Redakcja
Każdy, kto pracuje w testowaniu, widzi, że tempo zmian przyspieszyło. Oprogramowanie robi się coraz bardziej złożone, presja na jakość rośnie, a biznes chce dostarczać coraz szybciej. Dane rynkowe potwierdzają, że cały sektor testowania będzie w kolejnych latach rósł w dwucyfrowym tempie.
Ale wzrost rynku to jedno. Druga sprawa to to, jak zmienia się samo testowanie. I tutaj 2026 zapowiada się jako rok, który mocno poprzestawia nam codzienną pracę. Nie dlatego, że pojawia się jakaś pojedyncza rewolucja, ale dlatego, że kilka trendów dojrzewa w tym samym czasie. Poniżej zebraliśmy te, które faktycznie widać w analizach, raportach i narzędziach, i które próbują przewidywać, co realnie wpłynie na naszą pracę.
1. AI, które testuje razem z nami
To pewnie najmniej zaskakujący trend, ale też ten, który zmienia najwięcej. Narzędzia oparte na agentach AI przestały już być prototypami. Potrafią zaplanować testy, uruchomić je, przeanalizować wyniki, a nawet wskazać, co najprawdopodobniej poszło nie tak. Parasoft pisze wprost: to „cyfrowi współtesterzy”, którzy przejmują żmudną część pracy, a człowiek zostaje od tego, co wymaga doświadczenia i oceny sytuacji.
Podobnie opisuje to Valido. W ich analizach AI nie tylko wspiera testerów, ale też podejmuje decyzje o tym, które testy mają największy sens, co trzeba tworzyć, jak sklasyfikować awarie. Algorytmy uczą się przy każdym przebiegu i coraz lepiej dopasowują zestawy testowe do zmian w kodzie.
Dla testerów może to oznaczać przesunięcie akcentów. Mniej „robienia”, więcej nadzoru i podejmowania decyzji. Z czasem stanie się oczywiste, że agent AI jest po prostu stałym elementem pipeline’u, tak jak kiedyś stał się nim CI/CD.
2. AI trzeba umieć wytłumaczyć
Skoro w testowaniu pojawia się coraz więcej modeli AI, to naturalne jest, że trzeba je jakoś kontrolować. I tutaj zaczyna się drugi trend: wytłumaczalność.
TestFort zwraca uwagę, że w 2026 roku explainable AI przestaje być już tylko ciekawostką. Model nie może być „czarną skrzynką”, bo tester musi wiedzieć, dlaczego algorytm wskazał taką, a nie inną ścieżkę, i czy w jego działaniu nie pojawiają się uprzedzenia, błędne wzorce czy fikcyjne korelacje.
Do tego dochodzi aspekt regulacyjny. Valido przypomina, że wejście w życie unijnych przepisów dotyczących AI wymusi przewidywalność i audytowalność modeli. Firmy będą musiały dokumentować nie tylko wyniki testów, ale też dane, na których system był trenowany, sposób podejmowania decyzji czy powody odchyleń w zachowaniu modeli. W rezultacie wzrośnie znaczenie testerów, którzy potrafią myśleć o AI nie tylko jako o narzędziu, ale jako o obiekcie testów. To nowy obszar kompetencji, ale wejście w niego będzie coraz bardziej naturalne.
3. Testowanie jako proces ciągły
Od dawna mówi się o shift-left. Od jakiegoś czasu również o shift-right. W praktyce firmy dochodzą do wniosku, że sens ma dopiero połączenie obu podejść. Testujemy wcześnie, testujemy w trakcie, testujemy na produkcji, a narzędzia pozwalają nam zbierać dane z każdego z tych etapów.
Valido zauważa, że coraz więcej organizacji traktuje testowanie jako coś ciągłego, a nie punktowe wydarzenie. Według analiz aż 70% zespołów DevOps planuje działać w takim modelu do 2026 roku. TestFort pokazuje za to, że rośnie rola narzędzi, które działają bez przerwy w pipeline’ach CI/CD i reagują na każdy commit, dzięki czemu regresje skracają się z godzin do minut.
Ważna jest też zmiana narzędziowa. Firmy chcą jednego miejsca, w którym łączą testy funkcjonalne, API, wydajności, dostępności i bezpieczeństwa. Fragmentaryczne podejście po prostu przestaje działać przy obecnej złożoności systemów.
4. Automatyzacja, która dba o siebie
Kiedyś największym kosztem automatyzacji było jej utrzymanie. Zmienisz drobny element UI i nagle połowa testów pada. 2026 zapowiada się pod tym kątem spokojniej, bo narzędzia zaczynają radzić sobie z tym same.
TestFort opisuje self-healing jako coś, co już dziś realnie stabilizuje automatyzację: testy potrafią zaktualizować selektory, dostosować ścieżki wykonania, a nawet przewidzieć, które obszary aplikacji mogą zepsuć się po zmianie w kodzie. Parasoft dorzuca do tego inteligentną analizę awarii. Narzędzia nie tylko wskazują błąd, ale też grupują podobne przypadki i podpowiadają, co może być jego przyczyną. W niektórych przypadkach potrafią nawet samodzielnie zaproponować poprawkę w kodzie lub teście, oczywiście z zachowaniem kontroli przez człowieka.
To wszystko oznacza, że testerzy automatyzujący będą mniej „mechanikami testów”, a bardziej projektantami strategii. W dużych organizacjach może to być jedna z największych oszczędności czasu w nadchodzących latach.
5. Zgodność staje się elementem testowania
Wraz z rozwojem AI i rozrostem ekosystemów chmurowych rośnie presja na zgodność – prawną, bezpieczeństwa i jakościową.
Parasoft zwraca uwagę, że w systemach krytycznych nie wystarczy pokazać, że testy przeszły. Trzeba przedstawić pełną ścieżkę dowodową: od wersji danych, przez konfigurację środowiska, aż po decyzje podejmowane przez model AI. Valido potwierdza, że większość firm wykorzystujących AI będzie musiała dostosować procesy QA do nowych reguł związanych z transparentnością i bezpieczeństwem danych. Testerzy staną się częścią procesu odpowiedzialności technologicznej, a nie tylko kontroli jakości.
Do tego dochodzi jeszcze testowanie infrastruktury jako kodu. TestFort jasno wskazuje, że przy popularności narzędzi typu Terraform czy Pulumi testowanie środowisk zaczyna być równie ważne jak testowanie samej aplikacji. Błędy konfiguracyjne potrafią dziś zepsuć więcej niż sam kod.
Na co przygotować się w 2026?
Jeśli mielibyśmy podsumować to jednym zdaniem: rola testera staje się bardziej odpowiedzialna, ale jednocześnie ciekawsza. AI przejmuje powtarzalne zadania, automatyzacja utrzymuje się sama, pipeline’y testują bez przerwy, a tester coraz częściej odpowiada za interpretację wyników, ocenę ryzyka i upewnienie się, że system działa zgodnie z zasadami, nie tylko technicznymi, ale i prawnymi.
2026 rok będzie dobrym momentem, żeby oswoić się z pracą z modelami AI, rozumieć ich mocne i słabe strony, a także lepiej czuć się w danych i procesach CI/CD. W nadchodzących miesiącach jakość nie będzie „na końcu procesu”, będzie częścią każdego jego etapu.
