Tietotyöläisten työpaikkojen säilymisestä tekoälyn aikakaudella ollaan (aiheestakin) huolissaan. Me kuitenkin uskomme, että tietyillä aloilla on myös valoisampi tulevaisuus edessään – ja QA on onneksi yksi näistä.

Kesän 2026 aikana teimme VALAlla perinteisen strategisen taustaselvityksen: eräänlaisen Due Diligence -analyysin, joka antoi meille syvällisen katsauksen sisäiseen ja ulkoiseen toimintaympäristöömme nyt ja lähitulevaisuudessa. Tekoäly oli jälleen kerran lähes kaiken tarkastelemamme keskiössä. Tässä kirjoituksessa jaamme löydöksemme alamme (lähi)tulevaisuudesta.

Strategisessa taustaselvityksessämme haastattelimme asiakkaitamme, eri alojen asiantuntijoita sekä teimme perinteistä konsulttityötä kaivamalla tietoa verkosta. Tuloksena meille kävi entistä selvemmäksi, että QA on ala, jota todella tarvitaan Ai-vallankumouksessa. Kaikki asiakkaat ja muut asiantuntijat olivat yhtä mieltä siitä, että QA-työtä tulee tulevaisuudessa olemaan enemmän. Luonnollisesti suuri osa tästäkin työstä tehdään tekoälyn avustuksella. Silti, lukuisat arviot ennustavat toimialan koon, erityisesti euroissa mitattuna, kasvavan huomattavasti tulevaisuudessa.

Käydäänpä ensin läpi näitä esimerkkejä.

Raportteja, jotka povaavat QA-alalle kasvua

1. Mordor Intelligence ennustaa toimialan kasvavan 54 miljardista Yhdysvaltain dollarista vuonna 2026 aina 100 miljardiin dollariin vuoteen 2031 mennessä, mikä tarkoittaa 12,9 % vuotuista keskimääräistä kasvuvauhtia (CAGR).
2. Business Research Insights ennakoi ohjelmistotestausalan kasvavan 249,2 miljardiin dollariin vuoteen 2035 mennessä, mikä vastaa 10,5 %:n vuotuista kasvua.
3. Global Market Insights arvioi globaalin ohjelmistotestausmarkkinan laajentuvan 60 miljardista dollarista (2025) 112,5 miljardiin dollariin vuoteen 2034 mennessä (7,2 % keskimääräinen vuosikasvu).
4. Technavio arvioi ohjelmistotestauspalveluiden markkinakoon kasvavan 27,61 miljardilla dollarilla 11,7 %:n vuotuisella kasvuvauhdilla vuosina 2025–2030.
5. ThinkSys (QA Trends Report 2026) ennustaa globaalin ohjelmistotestausmarkkinan kasvavan 55,8 miljardista dollarista (2024) 112,5 miljardiin dollariin (2034) 7,2 %:n vuotuisella kasvulla.
6. Business Research Insights arvioi laadunvarmistuspalveluiden markkinan kasvavan 47,3 miljardista dollarista (2026) 72,31 miljardiin dollariin vuoteen 2035 mennessä, mikä edustaa 4,83 %:n CAGR-kasvua.

Ennusteet vaihtelevat yksityiskohdissaan huomattavasti, joten niitä ei tule pitää absoluuttisena totuutena vaan ennemminkin suuntaviivoina. Mutta suunta osoittaa johdonmukaisesti kohti kasvua. Alhaisin arvioitu keskimääräinen vuotuinen kasvu oli 4,8 % ja korkein 12,9 %. Vaikka aikavälit eroavat toisistaan, CAGR mittaa vuotuista kasvuvauhtia, joten se on jossain määrin vertailukelpoinen.

