Trendy w automatyzacji testów 2026: co wdrożyć najpierw

Czas czytania: około 13 minut

Zestawienie odświeżone we wrześniu 2026 roku. Zamiast listy modnych haseł dostajecie sześć kierunków, które mają pokrycie w danych z raportów branżowych, dokumentacji narzędzi i przepisów, razem z odpowiedzią na pytanie, co zrobić z nimi w przyszłym kwartale.

Jeśli planujecie budżet szkoleniowy albo wybór narzędzi na 2027 rok, ten tekst oszczędzi Wam kilku spotkań, na których każdy przynosi inny artykuł o przyszłości testowania.

Spis treści

Trendy w automatyzacji testów w 2026 roku w skrócie
Co zmieniło się od poprzedniej wersji tego zestawienia
Trend 1: generatywna AI w codziennej pracy testera
Trend 2: agenci testowi i protokół MCP
Trend 3: Playwright jako drugi standard obok Selenium
Trend 4: bezpieczeństwo w pipeline i łańcuch dostaw
Trend 5: dostępność testowana automatycznie, bo wymaga tego prawo
Trend 6: nowe kompetencje i certyfikaty dla testera
Czego nie przeceniać, czyli liczby, które studzą entuzjazm
Jak wybrać trend dla Waszego zespołu

Trendy w automatyzacji testów w 2026 roku w skrócie

W trzech zdaniach

Automatyzacja testów w 2026 roku przesuwa się od pisania skryptów w stronę nadzorowania narzędzi, które skrypty piszą, uruchamiają i naprawiają. Jednocześnie rośnie znaczenie testów, których wymaga prawo i ryzyko: bezpieczeństwa łańcucha dostaw i dostępności cyfrowej. Wygrywają zespoły, które wdrażają jeden kierunek naraz i mierzą efekt, a nie te, które kupują wszystko.

Sześć trendów omawiamy w kolejności od najbardziej powszechnego do najbardziej specjalistycznego: generatywna AI w pracy testera, agenci testowi, Playwright obok Selenium, bezpieczeństwo w pipeline, automatyczne testy dostępności oraz nowe kompetencje i certyfikaty. Przy każdym znajdziecie dane, ocenę dojrzałości i pierwszy krok, który da się zrobić bez przebudowy całego procesu.

89%

organizacji pilotuje albo wdraża GenAI w jakości, World Quality Report 2025-26

15%

doszło do wdrożenia w skali całej firmy, ten sam raport

76,8%

specjalistów od testów korzysta z AI, State of Testing 2026

66%

programistów narzeka na odpowiedzi AI „prawie dobre”, Stack Overflow 2025

Co zmieniło się od poprzedniej wersji tego zestawienia

Pierwsza wersja tego artykułu powstała w marcu 2026 roku i wymieniała RPA, inteligentne testowanie oraz AIOps jako osobne trendy. Pół roku później część z nich się rozpuściła w szerszych kierunkach, a część okazała się tematem obok automatyzacji testów, a nie w jej środku. Uczciwe porównanie wygląda tak:

Kierunek	Marzec 2026	Wrzesień 2026
Testy bezpieczeństwa	osobny trend	zostaje, ale jako bezpieczeństwo w pipeline i łańcuch dostaw (trend 4)
Testowanie API	osobny trend	dziś standard, a nie trend; rozwija się razem z agentami (trend 2)
Sztuczna inteligencja	ogólnie	rozbita na dwa kierunki: GenAI w pracy testera i agenci testowi (trendy 1 i 2)
RPA	osobny trend	wypada: to automatyzacja procesów biznesowych, nie testów
Inteligentne testowanie	osobny trend	wchłonięte przez agentów, którzy sami wybierają i naprawiają testy
AIOps	osobny trend	wypada z listy testowej: to temat operacji IT, nie zespołu QA
Dostępność cyfrowa	brak	nowy trend, bo od 28 czerwca 2025 roku jest wymogiem prawnym (trend 5)
Certyfikaty i kompetencje AI	brak	nowy trend, bo ISTQB wydał dwa sylabusy o AI (trend 6)

Zestawienia trendów starzeją się szybciej niż frameworki, które opisują, więc jeśli za pół roku ten tekst znów będzie wymagał poprawek, potraktujcie to jako dowód, że branża żyje, a nie że autor się pomylił.

