Dai "incubi" ERP ai flussi di lavoro agentici: la tabella di marcia di Tricentis per le aziende "AI-first"

Tricentis, una piattaforma per il testing del software, ha recentemente svelato la sua visione per il futuro dell'ingegneria della qualità basata sull'intelligenza artificiale durante l'evento Transform a Londra. Questo annuncio segna un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende affronteranno lo sviluppo, il testing e l'implementazione del software nell'era dell'IA. L'azienda mira a trasformare l'ingegneria della qualità in una disciplina strategica guidata da sistemi intelligenti e autonomi. Il fulcro della nuova strategia di Tricentis prevede un'area di lavoro IA unificata e un ecosistema agentico. Questo sistema integrato combina gli agenti IA di Tricentis, i server Model Context Protocol (MCP) e i servizi della piattaforma IA. L'obiettivo è quello di stabilire un hub centralizzato per la gestione della qualità al ritmo accelerato dell'innovazione moderna. Questo approccio affronta la crescente complessità e il volume di codice generato tramite l'IA generativa, che i metodi di testing tradizionali faticano a gestire. Questo cambiamento avrà un impatto significativo sulle grandi organizzazioni che dipendono da complessi stack tecnologici, alcuni dei quali potrebbero avere decenni. L'azienda sottolinea la capacità di eseguire test sia sulle tecnologie legacy che su quelle nuove. Le tecnologie di IA agentica mirano a generare ed eseguire test e ad apprendere continuamente dai risultati per migliorare l'affidabilità e ridurre i rischi. Il Rapporto sulla Trasformazione della Qualità di Tricentis del 2025 indica che il 63% delle organizzazioni implementa codice senza testarlo completamente e oltre l'80% segnala impatti finanziari superiori a 500.000 dollari all'anno a causa di difetti software. Tricentis sta affrontando una sfida cruciale, poiché le risposte "sbagliate" nell'IA non sono necessariamente bug, ma piuttosto punti dati che richiedono approcci diversi rispetto alle correzioni software tradizionali. L'attenzione dell'azienda sulle soluzioni di testing basate sull'IA evidenzia la necessità di apprendimento e adattamento continui di fronte a paradigmi di sviluppo software sempre più complessi.