QA-alan keskeiset kasvutekijät

Viitattujen tutkimusraporttien analyysi paljastaa neljä pääteemaa, jotka ajavat toimialallemme kasvua:

• DevOps- ja CI/CD-integraatio: Mordor Intelligence, Global Market Insights ja ThinkSys mainitsevat siirtymän kohti ketterää toimintaa ja jatkuvaa testausta alan merkittävimmäksi rakenteelliseksi ajuriksi.
• Pilvipalveluiden käyttöönotto & TaaS: Technavio, ThinkSys ja Mordor Intelligence korostavat nopeaa siirtymistä pilvipohjaisiin Testing-as-a-Service -malleihin kustannusoptimoinnin ja skaalautuvuuden mahdollistajana.
• Tekoälyn ja automaation laajentuminen: Lähes kaikki raportit tunnistavat tekoälyavusteisen testigeneroinnin ja low-code-työkalut välttämättömiksi kasvutekijöiksi.

Toimialan siis odotetaan kasvavan, mutta laadukkaampi työ ja lisääntyvä testaus eivät välttämättä tarkoita enemmän työtä ihmisille. Me uskomme kuitenkin näin olevan. Alla on 6 syytä, miksi uskomme ihmisten työmäärän lisääntyvän tulevaisuudessa – eli QA:n kokonaistyömäärän kasvavan enemmän kuin mitä tekoäly korvaa.

6 syytä, miksi tekoäly lisää testaajien ja laatuasiantuntijoiden työtä

1. Tekoälykoodi lisää virheitä (”Bugiräjähdys”)

Riippumaton Git Clearin tutkimus (jossa analysoitiin 211 miljoonaa koodiriviä) sekä Googlen DORA-raportti osoittavat, että koodiassistentit lisäävät koodin muutosnopeutta samalla kun refaktorointi väheni 44 %. Tekoäly priorisoi lyhyen aikavälin toteutusta ylläpidettävyyden sijaan, mikä nostaa virhemääriä.

2. “LLM-as-a-judge” kuulostaa hyvältä paperilla, mutta ei vedä vertoja ihmiselle

Akateeminen tutkimus aiheesta ”LLM-as-a-Judge” (arXiv / UC Berkeley) osoittaa, että tekoälyarvioijat kärsivät järjestelmällisesti vinoudesta, mielistelystä ja yhteisistä sokeista pisteistä. Kun LLM arvioi toisen samantyyppisen mallin tuottamaa koodia, se rikkoo ohjelmistotekniikan ”tehtävien eriyttämisen” periaatetta. Tekoäly tarkistamassa tekoälyä luo kaikukammion, jossa jäävät huomaamatta yhteisistä oikoteistä johtuvat virheet.

3. Tekoäly usein ”huijaa” testeissä (Goodhartin laki)

Tekoälyturvallisuuden kirjallisuudessa ”reward hacking” tarkoittaa tilannetta, jossa optimoiva järjestelmä täyttää muodollisen mittarin sen sijaan, että saavuttaisi todellisen tavoitteen. Jos tekoälytestaajat arvioivat automaattisesti tekoälykoodia, työkalut optimoivat toistensa parametrien täyttämistä. Tämä tuottaa testejä, jotka menevät läpi mutta missaavat varsinaisen liiketoiminnallisen tavoitteen.

4. Tekoäly ei tunnista kirjoittamatonta hiljaista “ihmistietoa” (Polanyin paradoksi)

Tekoäly testaa eksplisiittisiä määrittelyjä vastaan. Kuitenkin Polanyin paradoksi (”tiedämme enemmän kuin osaamme kertoa”) osoittaa, että kriittinen toimialatieto, asiakaskohtaiset erikoisuudet ja vanhat poikkeustapaukset elävät kirjoittamattomana hiljaisena tietona ihmisten mielissä. Tekoäly ei voi havaita koodia, joka vastaa täydellisesti määrittelyä, jos määrittely itsessään on puutteellinen tai virheellinen.