Trend 1: generatywna AI w codziennej pracy testera

To najbardziej powszechny kierunek i jednocześnie ten, w którym najłatwiej o rozczarowanie. Według World Quality Report 2025-26, przygotowanego przez Capgemini, OpenText i Sogeti na próbie ponad 2 000 menedżerów z 22 krajów, 89 procent organizacji pilotuje albo wdraża procesy jakości wspierane generatywną AI. W produkcji jest 37 procent, w fazie pilotażu 52 procent.

Po stronie praktyków obraz jest podobny. Raport State of Testing 2026 firmy PractiTest podaje, że z AI korzysta 76,8 procent specjalistów od testów, a w firmach powyżej 10 000 pracowników 81,7 procent. Najczęstsze zastosowanie to tworzenie przypadków testowych, które deklaruje 70 procent badanych, podczas gdy do identyfikacji ryzyka AI używa tylko 19,9 procent.

Gdzie AI już pomaga

Szkice przypadków testowych z wymagań, dane testowe, pierwsze wersje skryptów, streszczenia logów i raportów.

Gdzie wymaga nadzoru

Asercje, które sprawdzają to, co łatwe, a nie to, co ważne. Model chętnie testuje, że strona się ładuje.

Gdzie jeszcze nie oddawać

Decyzje o ryzyku, zakresie regresji i gotowości do wydania. To wciąż praca człowieka z kontekstem.

Z naszego doświadczenia największy zysk nie pochodzi z generowania nowych testów, tylko z przeglądu istniejących. W projektach, w których szkoliliśmy zespoły z pracy z AI, model najlepiej sprawdzał się jako drugi recenzent: wskazywał przypadki brzegowe, których nikt nie spisał, i duplikaty w zestawie regresji. Jeśli chcecie przejść ten etap z trenerem, szkolenie z AI w testowaniu pokazuje to na przykładach, a przed zakupem narzędzia warto przeczytać siedem pytań, które warto zadać, zanim zapłacicie za AI w testowaniu na Strefie QA.

Trend 2: agenci testowi i protokół MCP

Drugi kierunek idzie krok dalej niż asystent w oknie czatu. Agent testowy sam otwiera aplikację, przechodzi ścieżki, zapisuje plan, generuje kod testu i próbuje go naprawić, gdy test przestanie działać. Najbardziej konkretny przykład to Playwright Test Agents opisane w dokumentacji Playwright: planner, generator i healer.

Agent	Co robi według dokumentacji	Co musi sprawdzić człowiek
Planner	przegląda aplikację i zapisuje plan testów w Markdown	czy plan pokrywa ryzyka biznesowe, a nie tylko klikalne ścieżki
Generator	zamienia plan na pliki testów Playwright	czy asercje sprawdzają wynik, a nie sam fakt załadowania strony
Healer	uruchamia zestaw i naprawia testy, które przestały przechodzić	czy naprawa nie ukrywa prawdziwego błędu w aplikacji

Konfiguracja startuje jednym poleceniem, a parametr wskazuje środowisko, w którym agent pracuje. Dokumentacja wymienia między innymi Claude, VS Code, Codex i OpenCode:

# dodaje definicje agentow do projektu Playwright
npx playwright init-agents --loop=claude

# definicje trzeba odswiezyc po kazdej aktualizacji Playwright,
# bo agent korzysta z narzedzi dostepnych w danej wersji

Pod spodem działa protokół MCP, czyli sposób, w jaki model językowy dostaje dostęp do narzędzi, na przykład do przeglądarki. Dla testera to zmiana roli: mniej pisania lokatorów, więcej przeglądu tego, co agent uznał za poprawne. Najczęstsza pułapka to healer, który „naprawia” test przez dopasowanie go do błędnego zachowania aplikacji. Dlatego każda automatyczna naprawa powinna przechodzić przez przegląd kodu jak zmiana zrobiona przez człowieka.

