AI-DRIVEN TEST AUTOMATION: L’evoluzione del Software Testing nell’era dell’Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, il software testing ha subito una trasformazione significativa grazie all'integrazione dell'AI, che si propone di rivoluzionare le pratiche tradizionali migliorando l'efficienza, la copertura e la qualità del processo di test del software. L'adozione di algoritmi di apprendimento automatico e tecniche di analisi intelligente consente oggi di automatizzare compiti complessi, ridurre il tempo necessario per il rilascio del software e identificare anomalie con una precisione senza precedenti. Tuttavia, l'introduzione dell'IA nel software testing presenta anche nuove sfide, tra cui la trasparenza dei risultati, l'affidabilità dei modelli predittivi e l'impatto sui ruoli professionali nel settore. Questa ricerca analizza l'evoluzione del software testing con un focus specifico sull'automazione intelligente e sulle criticità legate all'adozione dell'IA. In qualità di studente con esperienza diretta nel ruolo di software tester presso BRT, ho potuto osservare da vicino le metodologie di testing tradizionali, le difficoltà nell'implementazione dell'automazione e le esigenze aziendali in termini di qualità e scalabilità del software. Questa esperienza ha motivato un'analisi approfondita delle tecnologie basate su IA applicate al software testing, con particolare attenzione agli strumenti più avanzati attualmente disponibili sul mercato. La ricerca combina un'analisi teorica dei modelli e delle strategie di testing con un caso di studio pratico, in cui verrà valutata l'efficacia di uno strumento di testing basato su IA. Inoltre, un'indagine qualitativa condotta attraverso un'intervista con professionisti di BRT consentirà di raccogliere insight diretti sull'adozione dell'IA in contesti aziendali reali, evidenziando i principali vantaggi, le difficoltà operative e le prospettive future del settore.