن نجاحه يعتمد على مدى قدرة المؤسسات على موازنة الأتمتة مع الحكم البشري. أولئك الذين يدمجون الجودة المستمرة في قلب دورات التسليم الخاصة بهم سيكونون في وضع أفضل للانتقال من التجريب إلى القيمة الحقيقية والمستدامة في عام 2026.