Ciekawostka

Serwer Playwright MCP, przez który agenci AI sterują przeglądarką, według jego dokumentacji nie patrzy na piksele ekranu, tylko czyta drzewo dostępności strony, czyli tę samą strukturę, z której korzysta czytnik ekranu. Wniosek jest zaskakujący: aplikacja zbudowana zgodnie z WCAG jest łatwiejsza do przetestowania także dla AI. Dostępność przestaje być wyłącznie obowiązkiem wobec użytkowników, a staje się warunkiem taniej automatyzacji.

Trend 3: Playwright jako drugi standard obok Selenium

Selenium nadal jest fundamentem w dużych organizacjach, ale Playwright przestał być nowinką. State of Testing 2026 wskazuje, że znajomość Playwright wiąże się z wynagrodzeniem wyższym o 38 procent niż znajomość Selenium. To nie znaczy, że Selenium umiera. To znaczy, że rynek płaci za umiejętność, której wciąż jest mniej, a nowe projekty webowe coraz częściej startują od Playwright.

Sytuacja	Rozsądny wybór	Dlaczego
Istniejący duży zestaw testów w Selenium	zostańcie przy Selenium, nowe moduły rozważcie w Playwright	migracja całości rzadko się zwraca
Nowa aplikacja webowa, zespół JavaScript lub TypeScript	Playwright	jeden język z frontendem, wbudowane raporty i śledzenie
Plan pracy z agentami AI	Playwright	oficjalni agenci testowi i serwer MCP od twórców narzędzia
Wiele języków w organizacji, Java w backendzie	Selenium albo Playwright dla Javy	decyduje kompetencja zespołu, nie moda

Szczegółowe porównanie trzech narzędzi, z tabelą kryteriów i przykładami kodu, znajdziecie w tekście Selenium, Cypress czy Playwright. Zespoły, które chcą wejść w Playwright od razu na praktyce, najczęściej wybierają szkolenie z Playwright w JavaScript i TypeScript. W projekcie dla firmy Argos automatyzacja i uporządkowanie procesów skróciły regresję przed wydaniem z 5 dni do 10 godzin, a to dobry punkt odniesienia, gdy ktoś pyta, po co w ogóle zmieniać narzędzie. Selenium i Playwright napędzają zresztą nie tylko testy, ale też roboty RPA, o czym piszemy w tekście automatyzacja testów a robotyzacja procesów.

Trend 4: bezpieczeństwo w pipeline i łańcuch dostaw

Bezpieczeństwo było na liście także w marcu, ale zmienił się jego środek ciężkości. W zestawieniu OWASP Top 10 w edycji 2025 na trzecim miejscu pojawiła się kategoria A03 Software Supply Chain Failures, czyli błędy w łańcuchu dostaw oprogramowania: zależności, paczki, obrazy kontenerów i sam proces budowania. Dla automatyzacji testów to sygnał, że kontrola bezpieczeństwa ma działać w pipeline przy każdej zmianie, a nie raz w roku przed audytem.

Skan zależności

Przy każdym budowaniu, z progiem, który zatrzymuje wydanie przy krytycznej podatności.

Testy dynamiczne

Automatyczny skan uruchomionej aplikacji na środowisku testowym, na przykład narzędziem ZAP.

Testy kontroli dostępu

Pierwsza pozycja OWASP Top 10:2025 to Broken Access Control. Da się ją testować automatycznie na poziomie API.

Test penetracyjny

Nadal ręczny i okresowy. Automatyzacja nie zastępuje człowieka, który myśli jak atakujący.

Więcej o tym, co sprawdzają testy bezpieczeństwa i kiedy zlecić pentest, piszemy w artykule o testach bezpieczeństwa i testach penetracyjnych. Testerzy, którzy chcą wejść w ten obszar, zaczynają zwykle od szkolenia z testów bezpieczeństwa dla początkujących.

