AI tăng năng suất kiểm thử bao nhiêu? Số liệu thực tế từ các báo cáo quốc tế

1. Những con số tích cực được ghi nhận

Capgemini World Quality Report ghi nhận rằng các tổ chức ứng dụng AI trong QA tiết kiệm 50–70% thời gian thiết kế và thực thi test [1]. Đây là một trong những số liệu được trích dẫn rộng rãi nhất, và đáng tin vì khảo sát dựa trên hàng nghìn lãnh đạo cấp cao ở hơn 30 quốc gia.

Gartner, trong báo cáo về AI testing, ước tính AI có thể giảm tới 70% thời gian tạo test case đồng thời cải thiện đáng kể tỉ lệ phát hiện lỗi [2].

IDC ghi nhận các tổ chức triển khai giải pháp AI testing đạt 40% giảm chi phí kiểm thử tổng thể và 30% tăng năng suất — lợi ích đến từ tối ưu thực thi test, giảm test trùng lặp, và rút ngắn vòng đời kiểm thử [3].

Forrester Total Economic Impact Study (uỷ thác bởi TestRail, 2024) cung cấp số liệu chi tiết nhất từng được công bố. Composite organization (đại diện doanh nghiệp B2B với doanh thu 1,5 tỷ USD, 5.000 nhân viên) đạt được [4]:

ROI 204% trong 3 năm, hoàn vốn sau 14 tháng

64.220 giờ tiết kiệm cho test administration

29.000 giờ tiết kiệm cho developer productivity

Tăng 25% năng suất vào năm thứ ba

Tricentis chia sẻ một case study khách hàng đạt giảm 85% manual effort và tăng 60% productivity sau khi triển khai AI agents [5]. Một customer khác trong ngành ngân hàng giảm 60% thời gian regression testing kèm tăng 40% test coverage [6].

Về tốc độ tạo test case cụ thể: nghiên cứu được trích trong báo cáo TestQuality 2026 cho thấy thời gian trung bình tạo một test case giảm từ khoảng 1 giờ xuống 19 phút — tức giảm 60% [7]. NVIDIA, với framework AI nội bộ HEPH, ghi nhận đội kỹ sư tiết kiệm tới 10 tuần thời gian phát triển trong các dự án thử nghiệm [8].

2. Nhưng đây là phần ít được nhắc tới: Gains không đồng đều

Đáng chú ý, không phải tổ chức nào cũng đạt được những con số ấn tượng trên.

Forrester (theo phân tích của Brijesh Deb dựa trên dữ liệu Forrester 2026) đưa ra một cảnh báo quan trọng: phần lớn doanh nghiệp đã đạt trần ở mức 25% automation coverage trong nhiều năm. Khi áp dụng AI augmented tools, gains thực tế khá khiêm tốn — trung bình chỉ +12,1% automation coverage và -10,8% production defects. Tác giả nhận định thẳng thắn: "AI không thay thế tester. AI đang phơi bày những văn hoá kiểm thử yếu kém." [9]

Khảo sát State of Quality Report 2025 do Katalon thực hiện trên 1.400 chuyên gia QA cho thấy: dù 72% đang dùng AI, chỉ 36% ghi nhận ROI dương từ các dự án AI/automation, và chỉ 21% thấy ROI rõ rệt [10]. Tức là gần 2/3 tổ chức chưa thu được lợi ích đo lường được — dù đã đầu tư thời gian và tiền bạc.

Rainforest QA, sau khảo sát 600 developer ở Mỹ, Canada, Anh và Úc, kết luận một sự thật khá phũ: trong giai đoạn 2024, dù 75% đội đã dùng công cụ AI testing, "các đội này chưa hề tiết kiệm được thời gian cho các tác vụ tẻ nhạt mà họ kỳ vọng AI sẽ giải quyết." [11] Phải đến 2025, khi nền tảng AI testing trưởng thành hơn, hiệu quả mới bắt đầu rõ rệt — cho thấy gains phụ thuộc nhiều vào chọn đúng tool và cách triển khai, không phải chỉ vào việc "có AI hay không".

Stack Overflow Developer Survey 2025 bổ sung góc nhìn từ developer: 66% thất vọng vì AI cho kết quả "gần đúng nhưng chưa đúng", và 45% thấy debug code do AI sinh ra mất nhiều thời gian hơn bình thường [12]. Năng suất "ròng" sau khi trừ thời gian review và chỉnh sửa output AI có thể không cao như tưởng tượng.

