Il testing QA nell'era dell'AI: come sta cambiando il ruolo del tester

La paura: «L'AI sostituirà i tester QA?»

Se lavori nel quality assurance hai visto i titoli. L'AI scrive codice, quindi di certo può anche testarlo. Gli strumenti oggi promettono «testing autonomo» e suite di test «auto-riparanti». L'interesse di ricerca per «l'AI sostituirà i tester QA» è salito di molto e in molti team la domanda viene posta in silenzio durante la stagione dei budget.

È una preoccupazione ragionevole e far finta di niente non aiuta nessuno. Ma poggia su un equivoco su cosa sia davvero il testing. Scrivere uno script di test è la parte visibile e meccanica del QA, e sì, l'AI se la sta mangiando in fretta. Decidere cosa vale la pena testare, cosa significhi «corretto» per una funzionalità e se il software sia davvero sicuro da consegnare a persone reali è la parte difficile. E quella parte sta diventando più importante, non meno.

Perché i tester avranno più lavoro, non meno

Ecco la verità controintuitiva che si perde nel panico: l'AI sta provocando un'esplosione nella quantità di software che viene creato, e ogni riga deve comunque essere considerata affidabile prima di arrivare a un utente.

Il «vibe coding» e gli assistenti AI permettono a un singolo sviluppatore di rilasciare in un giorno ciò che prima richiedeva a un team uno sprint. Le aziende lanciano più app, più funzionalità e rilasci più frequenti che mai. Ma il codice generato dall'AI è notoriamente sicuro di sé e spesso sbagliato: inventa casi limite, fraintende l'intento e introduce bug sottili di sicurezza e di logica che sembrano a posto finché non arrivano in produzione. Più codice, scritto più in fretta, da sistemi che non comprendono davvero le conseguenze, significa più superficie da verificare, non meno.

Qualcuno, una persona con giudizio, deve ancora decidere se tutto quel software generato dalle macchine funziona davvero, è sicuro, è accessibile e fa ciò che il business intendeva. È quello il lavoro. Non sparisce: cresce di scala.

L'AI ha reso più economico produrre software e più costoso fidarsene. Il QA è la disciplina che colma quel divario, ed è esattamente per questo che diventa più prezioso mentre l'AI accelera.

Gli strumenti: il QA di due anni fa e di oggi

Il modo più chiaro per vedere come cambia il ruolo è guardare come si è spostata in poco tempo la cassetta degli attrezzi quotidiana.

Un paio di anni fa

• Automazione scritta a mano: i tester scrivevano e mantenevano script Selenium, Cypress o Playwright riga per riga: suite fragili che si rompevano ogni volta che un pulsante si spostava.
• Progettazione manuale dei casi di test: gli ingegneri scrivevano i casi di test in fogli di calcolo o in TestRail a mano, uno scenario alla volta.
• Triage reattivo dei bug: log e crash report venivano letti a mano; riprodurre un problema poteva richiedere mezza giornata.
• La copertura come gioco d'azzardo: decidere cosa testare dopo era soprattutto intuizione e conoscenza tramandata.

Oggi, nel 2026

• Test generati dall'AI e auto-riparanti: gli strumenti generano casi di test direttamente da user story o dalla registrazione di un flusso utente e riparano in automatico i locator quando cambia l'interfaccia, eliminando la maggior parte della fatica di manutenzione.
• Scrittura dei test in linguaggio naturale: descrivi lo scenario in italiano o inglese semplice e lo strumento produce l'automazione, così anche chi non programma nel team può contribuire ai test.
• Testing esplorativo assistito dall'AI: i modelli suggeriscono casi limite che una persona potrebbe non vedere, generano dati di test sintetici realistici e segnalano in automatico le regressioni visive.
• Triage intelligente e analisi delle cause radice: l'AI raggruppa le segnalazioni di bug duplicate, riassume gli stack trace e indica la probabile modifica responsabile, trasformando ore di riproduzione in minuti.
• Copertura basata sul rischio: le analisi mostrano quali parti del codice sono cambiate e quali sono più usate, così lo sforzo di test va dove il rischio è davvero.

Nota lo schema: l'AI assorbe lo strato ripetitivo e meccanico (scrivere script standard, mantenere i selettori, leggere i log) mentre la persona sale a decidere strategia, valutare il rischio e farsi carico della qualità. È la stessa migrazione che avviene in tutto il lavoro di conoscenza: la routine si automatizza e il giudizio diventa il lavoro.

Cosa resta umano nel QA

Le competenze che non diventano commodity sono quelle su cui vale la pena puntare di più, perché sono esattamente dove l'AI è più debole.

Definire cosa significa «qualità»

L'AI può verificare se il codice corrisponde a una specifica. Non può decidere se la specifica è giusta, se una funzionalità risolve davvero il problema dell'utente o se un flusso che «funziona» è davvero usabile. Tradurre l'intento umano sfumato in una definizione di «fatto» è un atto umano.

Pensiero esplorativo e avversariale

I migliori tester rompono le cose in modi per cui nessuno le ha progettate, pensando come un utente confuso, un cliente frustrato o un attaccante. Questo istinto creativo e curioso del «e se faccio questo» è il cuore del QA e la cosa più difficile da automatizzare.