Trend 5: dostępność testowana automatycznie, bo wymaga tego prawo

To trend, którego w marcu brakowało, a który ma najmocniejsze uzasadnienie: przepis. Ustawa o zapewnianiu spełniania wymagań dostępności wdrażająca Europejski akt o dostępności obowiązuje od 28 czerwca 2025 roku i obejmuje między innymi sklepy internetowe, bankowość elektroniczną i część usług telekomunikacyjnych. Szczegóły, kogo dotyczy i jakie grożą kary, zebraliśmy w tekście ustawa o dostępności: kto musi i jakie kary.

Automatyzacja ma tu realną, ale ograniczoną rolę. Według badania firmy Deque, opartego na danych z ponad 2 000 audytów i blisko 300 000 problemów, testy automatyczne wykrywają 57 procent wszystkich znalezionych błędów dostępności. To dużo więcej niż powtarzane w branży 20 do 30 procent, ale nadal oznacza, że prawie połowę trzeba znaleźć ręcznie, z czytnikiem ekranu i klawiaturą. Jak połączyć skan z testem ręcznym krok po kroku, pokazujemy w poradniku testowanie dostępności: jak, kiedy i jakimi narzędziami.

Automatycznie przy każdej zmianie: kontrast, brakujące teksty alternatywne, etykiety pól, struktura nagłówków.
Ręcznie przed wydaniem: kolejność fokusu, zrozumiałość komunikatów błędów, obsługa czytnikiem ekranu.
Z udziałem użytkowników: ścieżki krytyczne, takie jak zakup, logowanie i płatność.

Łączenie tych trzech warstw to dokładnie zakres naszych testów dostępności, a zespoły, które chcą robić to same, uczą się tego na kursie testowania dostępności cyfrowej.

Trend 6: nowe kompetencje i certyfikaty dla testera

Szósty kierunek dotyczy ludzi, nie narzędzi. ISTQB wydał w krótkim czasie dwa sylabusy związane ze sztuczną inteligencją i warto je rozróżnić, bo odpowiadają na inne potrzeby:

Certyfikat	Status	O czym jest	Uwagi
CT-GenAI, Testing with Generative AI	zatwierdzony 25 lipca 2025, wersja 1.1 od 27 kwietnia 2026	jak testować z pomocą generatywnej AI: prompty, ryzyka halucynacji, rozwiązania oparte na LLM	40 pytań, 60 minut, wymagany CTFL
CT-AI v2.0, AI Testing	komunikat o wydaniu z 21 kwietnia 2026	jak testować systemy AI: dane, modele, testy LLM i red teaming	szkolenie skrócone z czterech do trzech dni

Różnica jest ważna przy planowaniu rozwoju. Tester, który ma przyspieszyć własną pracę, potrzebuje wiedzy z CT-GenAI. Tester w zespole, który buduje produkt z modelem językowym w środku, potrzebuje CT-AI. Szerzej o ścieżkach certyfikacji piszemy w przewodniku po certyfikatach ISTQB, a o samym testowaniu systemów AI w tekście jak zapewnić jakość w erze sztucznej inteligencji. Przez nasze szkolenia przeszło ponad 2 500 specjalistów, więc pytanie „który certyfikat najpierw” słyszymy co tydzień.

Czego nie przeceniać, czyli liczby, które studzą entuzjazm

Trendy łatwo sprzedać, trudniej wdrożyć. Te same raporty, które pokazują szybki wzrost, pokazują też, gdzie zespoły się potykają. Warto mieć te liczby pod ręką, gdy ktoś obiecuje, że AI zastąpi połowę regresji w kwartał:

Według World Quality Report 2025-26 średni wzrost produktywności z GenAI w jakości wynosi 19 procent, a mniej więcej jedna trzecia organizacji widzi zyski minimalne.
Ten sam raport podaje, że odsetek firm, które nie wdrażają GenAI w testach, wzrósł z 4 procent w 2024 roku do 11 procent w 2025 roku.
Najczęstsze bariery według raportu to ryzyko prywatności danych (67 procent), złożoność integracji (64 procent) i halucynacje (60 procent).
W badaniu Stack Overflow 2025 nieufność wobec dokładności odpowiedzi AI deklaruje 45,7 procent programistów, a zaufanie 32,7 procent.
Aktywnie z agentów AI korzysta 31 procent programistów w tym samym badaniu, a 37,9 procent nie planuje tego robić.

