TestMu AI (antes LambdaTest), la plataforma de ingeniería de calidad de IA agéntica, publicó hoy el informe State of AI in Quality Engineering 2026 (Estado de la IA en la ingeniería de calidad 2026).
El estudio revela que el 81% de los equipos de desarrollo de software han integrado código o pruebas generadas por IA que no comprendían del todo, y el 44% reconoce un aumento de defectos no detectados o incidentes de producción a medida que ha crecido el código escrito por IA. Actualmente, la IA escribe gran parte del código y muchas de las pruebas, pero la mayoría de los equipos aún verifican ese trabajo con una persona a posteriori o con otro modelo de IA.
El 97% de los equipos encuestados ya utilizan IA en las pruebas o planean hacerlo. Para la mayoría de ellos, la pregunta clave es cómo se verifican el código y las pruebas generadas por IA antes de su lanzamiento.
Conclusiones
Principales conclusiones del informe «State of AI in Quality Engineering 2026»:
La brecha de verificación: Solo el 41% de los equipos realizan alguna comprobación automatizada del código escrito por IA antes de la integración; la mayoría confía en la revisión manual (55%) o en una entrega a control de calidad después de que se haya escrito el código (51%). Los equipos que no realizan pruebas de integración continua independientes observan un aumento más frecuente de los defectos no detectados (49%) que los equipos que sí las realizan (38%).
Los desarrolladores son los más expuestos: El 93% de los desarrolladores han integrado respuestas de IA que no comprendían del todo.
La calificación de IA mediante IA amplía la brecha: Los equipos que utilizan un modelo para calificar a otro (LLM-as-a-judge) integran regularmente respuestas de IA que no entienden con el doble de frecuencia que otros equipos (29% frente al 15%). Las pruebas generadas por IA son «casi correctas, pero no del todo» en una mediana del 65% de las veces.sta a incidentes para errores de IA.
Fuente: www.prnewswire.com
