২০২৬ সালে AI কীভাবে সফটওয়্যার টেস্টিং এবং কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিংকে নতুন আকার দেবে

২০২৫ সালে জেনারেটিভ এআই অসাধারণ গতিতে সফটওয়্যার টিমগুলোতে প্রবেশ করেছে, তবুও বেশিরভাগ সংস্থা এখন বুঝতে পারছে যে প্রাথমিক পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে বাস্তব মূল্যে রূপান্তরিত করা প্রচারণায় প্রাথমিকভাবে পরামর্শ দেওয়ার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন।   

ক্যাপজেমিনির ওয়ার্ল্ড কোয়ালিটি রিপোর্ট ২০২৫ দেখেছে যে প্রায় ৯০ শতাংশ সংস্থা এখন তাদের কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিং প্রক্রিয়ায় জেনারেটিভ এআই পাইলটিং বা স্থাপন করছে, তবুও মাত্র ১৫ শতাংশ কোম্পানি-ব্যাপী রোলআউটে পৌঁছেছে। বাকিরা প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, ধারণার প্রমাণ, সীমিত স্থাপন বা পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে তাদের পথ খুঁজে বের করছে যা কখনও সঠিকভাবে স্কেল করে না।  

উত্তেজনা এবং স্থাপনার মধ্যে এই ব্যবধান একটি সহজ সত্যের দিকে নির্দেশ করে: শুধুমাত্র গতি এবং নতুনত্ব মানসম্পন্ন সফটওয়্যার সরবরাহ করার জন্য যথেষ্ট নয়। এআই যেভাবে টিমগুলো পরীক্ষা সম্পর্কে চিন্তা করে তা পরিবর্তন করছে, সংস্থাগুলোকে ইচ্ছাকৃতভাবে সেই ভিত্তি তৈরি করতে হবে যা ২০২৬ সালে এআই-সমর্থিত কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিংকে স্কেলযোগ্য করে তুলবে। 

গতি মানে মান নয় 

অনেক টিম এআই-এর প্রতি আকৃষ্ট হয় কারণ এটি অসাধারণ গতিতে টেস্ট এবং কোড তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমি দেখেছি মানুষ একটি Swagger ডকুমেন্ট এআই মডেলে ফিড করে কয়েক মিনিটের মধ্যে একটি API টেস্ট স্যুট তৈরি করে। তবে, টেস্টগুলো পর্যালোচনা করার পরে, আমরা দেখতে পারি যে সেই ফলাফলগুলোর মধ্যে কতগুলো ত্রুটিপূর্ণ বা অতিরিক্ত-ইঞ্জিনিয়ারড ছিল।  

যখন টিমগুলো এই স্তরের মান পর্যালোচনা একেবারে শেষ পর্যন্ত ছেড়ে দেয়, তারা প্রায়শই খুব দেরিতে আবিষ্কার করে যে সামনে অর্জিত গতি এআই যা তৈরি করেছে তা পুনরায় কাজ করতে ব্যয় করা সময় দ্বারা অফসেট হয়ে যায়। এবং অবাক হওয়ার কিছু নেই, এই প্যাটার্নটি সাধারণ হয়ে উঠছে কারণ এআই জেনারেশন ত্বরান্বিত করতে পারে, কিন্তু এটি নিশ্চিত করতে পারে না যে এটি যা তৈরি করে তা অর্থবহ।  

এটি শর্তগুলো হ্যালুসিনেট করতে পারে, ডোমেইন প্রসঙ্গ উপেক্ষা করতে পারে বা এমনকি এজ কেসগুলো ভুল ব্যাখ্যা করতে পারে। এবং প্রতিটি পর্যায়ে শক্তিশালী তদারকি ছাড়া, টিমগুলো শেষ পর্যন্ত এমন কোড স্থাপন করে যা বৃহৎ সংখ্যক টেস্ট পাস করেছে কিন্তু অগত্যা সঠিক টেস্ট নয়। 

২০২৬ সালে, এটি সংস্থাগুলোকে এআই-উৎপন্ন আর্টিফ্যাক্টগুলোর জন্য বিশেষভাবে তৈরি মান পর্যালোচনা ফ্রেমওয়ার্ককে অগ্রাধিকার দিতে ঠেলে দেবে, পরীক্ষাকে ভলিউম-চালিত থেকে মূল্য-চালিত অনুশীলনে স্থানান্তরিত করবে। এখানেই ক্রমাগত মানের ধারণা ক্রমবর্ধমানভাবে অপরিহার্য হয়ে উঠবে। 

ক্রমাগত মান 

কোয়ালিটি ইঞ্জিনিয়ারিং একটি শব্দ হিসাবে কখনও কখনও এই ধারণা দিতে পারে যে মান এমন কিছু যা টুলস দ্বারা বা একটি স্বতন্ত্র ইঞ্জিনিয়ারিং ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা হয় যা একেবারে শেষে বিবেচনা করা হয়। ক্রমাগত মান একটি বিস্তৃত এবং আরও বাস্তবসম্মত দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করে; এটি এই ধারণা যে মান কোডের একটি লাইন লেখার অনেক আগে শুরু হয় এবং একটি রিলিজ লাইভ হওয়ার অনেক পরেও অব্যাহত থাকে।  

