(articolo redatto da Pierluca Pierro)
Di cosa parleremo
Questo è il quarto e ultimo articolo della serie su come “Governare la trasformazione del testing – Dal processo manuale all’automazione industriale con GenAI”.
Nei precedenti contributi ho descritto i risultati (–70% sui tempi), l’architettura del modello a due livelli e l’impatto sulla crescita delle competenze del team.
In questo articolo affronto il tema che tiene insieme tutto il resto: la governance del processo.
La pianificazione: un processo dinamico e data-driven
La tecnologia accelera l’esecuzione. Ma solo la governance garantisce il valore.
Senza un framework di pianificazione e controllo strutturato, l’automazione diventa un’attività opportunistica. Si automatizza ciò che è facile, non ciò che serve. Si producono script che nessuno mantiene. Si perde il controllo della copertura, della qualità e della capacità produttiva.
Nel modello DLGGM, l’automazione è gestita come un workstream di progetto a tutti gli effetti. La pianificazione si basa su due variabili chiave:
- la capacità del team
- il livello di copertura funzionale da raggiungere.
La capacità viene stimata considerando le risorse disponibili su entrambi i livelli, il tempo medio di produzione per test e il tempo medio di stabilizzazione tecnica. Questo consente di definire un throughput realistico e sostenibile.
In parallelo, viene definito un target di copertura in termini di percentuale di funzionalità critiche o test case prioritari da automatizzare entro un orizzonte temporale dato. Il backlog dei test candidati all’automazione viene poi prioritizzato secondo una logica risk-based: i casi ad alto impatto e alta probabilità di failure vengono automatizzati per primi, anche quando sono più complessi. Questo rende le decisioni di copertura difendibili verso gli stakeholder, collegando direttamente l’automazione alla riduzione del rischio residuo.
Il controllo del processo si appoggia su KPI specifici: percentuale di copertura automatizzata rispetto al pianificato, tempo medio di stabilizzazione tecnica, success rate delle esecuzioni automatiche, numero di failure ricorrenti, tempo medio di risoluzione delle anomalie. Questi indicatori permettono di misurare efficienza, qualità e stabilità del processo.
Le dashboard aggregano i dati in tempo reale e li rendono disponibili ai coordinatori di progetto e al Project Manager. Il monitoraggio continuo consente di rilevare tempestivamente eventuali scostamenti dal piano e di attivare azioni correttive: riallocazione delle risorse, revisione delle priorità, aggiornamento degli standard tecnici.
La pianificazione non è un esercizio statico iniziale. È un processo dinamico e data-driven. L’automazione viene gestita con gli stessi principi di controllo, misurazione e intervento che caratterizzano il project management strutturato.
Il ruolo del Project Manager
In questo contesto, il Project Manager assume una funzione di governance centrale. La GenAI accelera la produzione tecnica, ma la velocità non equivale automaticamente a valore per il cliente. Il rischio è concentrarsi su ciò che è tecnicamente possibile trascurando le priorità di business.
Il PM supervisiona l’allineamento tra capacità tecnologica e obiettivi strategici, orientando le attività di automazione secondo rischio, impatto sulle release e valore generato.
Il PM promuove l’adozione degli strumenti GenAI-based assicurando che il loro utilizzo sia coerente con il piano di progetto, i KPI e le milestone contrattuali.
Il PM agisce come facilitatore del cambiamento, garantendo sostenibilità operativa e coerenza con la capacità pianificata. Una governance efficace richiede monitoraggio basato su KPI, controllo del workload e una visione realistica degli obiettivi.
La dimensione Lean
Il modello integra principi Lean di riduzione degli sprechi, standardizzazione e miglioramento continuo. Gli sprechi osservati non sono episodi isolati: si accumulano e rallentano il flusso. Test automatici inefficaci che consumano capacità senza generare valore. Pianificazione sbilanciata tra primo e secondo livello che crea code e tempi di attesa. Manutenzione reattiva che erode la fiducia nell’automazione. Perdita di conoscenza funzionale durante il passaggio tra livelli.
Il modello DLGGM affronta ciascuno di questi sprechi con meccanismi strutturali. Tutti i tester partecipano alla raccolta strutturata di suggerimenti di miglioramento. Le proposte vengono inserite in un backlog dedicato, valutate per impatto e integrate nel framework comune. Le retrospettive tecniche e le root cause analysis trasformano le criticità in opportunità di evoluzione del processo.
Conclusione
Ho formalizzato l’intero modello in un articolo sottomesso al Project Management Institute per la revisione e pubblicazione.
La maturità organizzativa non si misura dal numero di test automatizzati. Si misura dalla capacità di integrare automazione, competenze e controllo in un sistema coerente e sostenibile.
In un contesto basato sulla GenAI, la tecnologia accelera l’esecuzione. Ma solo la governance garantisce il valore.
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