5. Sääntely edellyttää ihmisen valvontaa

EU:n tekoälyasetuksen (AI Act) artiklan 14 mukaan järjestelmät vaativat pakollista luonnollisen henkilön suorittamaa valvontaa poikkeamien havaitsemiseksi ja automaattisten päätösten ohittamiseksi. Säännellyillä aloilla (fintech, terveydenhuolto, autoteollisuus) oikeusistuimet, vakuutusyhtiöt ja tilintarkastajat vaativat ihmisen oikeudellista vastuuta – tekoäly ei voi ottaa oikeudellista vastuuta järjestelmävirheestä.

6. Tekoäly ei pysty ennustamaan luovaa ihmiskäyttäytymistä

Vaikka tekoäly loistaa regressiotestauksessa tunnettujen kaavojen kohdalla, moniagenttijärjestelmät luovat eksponentiaalisen määrän mahdollisia tiloja. ”Tuntemattomien tuntemattomien” kiinni saaminen perustuu ihmisen tekemään tutkivaan testaukseen. Tarkoituksellinen, luova ja arvaamaton käyttäjän toiminta sijoittuu tekoälyn opetusaineiston ulkopuolelle.

Kuvauksia reaalimaailmasta: Zalandos & Anthropicin tekoälynatiivi SDLC

Anthropicin AI-Native SDLC Playbook (8/2026), kuvaa hyvin alan muutosta, jossa koodin luominen ei ole enää pullonkaula, vaan sen ympärillä tapahtuvat asiat kuten testaus. Kun agenttipohjaiset koodaustyökalut lyhentävät koodausvaiheen viikoista tunteihin, perinteiset ”ihmisnopeudella” toimivat QA-portit ja katselmointisyklit muodostuvat pääasialliseksi pullonkaulaksi.

Zalando’s real-world engineering experiences (Agentic Engineering at Zalando) tarjoavat konkreettisen kuvan tästä muutoksesta. Anthropicin viitekehys ja Zalandon kokemukset vahvistavat johtopäätöksiä mitä teimme omien AI in QA -työpajojemme jälkeen: tekoäly voimistaa olemassa olevia käytäntöjä ja siirtää fokuksen laadunvarmistuksen ja ohjelmistokehityksen perustuksiin. 

Näin reaalimaailman data, tekoälynatiivi SLDC ja meidän QA-näkökulmamme kohtaavat:

1. Koodin luomisesta verifiointiin

Zalandon kehitysmetriikat näyttävät perustavanlaatuisen muutoksen siinä, miten koodi liikkuu “pipelinessa”, kun kehittäjät ulkoistavat syntaksin luomisen tekoälylle. Esimerkiksi, 33 % heidän pull requesteistaan on matalariskisiä ja botin automaattisesti hyväksymiä, mikä lyhentää läpimenoaikoja 20–40 prosenttia. Anthropicin tekoälynatiivissa SDLC-mallissa testaus ei ole enää erillinen, ihmisen suorittama vaihe sprintin lopussa, vaan sen täytyy muuttua jatkuviksi evaluaatioiksi suoraan automaattiseen build-silmukkaan. QA-näkökulmasta automaattiset hyväksynnät nopeuttavat toimitusta, mutta nopea koodin generointi siirtää pullonkaulan verifiointiin. Kun matalariskiset muutokset ohittavat ihmisen silmät kokonaan, taustalla olevien testien on toimittava virheettömästi.

2. Suurten pull request määrien hallinta

Generatiivisten mallien kehittyessä koodivolyymi tehtävää kohti kasvaa räjähdysmäisesti. Zalando raportoi kasvua 500–2000 koodirivin pull requesteissa viimeisimpien mallijulkaisujen jälkeen. Jotta tämä ei heikentäisi koodikannan ylläpidettävyyttä, Anthropic korostaa tiukkojen, versiossuojattujen markdown-artefaktien (`intent.md`, `spec.md`, `plan.md`) tärkeyttä. Nämä sitovat generoidun koodin takaisin eksplisiittiseen ihmisen tarkoitukseen ja auditointipolkuun. Suuret PR:t aiheuttavat valtavan kognitiivisen kuorman ihmiskatselmoijille; vaikka automaattiset testit varmistavat koodin toimimisen, QA-asiantuntemus säilyy välttämättömänä, että voidaan varmistaa tuotoksen todella täyttävän alkuperäiset liiketoimintatavoitteet eikä vain toimivaa mutta hyödytöntä koodia.

