Hoe AI softwaretesten en kwaliteitstechniek in 2026 zal hervormen

In 2025 zagen we generatieve AI met buitengewone snelheid softwareteams binnendringen, maar de meeste organisaties realiseren zich nu dat het omzetten van vroege experimenten in tastbare waarde veel moeilijker is dan de hype aanvankelijk deed vermoeden.   

Capgemini's World Quality Report 2025 ontdekte dat bijna 90 procent van de organisaties nu generatieve AI aan het piloten of implementeren is in hun quality engineering-processen, maar slechts 15 procent heeft een bedrijfsbrede uitrol bereikt. De rest blijft in de vroege stadia, tastend door proofs of concept, beperkte implementaties of experimenten die nooit echt opschalen.  

Deze kloof tussen enthousiasme en implementatie wijst op een eenvoudige waarheid: snelheid en nieuwigheid alleen zijn niet genoeg om kwaliteitssoftware te leveren. Nu AI de manier verandert waarop teams over testen denken, moeten organisaties bewust de fundamenten bouwen die AI-ondersteunde quality engineering schaalbaar maken in 2026. 

Snelheid is niet gelijk aan kwaliteit 

Veel teams worden aangetrokken door AI vanwege het vermogen om tests en code met opmerkelijke snelheid te genereren. Zo heb ik bijvoorbeeld mensen een Swagger-document in een AI-model zien invoeren om binnen enkele minuten een API-testsuite te genereren. Bij het beoordelen van de tests konden we echter zien hoeveel van die resultaten gebrekkig of overgecompliceerd waren.  

Wanneer teams dit niveau van kwaliteitsbeoordeling tot het einde uitstellen, ontdekken ze vaak te laat dat de vooraf gewonnen snelheid wordt gecompenseerd door de tijd die wordt besteed aan het herwerken van wat de AI heeft geproduceerd. En niet verrassend wordt dit patroon steeds gebruikelijker omdat AI de generatie kan versnellen, maar niet kan garanderen dat wat het produceert betekenisvol is.  

Het kan condities hallucineren, domeincontext over het hoofd zien of zelfs edge cases verkeerd interpreteren. En zonder sterk toezicht in elke fase, implementeren teams uiteindelijk code die grote volumes tests heeft doorstaan, maar niet noodzakelijkerwijs de juiste tests. 

In 2026 zal dit organisaties ertoe aanzetten om prioriteit te geven aan kwaliteitsbeoordelingskaders die specifiek zijn gebouwd voor AI-gegenereerde artefacten, waarbij testen verschuift van volume-gedreven naar waarde-gedreven praktijken. Dit is waar het idee van continue kwaliteit steeds essentiëler wordt. 

Continue kwaliteit 

Quality engineering als term kan soms de indruk wekken dat kwaliteit iets is dat wordt geleverd door tools of door een aparte engineeringfunctie die aan het einde wordt overwogen. Continue kwaliteit heeft een breder en realistischer perspectief; het is het idee dat kwaliteit begint lang voordat een regel code wordt geschreven en doorgaat lang nadat een release live gaat.  

In plaats van testen te behandelen als een laatste poort, integreert het implementeren van kwaliteitstesten in elke fase kwaliteitsgerichte gesprekken in ontwerp-, plannings- en architectuurdiscussies. Dit continue proces stelt op zijn beurt vroeg verwachtingen vast rondom data, risico en resultaten, zodat tegen de tijd dat AI-tools tests of analyses produceren, teams al zijn afgestemd op hoe goed eruit ziet.  

Deze benadering weerspiegelt de bekende infinity loop die wordt gebruikt in DevOps. Testen, validatie en verbetering staan nooit op zichzelf. Ze stromen door de leveringslevenscyclus en versterken consequent de veerkracht van systemen; wanneer organisaties deze mindset aannemen, wordt AI een bijdrager aan kwaliteit in plaats van een barrière. 

Naarmate AI dieper wordt ingebed in pipelines, zal continue kwaliteit het model zijn dat bepaalt of AI in 2026 een enabler van betere software wordt of een bron van onvoorspelbare storingen. 

