2026 में AI सॉफ्टवेयर टेस्टिंग और क्वालिटी इंजीनियरिंग को कैसे नया रूप देगा

2025 में जेनरेटिव AI असाधारण गति से सॉफ्टवेयर टीमों में दौड़ पड़ा, फिर भी अधिकांश संगठन अब यह महसूस कर रहे हैं कि शुरुआती प्रयोग को ठोस मूल्य में बदलना प्रारंभ में सुझाई गई हाइप की तुलना में कहीं अधिक कठिन है।   

Capgemini की World Quality Report 2025 में पाया गया कि लगभग 90 प्रतिशत संगठन अब अपनी गुणवत्ता इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं में जेनरेटिव AI का पायलटिंग या डिप्लॉयमेंट कर रहे हैं, फिर भी केवल 15 प्रतिशत ने कंपनी-व्यापी रोलआउट तक पहुंचा है। बाकी शुरुआती चरणों में हैं, प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट, सीमित डिप्लॉयमेंट या ऐसे प्रयोगों के माध्यम से अपना रास्ता खोज रहे हैं जो कभी स्केल नहीं होते।  

उत्साह और डिप्लॉयमेंट के बीच यह अंतर एक सरल सत्य की ओर इशारा करता है: केवल गति और नवीनता गुणवत्तापूर्ण सॉफ्टवेयर प्रदान करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। AI के साथ टीमों के परीक्षण के बारे में सोचने के तरीके को बदलते हुए, संगठनों को जानबूझकर वे नींव बनाने की आवश्यकता है जो 2026 में AI-समर्थित गुणवत्ता इंजीनियरिंग को स्केलेबल बनाएंगी। 

गति गुणवत्ता के बराबर नहीं है 

कई टीमें AI की ओर आकर्षित होती हैं क्योंकि यह उल्लेखनीय गति से टेस्ट और कोड जेनरेट करने की क्षमता रखता है। उदाहरण के लिए, मैंने लोगों को एक Swagger डॉक्यूमेंट को AI मॉडल में फीड करते हुए देखा है ताकि मिनटों के भीतर एक API टेस्ट सूट जेनरेट हो सके। हालांकि, टेस्ट की समीक्षा करने पर, हम देख सकते थे कि उन परिणामों में से कितने खामीपूर्ण या ओवर-इंजीनियर्ड थे।  

जब टीमें इस स्तर की गुणवत्ता समीक्षा को बिल्कुल अंत तक छोड़ देती हैं, तो उन्हें अक्सर बहुत देर से पता चलता है कि शुरुआत में प्राप्त गति AI द्वारा उत्पादित चीज़ों को फिर से काम करने में बिताए गए समय से ऑफसेट हो जाती है। और आश्चर्य की बात नहीं है, यह पैटर्न आम हो रहा है क्योंकि AI जेनरेशन को तेज़ कर सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित नहीं कर सकता कि जो यह उत्पादित करता है वह सार्थक है।  

यह स्थितियों को हेलुसिनेट कर सकता है, डोमेन कॉन्टेक्स्ट को नज़रअंदाज़ कर सकता है या यहां तक कि एज केसेज की गलत व्याख्या कर सकता है। और प्रत्येक चरण में मजबूत निगरानी के बिना, टीमें अंत में ऐसा कोड डिप्लॉय करती हैं जो बड़ी मात्रा में टेस्ट पास कर चुका है लेकिन जरूरी नहीं कि सही टेस्ट पास किए हों। 

2026 में, यह संगठनों को AI-जेनरेटेड आर्टिफैक्ट्स के लिए विशेष रूप से निर्मित गुणवत्ता समीक्षा फ्रेमवर्क को प्राथमिकता देने के लिए प्रेरित करेगा, जो परीक्षण को वॉल्यूम-संचालित से वैल्यू-संचालित प्रथाओं में स्थानांतरित करेगा। यहीं पर निरंतर गुणवत्ता का विचार तेजी से आवश्यक हो जाएगा। 

निरंतर गुणवत्ता 

एक शब्द के रूप में गुणवत्ता इंजीनियरिंग कभी-कभी यह आभास दे सकती है कि गुणवत्ता कुछ ऐसी चीज़ है जो टूल्स द्वारा या एक विशिष्ट इंजीनियरिंग फंक्शन द्वारा प्रदान की जाती है जिसे बिल्कुल अंत में माना जाता है। निरंतर गुणवत्ता एक व्यापक और अधिक यथार्थवादी दृष्टिकोण लेती है; यह विचार है कि गुणवत्ता कोड की एक लाइन लिखे जाने से बहुत पहले शुरू होती है और रिलीज़ लाइव होने के बाद भी लंबे समय तक जारी रहती है।  