পরীক্ষাকে চূড়ান্ত গেট হিসাবে বিবেচনা করার পরিবর্তে, প্রতিটি পর্যায়ে মান পরীক্ষা স্থাপন করা ডিজাইন, পরিকল্পনা এবং স্থাপত্য আলোচনায় মান-কেন্দ্রিক কথোপকথন একীভূত করে। এই ক্রমাগত প্রক্রিয়া পরিবর্তে ডেটা, ঝুঁকি এবং ফলাফলের চারপাশে প্রত্যাশা তাড়াতাড়ি সেট করে, যাতে এআই টুলস টেস্ট বা বিশ্লেষণ তৈরি করার সময়, টিমগুলো ইতিমধ্যে ভাল কী দেখায় তার সাথে সারিবদ্ধ থাকে।  

এই পদ্ধতি DevOps-এ ব্যবহৃত পরিচিত ইনফিনিটি লুপের সাথে প্রতিফলিত হয়। পরীক্ষা, বৈধতা এবং উন্নতি কখনও বিচ্ছিন্নভাবে বসে না। তারা ডেলিভারি লাইফসাইকেলের মাধ্যমে প্রবাহিত হয়, সিস্টেমগুলোর স্থিতিস্থাপকতা ধারাবাহিকভাবে শক্তিশালী করে; যখন সংস্থাগুলো এই মানসিকতা গ্রহণ করে, এআই মানের একটি অবদানকারী হয়ে ওঠে বাধা হওয়ার পরিবর্তে। 

এআই পাইপলাইনগুলোতে আরও গভীরভাবে এম্বেড হওয়ার সাথে সাথে, ক্রমাগত মান সেই মডেল হবে যা নির্ধারণ করবে এআই ২০২৬ সালে আরও ভাল সফটওয়্যারের সক্ষমকারী হয়ে উঠবে নাকি অপ্রত্যাশিত ব্যর্থতার উৎস হবে। 

প্রকৃত মান লক্ষ্যের সাথে এআই গ্রহণ সংযুক্ত করা 

একবার মান একটি ক্রমাগত কার্যকলাপ হয়ে উঠলে, পরবর্তী চ্যালেঞ্জ হল বোঝা যে এআই কীভাবে এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমগুলোতে ইতিমধ্যে উপস্থিত জটিলতা বাড়ায়। বড়, আন্তঃনির্ভরশীল কোডবেসগুলোতে এআই-উৎপন্ন টেস্ট বা এআই-লিখিত কোড প্রবর্তন করা এটি জানার গুরুত্ব বাড়ায় যে এমনকি ছোট পরিবর্তনগুলো অন্যত্র আচরণকে কীভাবে প্রভাবিত করতে পারে। কোয়ালিটি টিমগুলোকে ট্রেস করতে সক্ষম হতে হবে যে এআই-চালিত আউটপুটগুলো বহু বছর ধরে বিকশিত সিস্টেমগুলোর সাথে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে। 

সিনিয়র নেতারা এআই দ্রুত গ্রহণ করার জন্য টিমগুলোর উপর চাপ দিচ্ছেন, প্রায়শই এআই কোন সমস্যা সমাধান করবে তা নিয়ে স্পষ্ট সংযুক্তি ছাড়াই। এটি টেস্ট অটোমেশনের প্রথম দিকের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, যখন টিমগুলোকে তারা কী অর্জন করতে চায় তা না বুঝেই অটোমেট করতে বলা হয়েছিল। ফলাফল হল প্রায়শই নষ্ট বিনিয়োগ এবং স্ফীত টেস্ট স্যুট যা রক্ষণাবেক্ষণ করতে ব্যয়বহুল। 

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন যা সংস্থাগুলোকে ২০২৬ সালে জিজ্ঞাসা করতে বাধ্য করা হবে তা হল কেন তারা এআই ব্যবহার করতে চায়, বিশেষ করে তারা যে নির্দিষ্ট ফলাফলগুলো উন্নত করতে চায়, তারা যে ধরনের ঝুঁকি কমাতে চায় এবং ডেলিভারি প্রক্রিয়ার যে অংশ এআই সমর্থন থেকে সবচেয়ে বেশি লাভবান হবে তা নির্ধারণ করা। যখন টিমগুলো এই বিবেচনাগুলো দিয়ে শুরু করে সেগুলোকে পরের চিন্তা হিসাবে বিবেচনা করার পরিবর্তে, এআই-এর গ্রহণ প্রতিক্রিয়াশীল হওয়ার পরিবর্তে উদ্দেশ্যমূলক হয়ে উঠবে। 