3. Vậy số liệu nào đáng tin?

Tổng hợp các nguồn cho thấy ba mức gains thực tế tuỳ vào mức độ trưởng thành của tổ chức:

Mức trưởng thành | Năng suất tăng | Đặc điểm
Mới triển khai (năm 1) | 5–15% | Còn nhiều ma sát, đội đang học cách dùng tool
Triển khai có hệ thống (năm 2–3) | 25–40% | Có quy trình review AI output, đã chọn tool phù hợp
Trưởng thành (năm 3+) | 50–70% | AI đã tích hợp sâu vào CI/CD, đội có kỹ năng prompt engineering

Khoảng số liệu này khớp với cả Capgemini (50–70%) và Forrester (modest gains ban đầu) — chỉ khác nhau ở giai đoạn đo lường.

4. Điều kiện để đạt được gains thực tế

Các nghiên cứu đồng thuận ở vài điều kiện cốt lõi:

Human-in-the-loop: TestRail Forrester TEI nhấn mạnh ROI 204% đạt được khi tester review và refine output AI, không "đóng máy chạy tự động" [4].

Đầu tư vào upskilling: 58% doanh nghiệp đã chủ động đào tạo lại đội QA về AI tools [13]. Thiếu kỹ năng = gains không đến.

Chọn đúng use case: AI mạnh ở regression, generation, maintenance; yếu ở exploratory, business logic phức tạp [10].

Văn hoá đo lường: tổ chức không có baseline metric trước khi triển khai sẽ khó chứng minh được gains.

Lời kết

AI đang tăng năng suất kiểm thử thật — nhưng các con số "viral" như "+400%" hay "-95%" thường là kết quả của best-case scenarios, không đại diện cho phần đông tổ chức. Số liệu đáng tin từ Capgemini, Forrester và IDC cho thấy gains thực tế nằm trong khoảng 25–70% tuỳ mức trưởng thành — vẫn rất ấn tượng, nhưng đạt được nó cần đầu tư đúng vào tool, kỹ năng và quy trình.

Đối với học viên IT Learn, thông điệp quan trọng là: AI không tự nó tăng năng suất — đội tester biết cách làm việc với AI mới tăng năng suất. Đây chính là khoảng cách giữa người được hưởng lợi từ làn sóng AI và người chỉ "có AI" mà không thấy thay đổi.

Theo dõi blog của IT Learn để cập nhật những phân tích chuyên sâu mới nhất, hoặc liên hệ với chúng tôi qua hộp tin nhắn để được tư vấn lộ trình học tập phù hợp.

Tài liệu tham khảo

[1] Capgemini, Sogeti & OpenText. World Quality Report 2024-25, dẫn lại trong Techment, "AI-Powered Test Case Generation for Enterprise Applications", September 2025. https://www.techment.com/blogs/ai-powered-test-case-generation-for-enterprise-applications/

[2] Gartner, dẫn lại trong cùng nguồn [1] — báo cáo về AI software testing.

[3] IDC forecasts, dẫn lại trong TestQuality, "How AI is Transforming Software Testing in 2025", December 2025. https://testquality.com/how-ai-is-transforming-software-testing/

[4] Forrester Consulting. The Total Economic Impact™ Of TestRail, commissioned by TestRail, November 2024. https://content.testrail.com/hubfs/Downloadables/TheTEIOfTestRail.pdf; tóm tắt tại TestRail Blog, "The Real ROI of Test Management", March 2025. https://www.testrail.com/blog/forrester-tei-study/

[5] Tricentis. "QA trends for 2026: AI, agents, and the future of testing", January 2026. https://www.tricentis.com/blog/qa-trends-ai-agentic-testing

[6] TestQuality (cùng nguồn [3]) — case study ngân hàng.

[7] TestQuality. "How AI is Transforming Test Case Generation in 2026", March 2026. https://testquality.com/how-ai-is-transforming-test-case-generation-in-2026/

[8] NVIDIA Developer Blog. "Building AI Agents to Automate Software Test Case Creation", May 2025. https://developer.nvidia.com/blog/building-ai-agents-to-automate-software-test-case-creation/

[9] Brijesh Deb. "Top trends in testing in 2026 — what does it mean for testers and business leaders", Medium, January 2026, dẫn dữ liệu Forrester và TestGuild. https://brijeshdeb.medium.com/top-trends-in-testing-in-2026-and-what-does-it-mean-for-testers-and-business-leaders-a1a44bd64761

[10] Katalon. State of Quality Report 2025, khảo sát 1.400 QA professionals, February 2026. https://katalon.com/resources-center/blog/test-automation-statistics-for-2025

[11] Rainforest QA. "AI in Software Testing: State of Test Automation Report 2025", January 2026. https://www.rainforestqa.com/blog/ai-in-software-testing-report-2025

[12] Stack Overflow. 2025 Developer Survey – AI Section. https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[13] Ubertesters. "The New DNA of Software Quality: A Look at the Trends for Late 2025 and 2026", trích dẫn World Quality Report 2025, October 2025. https://ubertesters.com/blog/the-new-dna-of-software-quality-a-look-at-the-trends-for-late-2025-and-2026/