🚀 Ключевые AI-тренды в тестировании: что реально меняется прямо сейчас
Источник
За последний год AI в QA сильно эволюционировал.
Мы постепенно уходим от формата “задал вопрос - получил ответ” к совсем другой модели работы.
Вот несколько ключевых трендов, которые я сейчас вижу в проектах и AI-adoption программах
1️⃣ От чата → к workflow
AI перестаёт быть “умным собеседником”.
Мы переходим к повторяемым сценариям и цепочкам шагов:
• анализ требований
• генерация тест-кондишенов
• создание тест-кейсов
• анализ логов
• формирование отчётов
Не один промпт - а workflow, который можно воспроизводить снова и снова.
То есть вязка промптов, либо же разные агенты, которые идут один за другим
Где каждый степ может может иметь свои sub-workflow.
Например, анализ требований.
Поиск гэпов → составление вопросов → верификация → консолидация финального ответа
2️⃣ Мультимодальность становится стандартом
AI работает не только с текстом.
Входными данными становятся:
• скриншоты
• логи
• трейсы
• HAR-файлы
• видео падений тестов
👉 Это резко ускоряет анализ дефектов и понимание проблем.
3️⃣ Context-first testing (RAG + источники)
Без контекста AI гадает и галлюцинирует.
А с контекстом начинает работать как инженер.
Поэтому всё чаще используются:
• требования
• Confluence
• Jira
• API-спеки
• test artifacts
через RAG.
Результат - меньше галлюцинаций, больше точных и применимых артефактов.
4️⃣ Agentic QA - следующий уровень
Многие тулы уже умеют:
• использовать инструменты
• иметь память
• выполнять несколько шагов
• принимать промежуточные решения и иметь ветвления
• а главное - возможность быть автономными
Это то, что называют AI agents.
А еще круче - когда этих агентов собирают вместе в один workflow, как в тренде №1
Но вместе с этим появляется новая реальность:
⚠️ агенты требуют governance, ограничений и контроля.
Без этого можно очень быстро получить хаос вместо ускорения.
5️⃣ Evaluation становится QA-навыком
Теперь мы тестируем не только продукт.
Мы тестируем:
• промпты
• AI-workflow
• модели
• качество output’а
Фактически появляется новая область - AI Quality Engineering.
QA снова становятся теми, кто отвечает за доверие к системе.
Источник
За последний год AI в QA сильно эволюционировал.
Мы постепенно уходим от формата “задал вопрос - получил ответ” к совсем другой модели работы.
Вот несколько ключевых трендов, которые я сейчас вижу в проектах и AI-adoption программах
1️⃣ От чата → к workflow
AI перестаёт быть “умным собеседником”.
Мы переходим к повторяемым сценариям и цепочкам шагов:
• анализ требований
• генерация тест-кондишенов
• создание тест-кейсов
• анализ логов
• формирование отчётов
Не один промпт - а workflow, который можно воспроизводить снова и снова.
То есть вязка промптов, либо же разные агенты, которые идут один за другим
Где каждый степ может может иметь свои sub-workflow.
Например, анализ требований.
Поиск гэпов → составление вопросов → верификация → консолидация финального ответа
2️⃣ Мультимодальность становится стандартом
AI работает не только с текстом.
Входными данными становятся:
• скриншоты
• логи
• трейсы
• HAR-файлы
• видео падений тестов
👉 Это резко ускоряет анализ дефектов и понимание проблем.
3️⃣ Context-first testing (RAG + источники)
Без контекста AI гадает и галлюцинирует.
А с контекстом начинает работать как инженер.
Поэтому всё чаще используются:
• требования
• Confluence
• Jira
• API-спеки
• test artifacts
через RAG.
Результат - меньше галлюцинаций, больше точных и применимых артефактов.
4️⃣ Agentic QA - следующий уровень
Многие тулы уже умеют:
• использовать инструменты
• иметь память
• выполнять несколько шагов
• принимать промежуточные решения и иметь ветвления
• а главное - возможность быть автономными
Это то, что называют AI agents.