परीक्षण को अंतिम गेट के रूप में मानने के बजाय, हर चरण में गुणवत्ता परीक्षण को डिप्लॉय करना डिज़ाइन, योजना और आर्किटेक्चरल चर्चाओं में गुणवत्ता-केंद्रित वार्तालापों को एकीकृत करता है। यह निरंतर प्रक्रिया बदले में डेटा, जोखिम और परिणामों के आसपास शुरुआत में ही अपेक्षाएं निर्धारित करती है, ताकि जब AI टूल्स टेस्ट या विश्लेषण उत्पादित करें, तब तक टीमें पहले से ही इस बात पर संरेखित हों कि अच्छा क्या दिखता है।  

यह दृष्टिकोण DevOps में उपयोग किए जाने वाले परिचित इन्फिनिटी लूप को दर्शाता है। परीक्षण, वैलिडेशन और सुधार कभी अलगाव में नहीं बैठते। वे डिलीवरी लाइफसाइकिल के माध्यम से प्रवाहित होते हैं, सिस्टम की लचीलापन को लगातार मजबूत करते हुए; जब संगठन इस मानसिकता को अपनाते हैं, तो AI गुणवत्ता में योगदानकर्ता बन जाता है न कि एक बाधा। 

जैसे-जैसे AI पाइपलाइनों में अधिक गहराई से एम्बेडेड होता जाता है, निरंतर गुणवत्ता वह मॉडल होगा जो निर्धारित करेगा कि AI 2026 में बेहतर सॉफ्टवेयर का सक्षमकर्ता बनता है या अप्रत्याशित विफलताओं का स्रोत। 

AI अपनाने को वास्तविक गुणवत्ता लक्ष्यों के साथ संरेखित करना 

एक बार गुणवत्ता एक निरंतर गतिविधि बन जाती है, तो अगली चुनौती यह समझना है कि AI एंटरप्राइज़ सिस्टम में पहले से मौजूद जटिलता को कैसे बढ़ाता है। AI-जेनरेटेड टेस्ट या AI-लिखित कोड को बड़े, परस्पर निर्भर कोडबेस में पेश करना इस बात को जानने के महत्व को बढ़ाता है कि छोटे बदलाव भी कहीं और व्यवहार को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। गुणवत्ता टीमों को यह ट्रेस करने में सक्षम होना चाहिए कि AI-संचालित आउटपुट उन सिस्टम के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं जो कई वर्षों में विकसित हुए हैं। 

वरिष्ठ नेता टीमों पर AI को जल्दी अपनाने के लिए दबाव डाल रहे हैं, अक्सर इस बात पर स्पष्ट संरेखण के बिना कि AI को कौन सी समस्याएं हल करनी चाहिए। यह टेस्ट ऑटोमेशन के शुरुआती दिनों की याद दिलाता है, जब टीमों को यह समझे बिना ऑटोमेट करने के लिए कहा गया था कि वे क्या हासिल करना चाहते हैं। परिणाम अक्सर बर्बाद निवेश और फूले हुए टेस्ट सूट होते हैं जिन्हें बनाए रखना महंगा होता है। 

सबसे महत्वपूर्ण सवाल जो संगठनों को 2026 में पूछने के लिए मजबूर होना पड़ेगा वह है क्यों वे AI का उपयोग करना चाहते हैं, विशेष रूप से उन विशिष्ट परिणामों को तय करना जिन्हें वे बेहतर बनाना चाहते हैं, उन जोखिम के प्रकार जिन्हें वे कम करना चाहते हैं, और डिलीवरी प्रक्रिया का वह हिस्सा जिसे AI समर्थन से सबसे अधिक लाभ होगा। जब टीमें इन विचारों से शुरू करती हैं बजाय उन्हें बाद के विचारों के रूप में मानने के, तो AI का अपनाना प्रतिक्रियात्मक के बजाय उद्देश्यपूर्ण हो जाता है। 

