Co zmieniło się w jakości oprogramowania w 2026: pięć zmian, których nie da się odkręcić

Rok, w którym jakość przestała być sprawą wewnętrzną

Jeśli przez ostatni rok mieliście wrażenie, że ktoś coraz częściej pyta Was o dowody, to nie było wrażenie. Zamawiający dopisywał do umowy wymóg dokumentacji testowej, klient enterprise prosił o raport z niezależnego badania, audytor chciał zobaczyć proces obsługi luk, a Wasz zarząd pytał, co zmieniło się po roku płacenia za testy. Odpowiadanie na takie pytania stało się w 2026 roku osobną kompetencją i jeśli poświęciliście jej więcej czasu niż rok wcześniej, jesteście w licznym i dobrym towarzystwie.

Stąd teza, której ten tekst broni do ostatniego akapitu: najważniejsza zmiana 2026 roku nie jest technologiczna, jest dowodowa. Ten rok nie przyniósł przełomowych narzędzi. Przyniósł moment, w którym jakość przestała być sprawą wewnętrzną zespołu: nie wystarczy ją mieć, trzeba ją udowodnić komuś z zewnątrz. Kto w 2026 roku nauczył się produkować dowody, wchodzi w 2027 spokojnie. Kto nie, będzie je produkował pod presją terminu.

Zanim przejdziemy przez pięć zmian, spójrzcie na trzy liczby opisujące otoczenie, w którym układacie plan na przyszły rok.

Zmiana pierwsza: AI jest wszędzie, a zaufanie do niego spadło

Według raportu DORA State of AI-assisted Software Development 2025 od Google Cloud, opartego na odpowiedziach blisko 5 000 specjalistów technologicznych, 90 procent badanych używa AI w pracy, a ponad 80 procent uważa, że podniosło to ich produktywność. Ten sam raport podaje, że 30 procent ma niewielkie zaufanie do kodu wygenerowanego przez AI albo nie ma go wcale. Wasze zespoły korzystają więc masowo z narzędzia, któremu co trzecia osoba nie ufa, i to jest najtrafniejszy portret tego roku.

Stack Overflow Developer Survey 2025, w którym na pytania o AI odpowiedziało 33 662 uczestników, pokazuje to samo pęknięcie: 84 procent badanych używa albo planuje używać narzędzi AI, rok wcześniej 76 procent, ale przychylność wobec nich spadła z ponad 70 procent w latach 2023 i 2024 do około 60 procent w 2025. W tym samym badaniu 66 procent wskazuje jako frustrację rozwiązania, które są „prawie dobre, ale nie do końca”, a 45,2 procent przyznaje, że debugowanie kodu wygenerowanego przez AI zajmuje więcej czasu.

Co z tego wynika dla Waszego zespołu? Skoro zmian w kodzie jest więcej, a zaufanie do ich źródła spada, rośnie znaczenie dwóch rzeczy, które rzadko trafiają na konferencyjne slajdy: testu regresji i przeglądu kodu. Raport DORA 2025 od Google Cloud stawia tezę, że AI jest wzmacniaczem i powiększa istniejące mocne oraz słabe strony organizacji, więc chaotycznemu procesowi dołoży chaosu. Wątku AI nie rozwijamy tu szerzej, bo pisaliśmy osobno o tym, co dzieje się z metrykami DORA w erze AI, oraz o tym, co w AI dla QA już działa, a co jeszcze nie.

Zmiana druga: regulator dostał daty, Wy dostaliście terminy

Rozporządzenie o cyberodporności, czyli Cyber Resilience Act (rozporządzenie (UE) 2024/2847), według Komisji Europejskiej weszło w życie 10 grudnia 2024 roku, obowiązek raportowania aktywnie wykorzystywanych luk stosuje się od 11 września 2026 roku, a główne obowiązki od 11 grudnia 2027 roku. Pierwsza z tych dat już minęła: jeśli Wasze produkty zawierają elementy cyfrowe, raportowanie luk to dziś obowiązek, nie punkt w planie. Producenci muszą uwzględniać cyberbezpieczeństwo od projektowania po utrzymanie i obsługiwać luki przez cały cykl życia produktu, a część produktów o wyższym ryzyku przejdzie ocenę jednostki notyfikowanej przed wejściem na rynek UE.

Druga linia terminów to dostępność. Jak przypomina EY Polska, ustawa z dnia 26 kwietnia 2024 roku o zapewnianiu spełniania wymagań dostępności niektórych produktów i usług obowiązuje od 28 czerwca 2025 roku i obejmuje między innymi handel elektroniczny oraz bankowość detaliczną; wyłączeni są mikroprzedsiębiorcy, ale nie firmy Waszej wielkości. To polskie wdrożenie dyrektywy (UE) 2019/882, którą według Komisji Europejskiej państwa członkowskie miały przenieść do prawa krajowego do czerwca 2022 roku. Za niezgodność grożą kary finansowe, a w skrajnym wypadku zakaz świadczenia usługi.