Giudizio su rischio e rilascio

«È sicuro rilasciare?» è una domanda di business ed etica, non solo tecnica. Soppesare il costo di un bug rispetto a quello di un ritardo, e rispondere di quella decisione, è lavoro pienamente umano e cresce di importanza man mano che i rilasci accelerano.

Farsi carico della qualità dell'AI stessa

Man mano che i prodotti incorporano funzioni AI, qualcuno deve testare l'AI: convalidare gli output dei modelli, cercare bias, fare red teaming per risposte non sicure e verificare che un sistema non deterministico si comporti in modo accettabile. È una specializzazione QA del tutto nuova che pochi anni fa quasi non esisteva, e la domanda cresce in fretta.

Il ruolo QA non muore: sale di livello

La formulazione più accurata non è «sostituito» ma elevato. La definizione ristretta di QA, cioè un tester manuale che ripassa lo stesso script di regressione a ogni rilascio, sta davvero svanendo e l'AI lo accelera. Ciò che cresce è un ruolo più ampio, più tecnico e più strategico che spesso ha un nuovo titolo:

• Software Engineer in Test (SDET): costruisce i framework e gli strumenti (ora basati sull'AI) con cui testa tutto il team.
• Quality Engineer: è responsabile della qualità lungo l'intera pipeline di consegna, non solo di una fase di test alla fine.
• AI Quality / ML Test Engineer: si specializza nella convalida e nel red teaming di funzioni e modelli AI.
• Quality / Test Strategist: decide cosa testare, dove sta il rischio e come usare bene gli strumenti AI tra i team.

In ognuno di questi, l'AI è uno strumento che il tester impugna, non un suo sostituto. I professionisti che oggi prosperano sono quelli che lasciano all'AI la scrittura degli script e la lettura dei log, e reinvestono quel tempo in strategia, rischio e nelle forme più difficili di testing.

Le competenze che ti mantengono rilevante

Se vuoi essere dal lato giusto di questo cambiamento, costruisci di proposito ciò che l'AI non rende commodity e diventa fluente nell'AI stessa invece di competere con essa.

Se sei un tester preoccupato per il tuo ruolo

L'ansia per il tuo lavoro è razionale in questo momento, ma è anche uno stimolo ad agire invece di bloccarsi. Una sequenza pratica:

1. Fai un audit del tuo valore reale. Separa con onestà la parte della settimana che è meccanica (la prenderà l'AI) da quella di pensiero esplorativo, giudizio sul rischio e strategia di qualità (il tuo fossato). Sposta tempo e racconto verso la seconda categoria.

2. Riqualificati verso il ruolo evoluto. Scegli la direzione che ti si addice (SDET, Quality Engineer o specialista di test AI) e inizia a colmare ora il divario di competenze, mentre hai ancora un ruolo attuale da cui imparare. Fa parte di uno schema più ampio da capire; le stesse forze stanno rimodellando mestieri adiacenti, come abbiamo visto in il ruolo di Scrum Master è morto nell'era dell'AI?

3. Se devi fare colloqui, preparati con metodo. Che tu stia difendendo la tua poltrona o passando a un nuovo titolo, dovrai spiegare il tuo impatto sotto pressione, ed è una competenza a sé. La maggior parte dei colloqui QA mescola round comportamentali e tecnici, quindi conviene padroneggiare il metodo STAR per le domande comportamentali e curare il tuo pitch «Mi parli di sé» attorno alla qualità che proteggi, non agli script che esegui. Per la parte tecnica (automazione, system design e domande di strategia di test) la nostra guida alla preparazione del colloquio tecnico copre ciò che incontrerai. E poiché le assunzioni stesse vengono rimodellate dall'AI, vale la pena vedere come gli assistenti AI per i colloqui stanno cambiando ciò che i candidati possono fare nella stanza.

Per una preparazione completa e strutturata a qualsiasi colloquio (informarsi sull'azienda, costruire l'archivio di storie e gestire l'offerta) parti dalla nostra guida definitiva alla preparazione del colloquio.

Il verdetto: non sostituito, elevato

Il testing QA non viene automatizzato fino a sparire. La sua versione più ristretta, cioè regressione manuale ripetitiva e script scritti a mano e fragili, svanisce in fretta e l'AI lo accelera. Ma il lavoro di fondo di decidere cosa significhi qualità, cacciare i bug che le macchine non vedono e giudicare se il software sia sicuro da mettere davanti a persone reali diventa più prezioso mentre il mondo annega nel codice generato dall'AI, non meno.

I tester che perdono in questa transizione sono quelli che si aggrappano al click-through manuale. Quelli che vincono lasciano che l'AI prenda la routine, approfondiscono il proprio giudizio tecnico e strategico e si riposizionano attorno a qualità e rischio. Stesso istinto umano del «ma funziona davvero?», ambito più ampio, più profondità tecnica, spesso un nuovo titolo. Non è un ruolo che viene sostituito. È un ruolo che sale di livello.