AI-सक्षम पाइपलाइन में टेस्टर की उभरती भूमिका 

अधिक सुविचारित AI अपनाने की ओर यह बदलाव स्वाभाविक रूप से बदलता है कि गुणवत्ता पेशेवर अपना समय किस पर बिताते हैं। जैसे-जैसे AI डेवलपमेंट पाइपलाइनों में एम्बेडेड होता जाता है, टेस्टर अब केवल टेस्ट केसेज को निष्पादित या बनाए नहीं रखते हैं। वे तेजी से मूल्यांकनकर्ताओं के रूप में कार्य करते हैं जो निर्धारित करते हैं कि AI-जेनरेटेड आर्टिफैक्ट्स वास्तव में गुणवत्ता को मजबूत करते हैं या नया जोखिम पेश करते हैं। 

जैसे-जैसे AI सिस्टम टेस्ट जेनरेट करना और बड़ी मात्रा में परिणामों का विश्लेषण करना शुरू करते हैं, टेस्टर व्यावहारिक निष्पादकों से रणनीतिक निर्णय निर्माताओं में परिवर्तित हो जाते हैं जो यह आकार देते हैं कि AI का उपयोग कैसे किया जाता है। उनका ध्यान व्यक्तिगत टेस्ट केस लिखने से AI-जेनरेटेड आउटपुट का मार्गदर्शन करने की ओर स्थानांतरित होता है, यह निर्धारित करते हुए कि क्या यह वास्तविक व्यवसाय जोखिम को दर्शाता है और सुनिश्चित करते हुए कि अंतराल को नज़रअंदाज़ नहीं किया जाता है। 

जिम्मेदारी का यह विस्तार अब AI और मशीन लर्निंग मॉडल को स्वयं वैलिडेट करने को शामिल करता है। टेस्टरों को इन सिस्टम की पूर्वाग्रह के लिए जांच करनी चाहिए, उनके निर्णय लेने के पैटर्न को चुनौती देनी चाहिए और पुष्टि करनी चाहिए कि व्यवहार बदलती परिस्थितियों में पूर्वानुमेय बना रहता है। यह निश्चित नियमों की जांच करने के बारे में कम है और यह समझने के बारे में अधिक है कि लर्निंग सिस्टम अपनी सीमाओं पर कैसे व्यवहार करते हैं।  

डेटा गुणवत्ता इस काम का आधारशिला बन जाती है। चूंकि खराब डेटा सीधे खराब AI प्रदर्शन की ओर ले जाता है, टेस्टर उन पाइपलाइनों का मूल्यांकन करते हैं जो AI मॉडल को फीड करती हैं, सटीकता, पूर्णता और स्थिरता की पुष्टि करते हुए। त्रुटिपूर्ण डेटा और त्रुटिपूर्ण निर्णयों के बीच संबंध को समझना टीमों को उत्पादन में पहुंचने से बहुत पहले ही समस्याओं को रोकने की अनुमति देता है।  

जबकि AI निश्चित रूप से 2026 में टेस्टरों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा, यह उनकी भूमिका को एक ऐसी भूमिका में फिर से आकार देना जारी रखेगा जो अधिक विश्लेषणात्मक, व्याख्यात्मक और संदर्भ संचालित है। AI को जिम्मेदारी से मार्गदर्शन करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता ही वह है जो संगठनों को जोखिम में गिरने से रोकती है क्योंकि अपनाना तेज होता है – और जो अंततः निर्धारित करेगा कि AI निरंतर गुणवत्ता की खोज को मजबूत करता है या कमजोर करता है। 

2026 के लिए तैयारी 

जैसे-जैसे ये जिम्मेदारियां बढ़ती हैं, संगठनों को आने वाले वर्ष को इस स्पष्टता के साथ अपनाना चाहिए कि AI को दीर्घकालिक मूल्य प्रदान करने में क्या सक्षम बनाएगा। जो व्यवसाय सफल होंगे वे वे होंगे जो गुणवत्ता को एक निरंतर अनुशासन के रूप में मानते हैं जो लोगों, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी को मिश्रित करता है, न कि कुछ ऐसा जिसे ऑटोमेट किया जा सकता है।  

AI परीक्षण परिदृश्य को फिर से आकार देना जारी रखेगा, लेकिन इसकी सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि संगठन ऑटोमेशन और मानव निर्णय को कितनी अच्छी तरह संतुलित करते हैं। जो अपने डिलीवरी चक्रों के केंद्र में निरंतर गुणवत्ता को एम्बेड करते हैं वे 2026 में प्रयोग से वास्तविक, टिकाऊ मूल्य की ओर बढ़ने के लिए सर्वोत्तम स्थिति में होंगे।