Jeżeli dochodzi do tego regulacja sektorowa, na przykład finansowa, sprawdźcie, kto musi zlecić testy niezależne i dlaczego, bo wymóg niezależności badania pojawia się w coraz większej liczbie przepisów. Z naszego doświadczenia najtańszy moment na spełnienie takich wymagań to kwartał przed terminem, nie tydzień. Planując Wasz 2027 rok, zarezerwujcie czas na testy bezpieczeństwa i testy dostępności, zanim zapyta o nie ktoś spoza Waszej firmy, a przy dostępności zacznijcie od badania, nie od dokumentu: opisywaliśmy już, jak napisać deklarację dostępności uczciwie, a nie z szablonu.

Zmiana trzecia: nie wystarczy mieć jakość, trzeba ją udowodnić

To jest sedno roku. Dowód jakości miał w 2026 roku trzech adresatów i każdy z nich może w 2027 zapukać do Was. Pierwszy to regulator, który nie pyta, czy testujecie, tylko czy potraficie pokazać proces i wyniki. Drugi to zamawiający, publiczny i enterprise, który coraz częściej wpisuje dokumentację testową oraz raport niezależnego badania wprost do umowy. Trzeci siedzi najbliżej: to Wasz zarząd, który podpisał budżet i chce zobaczyć, co z niego wynikło.

Ustalmy, czym dowód jest, a czym nie. Dowodem jest dokumentacja testowa z historią wykonania, raport z badania wykonanego przez firmę spoza organizacji producenta oraz metryka z wartością wyjściową i trendem. Dowodem nie jest deklaracja, slajd z zielonymi kafelkami ani zapewnienie, że zespół testuje wszystko. U naszych klientów coraz częstszym powodem kontaktu jest wymóg prawny, że testy musi wykonać firma niezależna od producenta, a w projekcie dla ChaosGears z branży medycznej pierwszym zadaniem była budowa dokumentacji testowej i odbiorczej, bo bez niej procedury odbiorcze nie mogły ruszyć.

Skalę tej zmiany najlepiej widać w zakupach. Jeśli sprzedajecie do sektora publicznego, zobaczcie, jak sektor publiczny kupuje testy, bo umowa z wymaganiami dowodowymi to już standard, nie wyjątek. Jeśli dotyczy Was wymóg niezależności, sprawdźcie, co trzeba udokumentować przy testach niezależnych. A jeśli nie wiecie, od czego zacząć, dobrym pierwszym krokiem bywa audyt procesów QA: prowadziliśmy taki projekt dla PKO BP, obejmujący strategię jakości dla całej organizacji, audyt istniejących procesów i warsztaty dla zespołów, i regularnie okazuje się, że dowody u Was istnieją, tylko nikt nie potrafi ich odnaleźć na czas.

Zmiana czwarta: pieniądze zaczęły pytać o liczby

Według World Quality Report 2025 od Capgemini, badania obejmującego ponad 2 000 przedstawicieli kadry kierowniczej wyższego szczebla z 22 krajów i 10 sektorów, średni raportowany wzrost produktywności dzięki generatywnej AI w inżynierii jakości wynosi 19 procent, ale jedna trzecia organizacji zgłasza korzyści minimalne. Obie grupy kupowały podobne narzędzia. Różnica jest prozaiczna: bez metryki wyjściowej nie rozliczycie żadnego wdrożenia, a jeśli nikt nie zmierzył u Was punktu startu, korzyści wyjdą minimalne, bo nie będzie ich do czego porównać.

Jakie liczby przekonują? W naszej praktyce te, które łączą jakość z przychodem. W projekcie dla Argos, firmy e-commerce, regresja przed releasem skróciła się z 5 dni do 10 godzin, liczba błędów krytycznych na produkcji spadła o 46 procent, a konwersja wzrosła o 12 procent dzięki stabilnemu checkoutowi i płatnościom. Na rozmowie budżetowej ta ostatnia liczba robi większe wrażenie niż trzy pierwsze razem, bo zarząd szybciej rozumie konwersję niż pokrycie testami.

Tomasz Stelmach, CEO Quality Island, mówi o tym krótko: „Najdroższa jakość to ta, której nie potrafisz pokazać. Jeśli po roku pracy nikt w firmie nie umie powiedzieć, co się przez testy zmieniło, następny budżet na jakość będzie mniejszy, i nie będzie to wina testerów.” Trudno o krótsze streszczenie tego, co w 2026 roku usłyszało od swoich CFO wiele zespołów QA, zwykle z arkuszem kalkulacyjnym na stole.