Wniosek nie brzmi „poczekajcie”. Brzmi „zacznijcie od miejsca, w którym łatwo zmierzyć efekt”. U naszych klientów najlepiej sprawdza się porównanie czasu przygotowania jednego zestawu testów przed wdrożeniem narzędzia i po nim, na tym samym module, a nie ogólne wrażenie zespołu po miesiącu.

Jak wybrać trend dla Waszego zespołu

Sześć trendów naraz to przepis na sześć porzuconych pilotaży. Wybierzcie ten, który odpowiada na Wasz największy koszt, i dopiero po zmierzeniu efektu sięgnijcie po następny:

Wasz problem	Trend, od którego zacząć	Pierwszy mierzalny krok
Regresja trwa dni, a nie godziny	agenci testowi albo Playwright w nowych modułach	zmierzcie czas regresji dziś i po 4 tygodniach
Pisanie przypadków testowych zjada sprint	GenAI w pracy testera	jeden moduł, szkice z AI, przegląd przez człowieka
Produkt w e-commerce, banku albo telekomunikacji	automatyczne testy dostępności	skan krytycznej ścieżki zakupu w pipeline
Dużo zależności open source, częste wydania	bezpieczeństwo w pipeline	skan zależności z progiem blokującym
Zespół zaczyna budować funkcje oparte na LLM	kompetencje CT-AI	jedna osoba przechodzi szkolenie i przenosi wiedzę
Nowa aplikacja webowa bez testów	Playwright od pierwszego dnia	testy ścieżek krytycznych przed pierwszym wydaniem

Zapiszcie jedną liczbę, którą chcecie poprawić: czas regresji, liczbę błędów po wydaniu albo czas przygotowania testów.
Wybierzcie jeden moduł, a nie cały system, i jeden zespół, a nie całą organizację.
Po czterech tygodniach porównajcie liczbę z punktem wyjścia i dopiero wtedy decydujcie o skali.

Jeśli chcecie, żeby ktoś z zewnątrz pomógł wybrać kierunek i ułożyć pilotaż, zajrzyjcie do naszej oferty automatyzacji testów albo sprawdźcie kalendarz szkoleń. Dobrym uzupełnieniem jest też tekst o tym, jak skrócić testy regresyjne, bo to najczęstszy powód, dla którego zespoły w ogóle zaczynają rozmowę o trendach.

Co zabrać z tego artykułu

01W 2026 roku automatyzacja testów przesuwa się od pisania skryptów do nadzorowania narzędzi, które je piszą i naprawiają.

02GenAI pilotuje albo wdraża 89 procent organizacji, ale w skali całej firmy tylko 15 procent. Pilotaż to nie wdrożenie.

03Agenci testowi Playwright planują, generują i naprawiają testy. Każdą automatyczną naprawę trzeba przejrzeć jak kod kolegi.

04OWASP Top 10:2025 wprowadził kategorię łańcucha dostaw, więc kontrola bezpieczeństwa należy do pipeline, nie do audytu raz w roku.

05Testy automatyczne znajdują według Deque 57 procent błędów dostępności. Reszta wymaga człowieka, a od 28.06.2025 to wymóg prawny.

06CT-GenAI uczy testować z AI, CT-AI v2.0 uczy testować AI. Wybierajcie certyfikat pod rolę, nie pod nazwę.

Chcecie wybrać jeden trend i sprawdzić go na pilotażu z mierzalnym celem? Pomożemy ułożyć plan i przeprowadzić zespół przez pierwsze tygodnie.

Porozmawiajmy o automatyzacji