AI-adoptie afstemmen op echte kwaliteitsdoelen 

Zodra kwaliteit een continue activiteit wordt, is de volgende uitdaging begrijpen hoe AI de complexiteit die al aanwezig is in bedrijfssystemen vergroot. Het introduceren van AI-gegenereerde tests of AI-geschreven code in grote, onderling afhankelijke codebases vergroot het belang van weten hoe zelfs kleine wijzigingen het gedrag elders kunnen beïnvloeden. Kwaliteitsteams moeten kunnen traceren hoe AI-gestuurde outputs interageren met systemen die zich over vele jaren hebben ontwikkeld. 

Senior leiders leggen druk op teams om AI snel te adopteren, vaak zonder duidelijke afstemming op de problemen die AI zou moeten oplossen. Dit weerspiegelt de vroege dagen van testautomatisering, toen teams werd verteld te automatiseren zonder te begrijpen wat ze hoopten te bereiken. Het resultaat is vaak verspilde investering en opgeblazen testsuites die duur zijn om te onderhouden. 

De belangrijkste vraag die organisaties in 2026 gedwongen zullen worden te stellen is waarom ze AI willen gebruiken, met name het bepalen van de specifieke resultaten die ze willen verbeteren, de soorten risico's die ze willen verminderen, en het deel van het leveringsproces dat het meest kan profiteren van AI-ondersteuning. Wanneer teams beginnen met deze overwegingen in plaats van ze als bijzaken te behandelen, zal de adoptie van AI doelgericht worden in plaats van reactief. 

De veranderende rol van de tester in een AI-ondersteunde pipeline 

Deze verschuiving naar meer bewuste AI-adoptie verandert natuurlijk waar kwaliteitsprofessionals hun tijd aan besteden. Naarmate AI wordt ingebed in ontwikkelingspipelines, voeren testers niet langer alleen testcases uit of onderhouden ze. Ze fungeren steeds meer als beoordelaars die bepalen of AI-gegenereerde artefacten de kwaliteit daadwerkelijk versterken of nieuw risico introduceren. 

Naarmate AI-systemen tests beginnen te genereren en grote volumes resultaten analyseren, verschuiven testers van hands-on uitvoerders naar strategische besluitvormers die vormgeven hoe AI wordt gebruikt. Hun focus verschuift van het schrijven van individuele testcases naar het begeleiden van AI-gegenereerde output, het bepalen of het echte bedrijfsrisico's weerspiegelt en ervoor zorgen dat hiaten niet over het hoofd worden gezien. 

Deze uitbreiding van verantwoordelijkheid omvat nu het valideren van AI- en machine learning-modellen zelf. Testers moeten deze systemen onderzoeken op vooroordelen, hun besluitvormingspatronen uitdagen en bevestigen dat gedrag voorspelbaar blijft onder veranderende omstandigheden. Het gaat minder om het controleren van vaste regels en meer om het begrijpen van hoe lerenden systemen zich aan hun randen gedragen.  

Datakwaliteit wordt een hoeksteen van dit werk. Omdat slechte data direct leidt tot slechte AI-prestaties, beoordelen testers de pipelines die AI-modellen voeden, waarbij ze nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie verifiëren. Het begrijpen van de verbinding tussen gebrekkige data en gebrekkige beslissingen stelt teams in staat om problemen lang voordat ze productie bereiken te voorkomen.  

Hoewel AI testers in 2026 zeker niet zal vervangen, zal het hun rol blijven hervormen tot een rol die meer analytisch, interpretatief en contextgedreven is. De expertise die nodig is om AI verantwoord te begeleiden, is precies wat voorkomt dat organisaties in risico vervallen naarmate de adoptie versnelt – en wat uiteindelijk zal bepalen of AI het nastreven van continue kwaliteit versterkt of ondermijnt. 

Voorbereiden op 2026 

Naarmate deze verantwoordelijkheden uitbreiden, moeten organisaties het komende jaar benaderen met duidelijkheid over wat AI in staat zal stellen om langetermijnwaarde te leveren. De bedrijven die slagen, zullen degenen zijn die kwaliteit behandelen als een continue discipline die mensen, processen en technologie combineert, in plaats van iets dat kan worden geautomatiseerd.  

AI zal het testlandschap blijven hervormen, maar het succes hangt af van hoe goed organisaties automatisering in evenwicht brengen met menselijk oordeel. Degenen die continue kwaliteit in het hart van hun leveringscycli inbedden, zullen het beste gepositioneerd zijn om van experimenteren naar echte, duurzame waarde te gaan in 2026.