Zanim ktoś zada Wam pytanie o zwrot z jakości, przygotujcie odpowiedź: zestawiliśmy trzy metryki jakości, które zarząd rozumie bez tłumacza, a gdy rozmowa zejdzie na koszty, lepiej żebyście wiedzieli, ile kosztują testy oprogramowania, zanim odpowie za Was dział zakupów.

Zmiana piąta: skala utknęła na pilotażu

Ten sam World Quality Report 2025 od Capgemini podaje, że niemal 90 procent organizacji wdraża generatywną AI w inżynierii jakości, ale tylko 15 procent na skalę całej organizacji: 43 procent zostaje na eksperymentach, a 30 procent na pojedynczych przypadkach użycia. Bariery w tym samym badaniu brzmią znajomo: ryzyko prywatności danych wskazuje 67 procent, złożoność integracji 64 procent, a brak kompetencji z zakresu AI i uczenia maszynowego 50 procent, dokładnie tyle samo co w 2024 roku. Jeśli Wasz pilotaż utknął między eksperymentem a skalą, macie liczne towarzystwo.

Z perspektywy sal konferencyjnych najszybciej skalującym się artefaktem 2026 roku nie była automatyzacja testów, tylko slajd o pilotażu AI, który co kwartał wracał na agendę z nową, równie pogodną datą startu. Z barier wymienionych wyżej najłatwiej ruszyć ostatnią. Widzimy w firmach, które szkolimy, że pilotaż nabiera tempa dopiero wtedy, gdy ktoś w Waszym zespole potrafi ocenić wynik narzędzia, a nie tylko je uruchomić; przeszkoliliśmy ponad 2 500 specjalistów i kompetencje wychodzą taniej niż kolejna licencja. Terminy najbliższych grup znajdziecie w kalendarzu szkoleń.

Nasza perspektywa: co zrobić w listopadzie, żeby wejść w 2027 bez niespodzianek

Na koniec stanowisko, nie neutralny przegląd. Z naszego doświadczenia w 2027 rok najspokojniej wchodzą firmy, które traktują dowód jakości jak produkt: ma odbiorcę, format i termin. Nie zaczynajcie od zakupu narzędzi, zacznijcie od pytania, kto i o co Was zapyta. Nie piszcie deklaracji dostępności przed audytem. Nie odkładajcie Cyber Resilience Act, bo grudzień 2027 w planowaniu enterprise to praktycznie jutro. I nie wierzcie, że automatyzacja obroni się sama: z naszych ponad 450 000 napisanych testów automatycznych widzimy, że jako pierwsze psują się testy, których wyników nikt nie czyta.

Źródło: opracowanie własne Quality Island, praktyka przygotowania zespołów do audytów i odbiorów.

Jeśli wolicie posłuchać, jak z tymi samymi pytaniami radzą sobie inne zespoły, zapraszamy na prowadzoną przez Quality Island konferencję Testing Ground: dobrze tam widać, że pytanie „skąd wiecie, że to działa” słyszy dziś cała branża, nie tylko Wy.

Powiązane na Strefie QA

• Trzy metryki jakości, które CFO rozumie bez tłumacza
• Zanim zapłacicie za AI w testowaniu: siedem pytań, które oszczędzą wam kwartał
• Deklaracja dostępności: jak ją napisać uczciwie po audycie, a nie z szablonu

Źródła:

• Google Cloud, DORA State of AI-assisted Software Development, 2025. Stąd wzięliśmy dane o 90 procent używających AI, 30 procent bez zaufania do kodu z AI oraz tezę o AI jako wzmacniaczu organizacji.
• Stack Overflow, Developer Survey 2025, sekcja AI, 2025. Stąd pochodzą dane o 84 procent użycia narzędzi AI, spadku przychylności do około 60 procent i 66 procent frustracji rozwiązaniami „prawie dobrymi”.
• Komisja Europejska, Cyber Resilience Act, rozporządzenie (UE) 2024/2847, 2024. Stąd daty: wejście w życie 10 grudnia 2024 roku, raportowanie luk od 11 września 2026 roku, główne obowiązki od 11 grudnia 2027 roku.
• Capgemini, World Quality Report 2025, 2025. Stąd liczby o skali wdrożeń generatywnej AI w inżynierii jakości, wzroście produktywności o 19 procent i barierach adopcji.
• EY Polska, Nowe obowiązki usługodawców, producentów, importerów i dystrybutorów, 2025. Stąd zakres i termin obowiązywania polskiej ustawy o dostępności z 26 kwietnia 2024 roku.
• Komisja Europejska, European Accessibility Act, dyrektywa (UE) 2019/882, 2019. Stąd termin wdrożenia dyrektywy do prawa krajowego do czerwca 2022 roku oraz zakres objętych produktów i usług.