А еще круче - когда этих агентов собирают вместе в один workflow, как в тренде №1
Но вместе с этим появляется новая реальность:
⚠️ агенты требуют governance, ограничений и контроля.
Без этого можно очень быстро получить хаос вместо ускорения.
5️⃣ Evaluation становится QA-навыком
Теперь мы тестируем не только продукт.
Мы тестируем:
• промпты
• AI-workflow
• модели
• качество output’а
Фактически появляется новая область - AI Quality Engineering.
QA снова становятся теми, кто отвечает за доверие к системе.
❤8👍4🔥4👎1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В Test IT Standard появились пользовательские статусы прохождения тестов!
☑ Больше никаких ограничений стандартным набором — создавайте собственные статусы, назначайте их проектам по умолчанию и настраивайте процесс под свою команду.
Функциональность позволяет:
➡ настраивать статусы прохождения тестов на уровне проекта;
➡ добавлять дополнительные состояния внутри базовых типов;
➡ фиксировать результатов тестирования;
➡ адаптировать статус в под разные процессы и типы тестирования.
При этом Test IT продолжает собирать результаты по базовым типам — аналитика остается корректной.
⭐ Переходите на тариф Standard — протестируйте пользовательские статусы: https://clck.ru/3RmUwH
Реклама. ООО «Тест Айти». ИНН: 7728468710. erid:2VtzqwgdKRM
Функциональность позволяет:
При этом Test IT продолжает собирать результаты по базовым типам — аналитика остается корректной.
Реклама. ООО «Тест Айти». ИНН: 7728468710. erid:2VtzqwgdKRM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3🔥2
Manual QA с солидным опытом сейчас особенно сложно запрыгнуть в автоматизацию.
Обложиться ИИ-инструментами и учиться прямо во время работы? Или пойти на курс в школу, которая обещает трудоустроить всех выпускников?🐱
И застрять на ещё 2-3 года в неопределенности.
Я Любовь Данилова, Head of Automation QA в Lamoda, больше 10 лет в IT.
Приходи на мой эфир «Как QA зайти в автоматизацию на JavaScript и не сгореть на старте».
🤩 17 февраля с 13:00 МСК
Занять место бесплатно >>>
Что разберём:
🤩 Реально ли сейчас пересесть на JS/TS с нуля и через 2–4 месяца писать стабильные тесты
🤩 С чего начинать в 2026 году, чтобы не тратить месяцы впустую
🤩 Playwright + TypeScript, почему эта связка сейчас выигрывает
🤩 Самые дорогие ошибки новичков
Пустых обещаний о трудоустройстве я не даю, зато моих выпускников работодатели находят сами.
Кстати, на эфире мы соберём рабочий шаблон портфолио.
📁 И подарю всем участникам чек-лист для новичков в автоматизации от @qa_guru.
Занять место >>>
P.S. Запись веба будет, но только для зарегистрировавшихся.
Обложиться ИИ-инструментами и учиться прямо во время работы? Или пойти на курс в школу, которая обещает трудоустроить всех выпускников?
И застрять на ещё 2-3 года в неопределенности.
Я Любовь Данилова, Head of Automation QA в Lamoda, больше 10 лет в IT.
Приходи на мой эфир «Как QA зайти в автоматизацию на JavaScript и не сгореть на старте».
Занять место бесплатно >>>
Что разберём:
Пустых обещаний о трудоустройстве я не даю, зато моих выпускников работодатели находят сами.
Кстати, на эфире мы соберём рабочий шаблон портфолио.
Занять место >>>
P.S. Запись веба будет, но только для зарегистрировавшихся.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁15👎7🌚5🔥2
💼 800 попыток, 5 собесов: как ИИ помог айтишнику найти работу за месяц
Бывший сотрудник CrowdStrike рассказал, как после увольнения использовал ИИ для массовой рассылки резюме и смог за месяц получить оффер на желаемую позицию.
Читать
Бывший сотрудник CrowdStrike рассказал, как после увольнения использовал ИИ для массовой рассылки резюме и смог за месяц получить оффер на желаемую позицию.
Читать
🤔10🔥2❤1