(articolo redatto da Pierluca Pierro)
Di cosa parleremo
Questo contributo è la terza parte di una serie di quattro post blog su come “Governare la trasformazione del testing – Dal processo manuale all’automazione industriale con GenAI”. La serie è basata su un contributo sottomesso al Project Management Institute e nasce da un’esperienza concreta di trasformazione del software testing in contesto enterprise.
Dopo aver raccontato i risultati ottenuti con il progetto di test automation e aver approfondito l’architettura organizzativa che ha reso possibile quel risultato, arriviamo al punto forse più importante dell’intero percorso: le persone.
Le persone e le competenze
La parte più complessa della trasformazione non è stata tecnologica. È stata far evolvere le competenze delle persone alla stessa velocità del processo.
Quando abbiamo introdotto il modello GenAI-based nel processo di testing, la prima reazione del team non è stata entusiasmo. È stata incertezza. I tester manuali — professionisti con anni di esperienza nel dominio applicativo — hanno percepito l’automazione come una minaccia alla propria rilevanza professionale.
La realtà si è dimostrata opposta.
Le persone: da esecutrici a produttrici di automazione
Nel modello DLGGM, i tester manuali sono diventati il motore della produzione automatizzata. Non scrivendo codice — ma utilizzando il Recorder e il supporto della GenAI per trasformare la propria conoscenza funzionale in script eseguibili. Il passaggio da esecutori manuali a produttori di automazione ha rappresentato un salto qualitativo nella loro autonomia operativa e nella loro capacità di contribuire attivamente al flusso di lavoro.
L’evoluzione non è stata né immediata né esclusivamente tecnica. È stata costruita per fasi successive, allineate alla maturità delle persone coinvolte. Formazione, mentoring, empowerment progressivo. Ogni fase ha richiesto tempo, ma i risultati sono strutturali.
Oggi tutto il team è qualificato per la produzione automatizzata. La percentuale di test prodotti autonomamente dal primo livello cresce costantemente. Il tempo di mentoring per le nuove risorse si è ridotto in modo significativo. E la capacità operativa complessiva del team è aumentata.
Sistemi GenAI come acceleratori
In parallelo, il secondo livello ha consolidato competenze avanzate nei sistemi GenAI, non solo come strumenti di supporto al codice ma come acceleratori dell’analisi tecnica, dell’ottimizzazione e del quality control. L’integrazione sistematica della GenAI nei processi di industrializzazione ha richiesto una capacità matura di interpretare i suggerimenti generati, valutare criticamente le proposte automatiche e governare le decisioni tecniche.
Il nuovo processo ha prodotto una maggiore specializzazione in entrambi i ruoli e, in parallelo, ha definito un percorso evolutivo chiaro che consente alle risorse di primo livello di progredire verso le responsabilità del secondo. Questo ha innalzato il livello tecnico complessivo del team, rafforzando la resilienza organizzativa e riducendo la dipendenza da singole competenze chiave.
La crescita delle competenze è stata pianificata e monitorata attraverso indicatori misurabili: numero di risorse qualificate per l’automazione, percentuale di test prodotti autonomamente, riduzione del tempo medio di mentoring, incremento della capacità lavorativa del team. L’analisi di queste metriche ha evidenziato non solo un miglioramento dell’efficienza operativa, ma una crescita strutturale della maturità organizzativa.
Conclusione
La GenAI non sostituisce le competenze. Le amplifica. Ma solo quando il processo è disegnato per consentirlo. Se si introduce l’AI in un team senza ripensare ruoli, responsabilità e percorsi di crescita, il risultato è confusione accelerata, non trasformazione.
Questa trasformazione non può essere considerata un’iniziativa puramente tecnica. È una capability strategica sostenibile nel tempo.
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