3. Tuotantotason suojakaiteiden & holistisen laatuarkkitehtuurin rakentaminen

Estääkseen autonomisia agentteja aiheuttamasta vakavia ongelmia Zalando suunnitteli hyväksyntäsäännöt aiempien tuotantohäiriöiden analyysin pohjalta; havaiten samalla, kuinka kehittäjien fokus siirtyy rutiinikoodista järjestelmäsuunnitteluun, tietoturvaan ja integraatioon. Anthropic mallintaa tämän jatkuvana palautesilmukkana ylläpitovaiheessa, jossa tuotannon sääntörikkeet päivittävät automaattisesti vaatimuksia ja ne kirjataan repo-tason sääntöihin (kuten `CLAUDE.md`). Tässä työnkulussa QA-ammattilaiset ottavat laatuarkkitehdin roolin. Kehittäjien siirtyessä järjestelmäorkestroijiksi QA-ammattilaisten täytyy suunnitella järjestelmällisiä vikatilanteiden suojakaiteita (guardrails) ja evaluaatiosettejä (evaluation suites), joita autonomisten agenttien on pakko noudattaa – täyttäen aukon, jossa tekoälyltä puuttuu kontekstuaalinen liiketoimintaymmärrys ja järjestelmätason kokonaiskuva.

Yhteenveto

Tulevaisuus on kaukana selkeästä ja tässä vaiheessa signaalit osoittavat useisiin suuntiin. Monet yritykset Suomessa vähentävät QA-työntekijöitään. Kotimainen talous on heikko, eikä merkkejä nopeasta toipumisesta ole näköpiirissä. Lisäksi tekoälyn suorituskyky on yllättänyt meidät niin monta kertaa, että olisi hullua esittää mitään varmana.

Tässä tekstissä mainituista syistä johtuen olemme kuitenkin optimistisia QA-spesialistien globaalin kysynnän suhteen. Ja Suomi tulee seuraamaan perässä aikanaan.

Jos organisaatiosi tarvitsee apua tekoälynatiivien ratkaisujen testaamisessa, ota yhteyttä niin jutellaan!

Lähteet: 

1. Mordor Intelligence – Software Testing Market Report
2. Business Research Insights – Software Testing Services Market
3. Global Market Insights – Software Testing Market Analysis
4. Technavio – Software Testing Services Market
5. ThinkSys – 2026 QA Trends Report
6. Business Research Insights – Quality Assurance Service Market
7. GitClear – AI Copilot Code Quality: Evaluating Increased Defect Rates via Code Quality Metrics: GitClear Research
8. Google Cloud DevOps Research and Assessment (DORA) – State of DevOps Report: DORA Research (dora.dev)
9. Euroopan unionin virallinen lehti (EUR-Lex) – Asetus (EU) 2024/1689 (EU AI Act): EUR-Lex AI Act Text
10. arXiv / UC Berkeley (LMSYS) – Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena (Zheng et al.): arXiv:2306.05685
11. Google DeepMind / arXiv – Specification Gaming: The Flip Side of AI Ingenuity (Krakovna et al.)arXiv:2004.11854
12. American Economic Association – Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation (David H. Autor): Journal of Economic Perspectives 
13. Agentic Engineering at Zalando: a snapshot 
14. AI native SLDC playbook

• Blog
|
• Ohjelmistotestaus
|
• Tekoäly