একটি এআই-সক্ষম পাইপলাইনে পরীক্ষকের বিকশিত ভূমিকা 

আরও ইচ্ছাকৃত এআই গ্রহণের দিকে এই স্থানান্তর স্বাভাবিকভাবেই কোয়ালিটি পেশাদাররা তাদের সময় কীসে ব্যয় করে তা পরিবর্তন করে। এআই ডেভেলপমেন্ট পাইপলাইনে এম্বেড হওয়ার সাথে সাথে, পরীক্ষকরা আর কেবল টেস্ট কেস সম্পাদন বা রক্ষণাবেক্ষণ করছে না। তারা ক্রমবর্ধমানভাবে মূল্যায়নকারী হিসাবে কাজ করে যারা নির্ধারণ করে এআই-উৎপন্ন আর্টিফ্যাক্টগুলো প্রকৃতপক্ষে মান শক্তিশালী করে নাকি নতুন ঝুঁকি প্রবর্তন করে। 

এআই সিস্টেমগুলো টেস্ট তৈরি করতে এবং ফলাফলের বড় ভলিউম বিশ্লেষণ করতে শুরু করার সাথে সাথে, পরীক্ষকরা হাতে-কলমে এক্সিকিউটর থেকে কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের দিকে চলে যায় যারা এআই কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা আকার দেয়। তাদের ফোকাস পৃথক টেস্ট কেস লেখা থেকে এআই-উৎপন্ন আউটপুট গাইড করার দিকে স্থানান্তরিত হয়, নির্ধারণ করা যে এটি প্রকৃত ব্যবসায়িক ঝুঁকি প্রতিফলিত করে কিনা এবং ফাঁকগুলো উপেক্ষা করা হয় না তা নিশ্চিত করা। 

দায়িত্বের এই সম্প্রসারণ এখন এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলোকে নিজেই বৈধ করা অন্তর্ভুক্ত করে। পরীক্ষকদের অবশ্যই এই সিস্টেমগুলো পক্ষপাতের জন্য পরীক্ষা করতে হবে, তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্যাটার্নগুলোকে চ্যালেঞ্জ করতে হবে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে আচরণ পরিবর্তনশীল অবস্থার অধীনে পূর্বাভাসযোগ্য থাকে। এটি স্থির নিয়ম পরীক্ষা করা সম্পর্কে কম এবং লার্নিং সিস্টেমগুলো তাদের প্রান্তে কীভাবে আচরণ করে তা বোঝার বিষয়ে বেশি।  

ডেটা কোয়ালিটি এই কাজের একটি ভিত্তি হয়ে ওঠে। যেহেতু দুর্বল ডেটা সরাসরি দুর্বল এআই পারফরম্যান্সের দিকে নিয়ে যায়, পরীক্ষকরা এআই মডেলগুলোকে ফিড করা পাইপলাইনগুলো মূল্যায়ন করে, নির্ভুলতা, সম্পূর্ণতা এবং সঙ্গতি যাচাই করে। ত্রুটিপূর্ণ ডেটা এবং ত্রুটিপূর্ণ সিদ্ধান্তের মধ্যে সংযোগ বোঝা টিমগুলোকে প্রোডাকশনে পৌঁছানোর অনেক আগে সমস্যাগুলো প্রতিরোধ করতে দেয়।  

যদিও এআই অবশ্যই ২০২৬ সালে পরীক্ষকদের প্রতিস্থাপন করবে না, এটি তাদের ভূমিকাকে এমন একটিতে পুনর্গঠন করতে থাকবে যা আরও বিশ্লেষণাত্মক, ব্যাখ্যামূলক এবং প্রসঙ্গ চালিত। দায়িত্বশীলভাবে এআই গাইড করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা হল ঠিক যা সংস্থাগুলোকে গ্রহণ ত্বরান্বিত হওয়ার সাথে সাথে ঝুঁকিতে পড়া থেকে প্রতিরোধ করে – এবং যা শেষ পর্যন্ত নির্ধারণ করবে এআই ক্রমাগত মানের সাধনাকে শক্তিশালী করে নাকি দুর্বল করে। 

২০২৬-এর জন্য প্রস্তুতি 

এই দায়িত্বগুলো সম্প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে, সংস্থাগুলোকে আগামী বছরটি স্পষ্টতার সাথে নিয়ে আসতে হবে যে এআইকে দীর্ঘমেয়াদী মূল্য প্রদান করতে কী সক্ষম করবে। যে ব্যবসাগুলো সফল হবে তারা হবে যারা মানকে একটি ক্রমাগত শৃঙ্খলা হিসাবে বিবেচনা করে যা মানুষ, প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তিকে মিশ্রিত করে, এমন কিছু যা স্বয়ংক্রিয় করা যায় না।  

এআই পরীক্ষা ল্যান্ডস্কেপ পুনর্গঠন করতে থাকবে, কিন্তু এর সাফল্য নির্ভর করে সংস্থাগুলো অটোমেশনকে মানবিক বিচারের সাথে কতটা ভালভাবে ভারসাম্য রাখে তার উপর। যারা তাদের ডেলিভারি সাইকেলের হৃদয়ে ক্রমাগত মান এম্বেড করে তারা ২০২৬ সালে পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে প্রকৃত, টেকসই মূল্যে যেতে সর্বোত্তমভাবে অবস্থানে থাকবে।